Существуют ли исследования, в которых используются реалистичные модели нейронов?

8

Существуют ли исследования, в которых используются реалистичные модели нейронов? Обычно модель нейрона для нейронной сети довольно проста, в отличие от реалистичного нейрона, который включает в себя сотни белков и миллионы молекул (или даже большее количество). Существуют ли исследования, которые извлекают пользу из этой реальности и пытаются разработать реалистичные модели нейронов?

В частности, недавно был обнаружен нейрон шиповника . Такой нейрон можно найти только в клетках головного мозга человека (и ни у кого другого вида). Есть ли какие-то последствия для проектирования и работы нейронной сети, которые можно нарисовать, реалистично моделируя этот нейрон Rosehip?

Мистеру
источник

Ответы:

4

Состояние исследований шиповника

Нейрон Шиповника является важным открытием, имеющим огромное значение для ИИ и его связи с доминирующим интеллектом на земле, по крайней мере, в течение последних 50 000 лет. Статья, которая породила другие статьи, является транскриптомным и морфофизиологическим доказательством для специализированного коркового GABAergic типа человека , Buldog et. al., сентябрь 2018, Nature Neuroscience .

Связь между этим типом нейрона и его экспрессией ДНК начинается. Нет данных относительно влияния различий Rosehop на нейронную активность во время обучения или использования того, что было изучено. Конечно, исследования в этом направлении указаны, но открытие было только что опубликовано.

Преимущество междисциплинарного подхода к ИИ

То, что те, кто ссылается на подобные статьи, могут видеть ценность в объединении или, по крайней мере, выравнивании знаний по дисциплинам, наиболее вероятно, будет способствовать прогрессу ИИ и прогрессу в других областях когнитивной науки, биоинформатики, автоматизации бизнеса, производственной и потребительской робототехники, психологии, и даже закон, этика и философия.

Такая заинтересованность в согласовании взаимопонимания между междисциплинарными линиями присутствует в AI Stack Exchange, безусловно, выгодно для роста сообщества как в профессиональном, так и в социальном аспектах.

Несоответствие между тем, что работает

В человеческом мозге работают нейроны. Независимо от того, являются ли нейроны шиповника необходимым условием языка, создание и использование сложных моделей или трансцендентные эмоции, такие как любовь в homo sapiens, неизвестно и останется таковым в ближайшем будущем. Тем не менее, у нас есть пятьдесят тысячелетнее доказательство концепции.

Мы также знаем, что искусственные сети работают. Сегодня мы используем их в бизнесе, финансах, промышленности, потребительских товарах и различных веб-сервисах. Когда всплывающее окно спрашивает, был ли данный ответ полезным, наш ответ становится меткой в ​​наборе реальных данных, из которых извлекаются образцы для машинного обучения.

Тем не менее, работающие ячейки являются потомками персептрона 1957 года с добавлением применения градиентного спуска с использованием эффективной стратегии корректирующего распределения сигналов, которую мы называем обратным распространением. Понимание функции нейронов в 1957 году было чрезвычайно коротким, как мы теперь знаем, как функциональные особенности нейронов мозга млекопитающих. Открытие Шиповника может расширить этот разрыв.

Spiking Networks

Исследовательская сеть более реалистично моделирует нейроны, а нейроморфные исследования и разработки помещают улучшенные модели в микросхемы СБИС. Совместное предприятие между IBM и MIT является еще одним.

Соотношение нейронной функции с мозгом

Соотношение интеллекта и количества белков или молекул может быть не самым показательным. Это более вероятные отношения между метриками и функциями и интеллектом системы.

  • Генетические признаки, которые были идентифицированы (22 из них), которые непосредственно влияют на результаты тестирования интеллекта - Например, корреляция между полиморфизмами генов рецептора окситоцина OXTR rs53576, rs2254298 и rs2228485 и интеллектом известна - см. Вопрос, содержащий ссылки на открытие 22 гены, которые значительно влияют на результаты теста интеллекта
  • Нейрохимическая экспрессия, вызванная факторами окружающей среды, варьирующими уровни окситозина, дофамина, серотонина, нейропептида Y и канабиноидов, которая участвует в глобальном и региональном функциональном поведении в мозге человека.
  • Топология сигнала (отличная от размеров и количества и отличающаяся от топологии, созданной путем упаковки нейронных сетей в области черепа). В настоящее время идентифицируется топология сигнала. Технология сканирования развивается до такой степени, что пути сигнала могут быть идентифицированы путем отслеживания импульсов во временном пространстве и определения причинности.
  • Синаптическая пластика, вид нейронной пластики
  • Общее количество нейронов, примененных к определенной функции мозга
  • Влияние на аксон и термодинамику клеточного тела на передачу сигнала, ключевой элемент в моделировании нейрона мозга

Ни один из них еще не смоделирован таким образом, чтобы точность моделирования была подтверждена, но необходимость исследования в этом направлении четко обозначена, как следует из этого вопроса.

Дуглас Дасеко
источник
4

Похоже, у вас действительно есть два вопроса здесь. Я постараюсь ответить на первый, а вы должны подумать о том, чтобы задать отдельный вопрос для второго.

Проводятся исследования по использованию имитационных моделей биологически реалистичных нейронов. В то время как существуют крупные проекты, такие как проект « Человеческий мозг», нацеленные на моделирование человеческого мозга, существует также много исследований ИИ более низкого уровня. SPAWN - это интересная система, получившая широкую известность несколько лет назад и с тех пор продолжающая развиваться. Он использует реалистичные нейроны для моделирования нескольких областей мозга одновременно, создавая удивительно общую систему искусственного интеллекта, которая могла бы выполнять множество типов двигательных и зрительных задач, используя один и тот же базовый дизайн.

Джон Дусетт
источник
Сложность нейронной ячейки слишком велика, чтобы ее могли использовать современные компьютеры. Я думаю, что большинство проектов копируют функции i / p, o / p, а не имитируют нейроны ..
DuttaA
@ Датта, есть спектр. См. Книгу Элиасмита «Нейронная инженерия». По сути, вы называете построение гораздо более точного моделирования нейрона, чем обычные модели RLU или Sigmoid, не выполняя полное биохимическое моделирование. Эти более реалистичные симуляции полезны на современном оборудовании и могут быть симулированы в очень большом количестве.
Джон Дусетт
3

Это правда, что нынешнее Машинное обучение основано на рассмотрении нейронов как компонента всей сложности, сетки нейронов. Основное внимание уделяется архитектуре, а не более ясному пониманию или имитации основного блока, то есть нейронов.

Anirban Bandhopadhyay - биолог и невролог, который изучил, как гармония изменяет элемент памяти и силу принятия решений в микротаблицах внутри нейронов.

Вот его фрагмент, объясняющий и пытающийся понять, что именно является вычислением, и как мозг выполняет вычисления.

Как работает мозг?

abunickabhi
источник