Тут не исправить уже ничего, Господь, жги! Войти !bnw Сегодня Клубы
УНЯНЯ. У нас есть немножечко инфы об этом пользователе. Мы знаем, что он понаписал, порекомендовал и даже и то и другое сразу. А ещё у нас есть RSS.
Теги: Клубы:

Юрген Шмидтхубер всего за час делает беглый обзор коннекционистских подходов к ИИ: многослойных перцептронов и свёрточных нейросетей, рекуррентных нейросетей, в том числе LSTM. (За полным обзором с библиографией - в ссылку из видео). http://www.youtube.com/watch?v=h4FqFss9hEY
#VFATG3 (0+3) / @engineer / 3456 дней назад
http://arxiv.org/pdf/1410.5401v1.pdf We extend the capabilities of neural networks by coupling them to external memory re- sources, which they can interact with by attentional processes. The combined system is analogous to a Turing Machine or Von Neumann architecture but is differentiable end-to- end, allowing it to be efficiently trained with gradient descent. Preliminary results demon- strate that Neural Turing Machines can infer simple algorithms such as copying, sorting, and associative recall from input and output examples. Замечательно, полностью дифференцируемый вычислитель, программу для которого можно изменять градиентным спуском по ошибке! Вычислитель малые изменения в представлении программы которого приводят к малым изменениям в алгоритме работы! Это - будущее. А наши гигабайты юниксовой деградации готовой сломаться в любой момент от одиночной перестановки бита, которую упорно пишут и чинят миллионы программистов и которая всё равно ломается - это артефакт XX века.
#RE0U61 (7+1) / @engineer / 3466 дней назад
Интервью с Элоном Маском http://aeon.co/magazine/technology/the-elon-musk-interview-on-mars/
#RJKNXZ (0) / @engineer / 3483 дня назад
>Targeted delivery of proteins into the central nervous system mediated by rabies virus glycoprotein-derived peptide. Очень интересный результат: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22231987 [бесплатно http://rghost.net/58509760 ] Доставка различных белков в ЦНС мыши через ГЭБ с помощью белка похожего на белок гликопротеина вируса бешенства. Демонстрация нейропротективных свойств http://en.wikipedia.org/wiki/Brain-derived_neurotrophic_factor соединённого с гликопротеином. Т.е. была составлена последовательность нуклеотидов которая кодирует белок состоящий из домена подобного гликопротеину вируса бешества (они вырезали большую часть, оставили только функционально-важную последовательность и назвали этот белок RDP) и ещё какого-либо белка, например люцифиразы, Lac Z или нейротрофического фактора мозга (BDNF), создан плазмид с этой последовательностью, плазмид был экспрессирован в E.Coli, белок получен, очищен, проверен и был введён мышам в различных экспериментах. Было показано что белок полученный таким образом прошёл гемато-энцефалический барьер, а также было показано что доставленный таким образом BDNF уменьшает повреждения мозга мышей при инсульте. Долгосрочный эффект от введения BDNF может быть и более интересным, т.к. этот фактор способствует росту новых клеток в мозге. Интересно было бы посмотреть на долгосрочные изменения в поведении мышей а также других млекопитающих к которым применяют этот препарат. У авторов есть ещё статья на эту тему, где доставляется не белок а плазмид: http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0059642
#E7FNC1 (4+3) / @engineer / 3484 дня назад
Листаю тут книжку http://wiki.humanobs.org/_media/public:events:agi-summerschool-2012:psi-oup-version-draft-jan-08.pdf >Let me invite you to a journey into what might be seen as a piece of really old fashioned Artificial Intelligence research >Yet, there is reason to believe that despite inevitable difficulties and methodological problems, the design of unified architectures modeling the breadth of mental capabilities in a single system is a crucial stage in understanding the human mind, one that has to be faced by researchers working where the different sciences concerned with human abilities and information processing interface. >The peculiarity lent by the constructionist stance to AI sadly did not attract many philosophers into the labs of the computer science department (although it attracted some, see for instance Boden 1977, 2004; Pollock 1995; Haugeland 1985, 1992; Sloman 1978), and it seems AI yet has some distance to cover before it may announce a complete success in its quest. Yet, every failure also helps to shed some light, because an approach not working is a hypothesis falsified А и правда, почему философы, психологи и прочие так мало пытались строить численные версии своих словесных моделей и онтологий и проводить повторяемые вычислительные эксперименты однозначно демонстрирующие их производительность в решении когнитивных задач? Ладно даже, забудем пока про когнитивные эксперименты уровня людей, но почему например симуляций моделей поведения насекомых почти не было?
#WOFCJ7 (8+2) / @engineer / 3500 дней назад
В современном ИИ (которое по большей части представлено машинным обучением) есть три основных задачи: 1) Классификация, она же обучение с учителем: есть тренировочное множество объектов, каждый объект помечен меткой. Задача алгоритма состоит в том чтобы обучиться присваивать верные метки объектам даже тем которые он не видел. Есть вариант этой задачи - регрессия - когда каждому объекту присваивается вещественное число а не метка из небольшого конечного множества. Лучшие алгоритмы для решения этой задачи - свёрточные нейронные сети, SVM, random forest, AdaBoost. 2) Обучение без учителя, она же кластеризация, она же извлечение особенностей (feature extraction): Задача алгоритма состоит в том чтобы распределить объекты по группам по похожести оптимальным в некотором смысле образом. В идеале если такому алгоритму дать набор где перемешаны фотографии людей и котов то он сам раскидает их в две кучи так что в одной будут почти только люди а в другой почти только коты. (Разреженный автоэнкодер Google научился это делать с неплохой точностью). Лучшие алгоритмы для этой задачи - kmeans, PCA, разреженные автоэнкодеры. 3) Обучение с подкреплением, оно же reinforcement learning. В этой задаче алгоритм на каждом шаге принимает входные данные из некоторой среды а также число означающее "награду" (то что можно интерпретировать как удовольствие или боль) и выбирает одно из множества доступных действий. Цель агента - добиться максимальной суммы награды по шагам. Т.е. такому алгоритму приходится исследовать какие действия и их последовательности в данной ему среде приводят к награде (удовольствию) в зависимости от воспринимаемых данных и учиться достигать этих состояний снова и снова. Замечу что задача 3) наиболее общая, так как задачи 1) и 2) сводятся к ней. Именно способность алгоритма к решению широкого множества частных случаев задач типа 3) стало принято считать наиболее общим определением интеллекта. Лучшие алгоритмы для решения этой задачи - TD(lambda), Q-обучение с аппроксиматором на основе свёрточной нейросети.
#WXFOXN (5+2) / @engineer / 3500 дней назад

Одиночество, особенно в раннем возрасте, приводит к ряду патологических изменений в теле человека и приматов.
У детей выращенных в суровых условиях в детском доме в мозге меньше серого вещества, меньше связей в белом веществе. У макак выращенных в социальной депривации наблюдаются патологические изменения в экспрессии генов.
У взрослых людей одиночество связано с повышенным кровяным давлением и подавлением иммунитета:
Abnormal Brain Connectivity in Children After Early Severe Socioemotional Deprivation: A Diffusion Tensor Imaging Study
http://pediatrics.aappublications.org/content/117/6/2093.full
The Signature of Maternal Rearing in the Methylome in Rhesus Macaque Prefrontal Cortex and T Cells
http://www.jneurosci.org/content/32/44/15626.full
Loneliness is a unique predictor of age-related differences in systolic blood pressure.
http://psycnet.apa.org/journals/pag/21/1/152/
Stress, Loneliness, and Changes in Herpesvirus Latency
http://pni.osumc.edu/KG%20Publications%20(pdf)/010.pdf
Забавно что этому могут быть подвержены все люди, в том числе и те которые говорят что они сверхлюди и биопроблемы и другие люди их не интересуют.

#AQ98XX (0+3) / @engineer / 3538 дней назад

Раз вы такие ленивые, составил я для вас список имён для ознакомления
Старое поколение:
http://en.wikipedia.org/wiki/Vannevar_Bush (memex)
http://en.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy_(computer_scientist) (lisp, AI)
http://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Kay (Smalltalk-80)
http://www.paulgraham.com/lisp.html (lisp, arc)
Новое поколение:
Stanislav Datskovsky (7 laws of sane computing http://www.loper-os.org/?p=284)
Mencius Moldbug (Urbit, Nock http://moronlab.blogspot.com/2010/01/urbit-functional-programming-from.html , http://unqualified-reservations.blogspot.com/)
Emin Gün Sirer (http://hackingdistributed.com/ HyperDex, Nexus).
Казалось бы, что объединяет этих людей? Тут примерно поровну леваков и сторонников свободного рынка, важно не это. Этих людей объединяет видение информационных систем нового поколения: основанных на простых аксиомах где нет места эксплойтам и вместе с тем распределённых, отказоустойчивых, универсально-криптографических.
Это философы которые в отличие от философов старого времени могут воплощать свои идеи в жизнь потому что они не только мыслители но и выдающиеся программисты.
У кого-то из них должно получиться.

#E534H3 (164+7) / @engineer / 3558 дней назад

TD7CJC/C04

2014
газовая плита вместо мультиварки

#L0GEXR (3) / @engineer / 3565 дней назад

Вот на что способен веб-программист http://prometheusfusionperfection.com/about/ http://prometheusfusionperfection.com/2009/11/15/first-fusion/ если в свободное от работы время он не компилит генту и не сидит на линукс.орг.ру
То что он сделал в одиночку в своей жизни делает далеко не каждый plasma physicist.
Вообще в последние лет 10-15 люди всё больше разочаровываются в ИТЭРе который уже обошёлся в 50b$ и будет строиться на 11 лет дольше (вот что бывает когда государство берётся что-то построить) и ищут другие инженерные решения для осуществления практического термоядерного синтеза http://www.nature.com/news/plasma-physics-the-fusion-upstarts-1.15592

#5ORU8Y (6+1) / @engineer / 3565 дней назад

http://www.novayagazeta.ru/columns/63895.html
"Весь современный мир создан изобретателями — без них мы до сих пор бегали бы пешком на 10-й этаж, крутили ручки мясорубок до остервенения, ходили на работу с лопатами в руках и кремнем в кармане. Эта участь нас миновала, потому что Запад — иными словами, удивительное сочетание теории и практики, философии и теологии, идеалов и денег, демократии и технократии — смог создать наш мир с саморазмораживающимися холодильниками, интеллектуальными стиральными машинами и соединенными в сети компьютерами. Жизнь всего городского населения Земли, в том числе и тех, кто ненавидит Запад, создана Западом в его мощном творческом движении к эффективности и комфорту.
Тут не важно, кто первый сделал то или иное открытие, тут не об этом речь. Изобретателей в России было не меньше, чем на Западе, изобретатели у нас были даже в ГУЛАГе. Тут важно, кто сумел увидеть в наборе схем или в математическом расчете новую реальность жизни, бизнес-план, потребность, благо для множества людей. Метод ядерно-магнитной резонансной томографии запатентовал в 1960 году советский ученый В.А. Иванов, но томограф как медицинский аппарат для общего пользования, помогающий лечить и спасать людей, создал англичанин Годфри Хаунсфилд из компании EMI в 1972 году. В России уже давно не социализм, а капитализм, но в смысле бесчеловечности системы и пренебрежения человеком это одно и то же: современные томографы у нас не производятся до сих пор.
Мир современного компьютерного общения создан Западом. Он создан Западом от первой DOS до последней Windows, от мейнфреймов размером с комнату до смартфонов, умещающихся в кармане. Правда, еще в 1961 году советский инженер Леонид Купринович создал мобильный телефон и даже запатентовал его, но для развития цивилизации это опять не имело никакого значения. Важно не только изобретение, важна среда, в которой оно не исчезает, важен мир, который вознаграждает изобретателя, а не превращает его в городского сумасшедшего, бродящего по кабинетам в поисках денег. Телефон Куприновича так и остался игрушкой номенклатуры и Лубянки: СССР не принимал технический прогресс, новый телефон не достался людям, не изменил их жизнь. Тогда как на Западе весь смысл развития мобильной связи — от первых телефонов Motorola до последних изысков Sony и HTC — был именно в том, чтобы дать ее всем без ограничения, повсеместно. То же самое с копирами, которые КГБ держал на учете и под замком, сканерами, компьютерами. Домашние компьютеры IBM и Apple были созданы не для партноменклатуры и охранки, а для всех желающих. Неразрывная связь идеи и ее реализации, технологий и демократии — это Запад.
В раю человек не знал тяжелого, иссушающего мозг и душу труда. Запад на свой, практичный, деловой лад упорно подбирается к утерянному раю. Освобождение человека от ежедневного, часто мучительного домашнего труда осуществил не конфуцианский Китай, не Индия с ее пантеоном из 40 тысяч богов и Будды, не духовная Россия — освобождение осуществил прагматичный, тысячу раз обвиненный в бездуховности Запад. Великая русская литература облилась слезами над маленьким человеком; Запад практично и деловито помог ему. Этот бездуховный Запад сделал всё для того, чтобы у маленького человека сошли мозоли с рук и появилось время для мысли, чувства и досуга. Американке Джозефине Кокрейн в 1886 году надоело мыть посуду, она сконструировала посудомоечную машину. Автоматическая стиральная машина, освободившая женщин от стирки в тазу, была запущена в серию американскими компаниями General Electric и Bendix Corporation в 1947 году. О том, кто сконструировал первый кухонный комбайн, существуют разные мнения, но в любом случае это был человек Запада: то ли француз Пьер Вердене в 60-е годы прошлого века, то ли американец Карл Сонтхаймер в 70-е.
[...] Мы цивилизация горячей воды, лифта, электрического света, посудомоечной машины и компьютера благодаря Западу. Зворыкин, Ипатьев, Сикорский, Щербатской, Брин, родившись в России, реализовали себя и свои изобретения на Западе. А почему не в России? Потому, что Россия не Запад!"

#C0X9WA (2+2) / @o01eg / 3607 дней назад

http://www.infoq.com/news/2014/01/IDC-software-developers/
Согласно этому исследованию на 2014 год во всём мире немногим более 18 миллионов программистов, из них 11 миллионов профессионалов и 7 миллионов любителей.
Тоесть глобально на 1000 человек приходится меньшё трёх программистов.
Тем не менее программ и приложений требуется всё больше и больше, так что спрос на программистов будет в среднем только расти.
Лично я считаю что людей которые могут учить компьютер делать полезные вещи очень мало. Их должно быть больше, чем больше тем лучше - это позволит быстрее автоматизировать интеллектуальный и физический труд.
Так что все эти PHP-школьники и Python-школьники это очень хорошо.

#UWIOT0 (4+1) / @engineer / 3625 дней назад

Палеонтологи обнаружили останки нового вида динозавров, который оказался больше всех известных науке. Параметры: вес - 77 тонн, высота (с шеей поднятой прямо, шея длиной ~10 метров - 20 метров), длина - 40 метров. У нового вида динозавров пока нет имени.
Среда обитания - леса Патагонии, примено 95 - 100 миллионолетней давности.
http://news.bbcimg.co.uk/media/images/74905000/jpg/_74905247_9l0a5919.jpg
http://www.bbc.com/news/science-environment-27441156

#3WPKN6 (4+1) / @engineer / 3627 дней назад

Есть (впрочем неокончательные) доказательства в пользу того что существует компьютерный вирус который может:
1) Заражать компьютеры под Windows, Mac Os, FreeBSD, Linux
2) Прошиваться в BIOS
3) Перебираться через air gap на флешках в которых вирус перешивает прошивку контроллера
4) (!) Передавать данные через air gap по аудиоканалу в ультразвуковом диапазоне
Вот обзорчик http://learning.criticalwatch.com/badbios-full/ и реддит на тему http://www.reddit.com/r/badBIOS/
Собственно вопрос: как можно доверять железу, компьютерам если с ними можно делать такое? Не является ли software-only стратегия защиты данных (типа openbsd) эскапизмом от гораздо более сложных проблем?
Что с этим делать?
Мои предложения - строить компьютеры на FPGA либо на ASIC (почему так и не было сделано ни одного OSHW ASICа? //потому что выпустить ASIC на 130нм техпроцессе стоит 700k$)
P.S. Что-то я мало стал писать про науку, так что буду писать чаще и не только про науку.

#T3N36U (17+1) / @engineer / 3655 дней назад
ai rl

Прорывной результат же, а почти не обсуждается.
http://arxiv.org/pdf/1312.5602v1.pdf
Демонстрируется алгоритм для решения задачи обучения с подкреплением (на основе Q-обучения, нейросети для оценки функции награды и стохастического градиентного спуска для поиска её параметров) который способен учиться играть в 7 игр на Atari, в некоторые из них - лучше человека.
Интерфейс игрового бенчмарка таков: на каждом шаге алгоритм может выбрать действие из конечного набора (аналогично нажатию кнопки на геймпаде) и получает на вход массив RGB пикселей размером 210x160 и число - счёт в игре.
Алгоритм учится взаимодействовать с игрой как чтобы максимизировать счёт, т.е. учится успешным стратегиям игры (и заодно предсказанию будущей награды в каждый момент времени). Алгоритм неизменен, но после тренировки учится играть в любую из 7 игр.
Впечатляет что алгоритм принимает на вход векторы очень высокой (~800 - входные картинки сабсэмплятся и кропаются до 84х84) размерности и учится извлекать из них представление игры (среды в которой работает алгоритм) низкой размерности (содержащее только велечины которые влияют на награду), т.е. "понимает" игру.
Также впечатляет график 3 на странице 7: алгоритм "понимает" что новый враг это возможность получить больший счёт, выпускает снаряд и чем ближе снаряд к врагу тем выше ожидаемая награда.

Алгоритм разработан в DeepMind Technologies, конторе которую Google купило недавно за 400M$ http://www.digitaltrends.com/computing/google-deepmind-artificial-intelligence/

#WHTOY1 (5+4) / @engineer / 3733 дня назад

Звёзды всегда привлекали человека, даже когда он понимал их как блестящие точки на одной из хрустальных сфер.Века проходили один за другим: люди научились измерять расстояния до ближайших звёзд (единицы и десятки световых лет), а ядерная физика позволила понять что звёзды существуют и светят за счёт термодядерных реакций. Получив научное основание мечта о достижении звёзд превращалась в отдалённую цель, человек видел своё предназначение в том чтобы распространить жизнь внутри родной солнечной системы а потом и за её пределами. Идея межзвёздных перелётов уже полвека занимает умы дальновидных астрономов и инженеров, занимающихся теоретическими и экспериментальными исследованиями которые когда-нибудь дадут нам технологию способную провести нас к звёздам.Физика накладывает несколько фундаментальных ограничений на перелёты в космосе. Прежде всего стоит забыть о полётах со скоростью приближающейся к скорости света так как из-за релятивистских эффектов энергетическая стоимость таких полётов может быть сколь угодно большой - релятивистская масса быстро растёт при приближении скорости объекта к скорости света.Тем не менее скорости порядка 0.1 с выглядят энергетически допустимыми. Имея большой запас энергии (4.5*10^19 Дж) и ускоритель с хорошим КПД можно разогнать космический корабль массой 100 тонн до вышеназванной скорости, что позволит долететь до Альфы Центавра за ~50 лет.Диаметр нашей галактики составляет ~100000 световых лет, таким образом за миллион лет можно пролететь из одного её края к другому. Эти числа могут вызывать печаль, так как очевидно что человек с его нынешней продолжительностью жизни не сможет путешествовать дальше ближайших к нам звёзд. Такая реальность заставляет фантастов при написании литературы привлекать "гиперпространство", "warp drive" и другие идеи противоречащие известным законам физики, и это является лишь уходом от проблемы а не её решением.Если посмотреть на ситуацию шире то можно увидеть что миллион лет по астрономическим, галактическим, геологическим масштабам - очень короткий промежуток времени, т.е. основная проблема заключается в том что люди живут очень короткую жизнь по сравнению с масштабами нашей вселенной. Законы физики запрещают достигать скорости света, но не существует законов физики которые запретили бы людям перестроить своё тело так чтобы жить гораздо дольше чем они живут сейчас, и это и будет настоящим решением.И наконец, перечислим основные перспективные технологии для межзвёздных путешествий, а именно:1) Солнечный парус. Принцип его работы прост: поступающие фотоны отражаются от зеркальной поверхности паруса, передавая ему свой удвоенный импульс. Внутри солнечной системы не требует внешних источников энергии, ускорение сильно зависит от материала паруса. Межзвёздные путешествия на солнечном парусе возможны при участии мощного стационарного лазера (гигаватты) который сообщит ему начальное ускорение. Успешное применение солнечного паруса требует развитых технологий производства, позволяющих создать в космосе сам парус из материала толщиной в несколько сотен атомных слоёв и огромный силовой лазер с источником энергии.2) Магнитный парус, представляет собой магнитное поле генерируемое сверхпроводниковым кольцом диаметром ~64 км. Поток заряженных частиц отклоняется в магнитном поле, передавая часть своего импульса парусу. Для межзвёздных перелётов возможен вариант с пассивным ускорением от солнечного потока частиц, а также с ускорением на потоке частиц от стационарного ускорителя.3) Плазменные двигатели подобные VASIMR. Это активные двигатели, использующие энергию для ускорения ионов инертного газа. Для поддержания работы двигателя требуется рабочая масса (обычно аргон) и запас энергии.Существуют и другие технологии, например импульсные двигатели проекта "Daedalus", но для краткости я не буду их приводить.Таким образом физическая и техническая возможность межзвёздных путешествий обоснована. Когда-нибудь, даже если это займёт много столетий и потребует полной перестройки наших тел, мы достигнем звёзд. Земля - колыбель человечества, но нельзя же вечно оставаться в колыбели.

#JMOXRZ (56+3) / @engineer / 3753 дня назад

YMRBYJ/CNLWireworld, интересная штука http://www.quinapalus.com/wi-index.html

А я сейчас с универсальным конструктором фон Неймана разбираюсь, чисто академический интерес.
http://www.sq3.org.uk/wiki.pl?Von_Neumann%27s_Self-Reproducing_Universal_Constructor
http://web.archive.org/web/20070621164824/http://dragonfly.tam.cornell.edu/~pesavent/pesavento_self_reproducing_machine.pdf
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.59.4599&rep=rep1&type=pdf

#D86WK8 (18+1) / @engineer / 3815 дней назад

Науки о мозге несут тяжёлое наследство психиатрии и ранних методов, где основной способ изучения мозга - "сломать и посмотреть что изменилось", т.е. это в основном изучение различных болезней и поломок мозга. Это абсолютно не инженерный подход к проблеме, он не ставят своей целью воссоздание принципов мозга с такой детализацией чтобы их было можно реализовать в машинах.
Однако в последние лет 20 активно развивается вычислительная нейронаука, которая пытается моделировать микроцепи мозга с разной степенью детализации и даже ставить вычислительные эксперименты с подключением этих микроцепей к симулятору среды (правда гораздо реже чем хотелось бы, чаще всего нейросеть работает без взаимодействия с какой-либо средой, со случайными стимулами - может быть потому что для публикации этого достаточно).
Уже сейчас есть большое количество моделей нейронов и синапсов представляющих собой разнообразные системы дифференциальных уравнений которые при правильном выборе параметров довольно точно описывают динамику нейронов.
Самые сложные модели такого рода создаёт и использует Генри Маркрам из проекта Blue Brain (а теперь уже Human Brain Project): многокомпартментальные варианты модели Ходжкина-Хаксли (Самой модели Ходжкина-Хаксли уже более 40 лет), с биологически реалистичными моделями популяций ионных каналов. Одной модели нейрона недостаточно, необходимы биологически реалистичные модели синаптической пластичности (для разных временных масштабов разные модели), особенно для STDP которую собственно открыл Маркрам вместе с другими учёными в 1993 году. Модели синапсов точно не проще чем модели динамики нейронов, и это важно, так как по современным представлениям именно пластичность синапсов лежит в основе феномена памяти.
Подход Маркрама, максимально биологически-реалистичная симуляция имеет свои сильные стороны, но он не единственный. Есть целый спектр моделей нейронов и систем нейронов с разными областями применения, из которых особенно хотелось бы выделить модель Ижикевича (вместе с STDP она позволяет получать интересные экспериментальные результаты, про них можно почитать ниже, где о Эдельмане), абстрактные модели на байесовских сетях и "иерархическую темпоральную память" Хокинса.

Из интересных работ на упомянутые выше темы могу вспомнить
Обзор больших симуляций:
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231210003279
Симуляции:
http://www.pnas.org/content/105/9/3593.full
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17822776
http://www.izhikevich.org/human_brain_simulation/Blue_Brain.htm
Количественные статистические данные по соединениям нейронов и слоёв нейронов в коре мозга:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22991468
http://www.jneurosci.org/content/24/39/8441
Монография про нервную систему C.Elegans с подробным описанием, анализом соединений и попытками связать их с паттернами поведения:
http://homes.mpimf-heidelberg.mpg.de/~mhelmsta/pdf/1986%20White%20Southgate%20Thomson%20Brenner%20PhilTransRoySocB.pdf
Всего внутри нематоды 302 нейрона и ~7000 синапсов, при этом нематода способна к простым формам обучения и показывает разнообразное поведение:
http://learnmem.cshlp.org/content/17/4/191.long
Есть нобелевский лауреат Джеральд Эдельман который занимается крайне интересными исследованиями если смотреть с этой точки зрения: в его лаборатории строятся сложные модели нервных систем и они подвергаются тестированию на простых задачах в реальных условиях и в симуляторах. В этих экспериментах была продемонстрирована пластичность и обучение в искусственной нервной системе, напоминающие те же характеристики у мышей.
Вoт сайты и библиографии по Edelman's Brain Based Devices и роботам Darwin X, XI:
http://www-all.cs.umass.edu/~barto/Brain-Based%20Devices.pdf
http://neurosciencesinstitute.weebly.com/selected-publications.html
http://www.nsi.edu/~nomad/
Наконец, недавний результат из той же лаборатории где продемонстрировано обучение искусственой нервной систмы последовательнастям движений (применена модель Ижикевича, short term synaptic plasticity, STDP и двухуровневая архитектура со специальной организацией возбуждающих и тормозящих нейронов которая заставляет паттерны возбуждения конкурировать между собой)
http://www.frontiersin.org/Neurorobotics/10.3389/fnbot.2013.00010/abstract

Вывод: у инженерного подхода к созданию ЦНС (с опорой на биологические принципы) есть настоящее и будущее.

#WEMOSG (23+4) / @engineer / 3823 дня назад

Есть такой программист, вот его сайт http://david.heinemeierhansson.com/
http://david.heinemeierhansson.com/images/racing/mosport-win.jpg
Он написал тот самый веб-фремворк Rails (с открытым исходным кодом), написал несколько книг и гоняет в гонках GT3, получает кубки.
GT3 это очень серьёзные гонки, там настоящие болиды.
А ещё у него семья: жена-блондинка и ребёнок.
Бывают же такие крутые люди, уважаю.

#8J53GE (14+1) / @engineer / 3883 дня назад

Аэрокосмические инженеры это пожалуй высшая каста из инженеров. У них самые сложные и разнообразные машины, работающие в очёнь жёстких условиях.
Горжусь человечеством за то что оно умеет создавать такие вещи, вроде турбин и самолётов которые летают и работают сотни тысяч часов не ломаясь.
http://www.flightglobal.com/airspace/media/aeroenginesjetcutaways/images/80940/rolls-royce-trent-500-cutaway-poster.jpg
http://www.flightglobal.com/airspace/media/aeroenginesjetcutaways/images/81155/pratt-whitney-canada-cutaway-poster.jpg
http://warinform.ru/buf/RQ-4Global-Hawk/globalhawkcutaway.jpg

#6TLO4D (16+2) / @engineer / 3884 дня назад
--
ipv6 ready BnW для ведрофона BnW на Реформале Викивач Котятки

Цоперайт © 2010-2016 @stiletto.