800

Активность мозга человека впервые транслировали в чёткую речь

Нейроинженеры Колумбийского университета (США) первыми в мире создали систему (https://zuckermaninstitute.columbia.edu/columbia-engineers-t...), которая переводит мысли человека в понятную, различимую речь, вот звукозапись слов (https://zuckermaninstitute.columbia.edu/sites/default/files/...) (mp3), синтезированных по мозговой активности.

Наблюдая за активностью в слуховой коре головного мозга, система с беспрецедентной ясностью восстанавливает слова, которые слышит человек. Конечно, это не озвучивание мыслей в прямом смысле слова, но сделан важный шаг в этом направлении. Ведь похожие паттерны мозговой активности возникают в коре головного мозга, когда человек воображает, что слушает речь, или когда мысленно проговаривает слова.

Этот научный прорыв с использованием технологий искусственного интеллекта приближает нас к созданию эффективных нейроинтерфейсов, связывающих компьютер непосредственно с мозгом. Он также поможет общаться людям, которые не могут говорить, а также тем, кто восстанавливается после инсульта или по каким-то другим причинам временно или постоянно не способен произносить слова.

Десятилетия исследований доказали, что, в процессе речи или даже мысленного проговаривания слов в мозге появляются контрольные модели активности. Кроме того, отчётливый (и узнаваемый) паттерн сигналов возникает, когда мы слушаем кого-то или представляем, что слушаем. Эксперты давно пытаются записать и расшифровать эти паттерны, чтобы «освободить» мысли человека из черепной коробки — и автоматически переводить их в устную форму.

Сейчас учёные планируют повторить эксперимент с более сложными словами и предложениями. Кроме того, те же тесты запустят для сигналов мозга, когда человек воображает, что он говорит. В конечном счете они надеются, что система станет частью имплантата, который переводит мысли владельца непосредственно в слова.

Дубликаты не найдены

+76

Ну, теперь всех мыслепреступником можно будет переловить.

+13
А я вот всё жду когда научатся записывать и сохранять сны,что бы можно было их на пикабу заливать,глядите мол что за дичь мне приснилась!)
раскрыть ветку 5
+4

ну такое. Всегда коробило это "о,приколись.вчера дичь приснилась" блет,да ебанутые сны миллионам снятся, не надо думать что вы уникальный или у вас что-то охеренное было) это как любительские стихи - они вам крутые,но потому что вы их писали и вкладывали в них определнные эмоции, для окружающих же это просто будет неловкий кусок текста без особого годного смысла..так и тут.

Это личное, а не общественное. Ну,либо разве что тебе охото услышать вежливые поддакивания в стиле "о,да,круто,вот это да,ничего себе,огоо"

раскрыть ветку 3
+10
Я знаю что это не что то особенное,но блэдь,я бы глянул  свои и чужие сны,тут каждому своё.
раскрыть ветку 1
0
Про стихи возражу. Всё, что сам когда-либо написал, считаю полнейшей херней
0
Кстати, уже были эксперименты по распознаванию зрительных образов. Пытались считывать изображения букв, которые человек видел перед собой на экране https://scisne.net/a-586
+48

Алиса, миелофон у меня!

интересно будет узнать, о чем думают шимпанзе и прочие гориллы?

раскрыть ветку 4
+81

Скорее всего те звуки, которые они издают, они и "думают".

раскрыть ветку 1
+34

"вах слюшай какая цыпа, да"

+29

Это невозможно, судя по статье надо предварительно карту активности составлять, то есть человек грит сиськи, записывается что при слове сиськи возбуждается такой-то участок, с такой то активностью. И затем уже система сможет понять что человек думает о сиськах, но не факт, потому что если человек думает об обвислых сиськах 70 летней старушки, и о сиськах молоденькой фитоняшки, то должны возбуждаться разные участки.

+12
+40

Эта технология будет в первую очередь использоваться для шпионажа и допросов.

Особенно она заинтересует мошенников, так как позволяет понимать, как реагирует человек


Нейроинтерфейсы, нейроинтерфейсы   

раскрыть ветку 15
+18

Думающий человек - находка для шпиона.

+12
Если такую технологию транслируют в СМИ, то ее скорее всего уже использовали и протестировали в военных целях ещё несколько лет назад. *Поправляет шапочку из фольги*
раскрыть ветку 1
0

А вот шапочку придётся снимать для сканирования.

+14

Эта технология будет в первую очередь использоваться для шпионажа и допросов.

Можно про себя проговаривать дезинформацию, а "думать" о настоящей информации какими-либо образами, шифрами, не обязательно звуковыми.
раскрыть ветку 5
+21
Оу оу палехче. Тут просто думать не всегда то удается успешно
+6

Мозговая нейрокриптография. I never asked for this...

Иллюстрация к комментарию
+2

Будем потом в клетках сидеть..

+1

Короче, окклюменция из Гарри Поттера станет реальностью.

0

В incorporated был такой момент. Дело в ассоциях. Тебе задают вопрос, мозг машинально находит ответ. Но чаще не в удобной форме, а в ассоциациях. Их можно поразгадывать.

+2
Комментарий удален. Причина: данный аккаунт был удалён
раскрыть ветку 1
0

Есть еще визуальное представление, так или иначе если думаешь о предмете есть его отражение в сигналах мозгов. Также есть способы провокации мыслей   

+2
Комментарий удален. Причина: данный аккаунт был удалён
+2

Он не все мысли читает, а только те, что ты собираешься произнести. Короче, можно точно так же лгать, но не открывая рта. Проще на основе этой технологии сделать полиграф нового поколения, который обмануть будет в разы сложнее.

раскрыть ветку 2
+3
Да, только когда тебе задают вопрос, ты можешь промолчать. А вот в мозге крутиться "Бля что соврать, соврать, соврать......."
раскрыть ветку 1
+32
Это так-то очень страшно! Теперь вообще невозможно будет никаких секретов утаить... Остаётся только использовать омут памяти из Гарри Поттера.
раскрыть ветку 3
+15

Юэайте способ императора - дробите мысли на тысячи кусочков, скрывайте мысли о казнях за безопасными мыслишками. А потом разъебите радугу и унизьте Сежес

+41
Шапочка из фольги уже не кажется такой смешной вещью
раскрыть ветку 1
+2

все еще кажется. Это ведь прекрасная антенна!

Людят, настолько обеспокоенным, следует носить шапочку из сетки Фарадея

+6

Идя с женой подумал что у проходящей мимо дамы «шикарные булки»

@

Получил нагоняй от жены

@

Получил таргетированную рекламу о выпечке недалёко от дома.

+26
Первые мыслеслова "сиськи, сиськи, о какая жопа"...
+5
Зато допросы пойдут эффективнее(вот позитив правда?) Не думай о кислом желтом лемоне, не думай о подсолнухе, не вспоминай пинкод.
+5
Если мои мысли начнут читать, меня упекут в психушку
+6
Ох блин будущее наступает.
+8
Директ выйдет на новый уровень😀👏
раскрыть ветку 1
+5

теперь точно только порнографию в рекламе будут показывать

+12

по-моему легче читать мысли по лицу, хотя мышление всё равно не особо влияет на поведение))


— Какой дурак на Плюке правду думает?… Абсурд!

— Вот потому, что вы говорите то, что не думаете, и думаете то, что не думаете, вот в клетках и сидите. И вообще, весь этот горький катаклизм, который я тут наблюдаю… и Владимир Николаевич тоже…

+3

Внутренний голос станет реальным.

раскрыть ветку 2
+6

На тему чтения мыслей интересная часть из доклада Сергея Маркова про нейронные сети: https://youtu.be/l6djLCYnOKw?t=2841

А вообще очень интересный доклад получился. Где-то на отметке https://youtu.be/l6djLCYnOKw?t=5832 интересный разговор докладчика с нейросетевым коллектором получился с одной стороны забавным, с другой - настораживающим.

0

Кошмар наяву.

+9
То все оголтело просят пруфы, то ничего. Ссылочку бы хоть на какую статью с источниками, хотя бы на английском.
раскрыть ветку 5
+5

А в начале статьи для кого ссылки?)

Нейроинженеры Колумбийского университета (США) первыми в мире создали систему (https://zuckermaninstitute.columbia.edu/columbia-engineers-t...), которая переводит мысли человека в понятную, различимую речь, вот звукозапись слов (https://zuckermaninstitute.columbia.edu/sites/default/files/...) (mp3), синтезированных по мозговой активности.

раскрыть ветку 4
0

Ссылки на 404 ведут так-то. Вы сами-то по ним ходили?

раскрыть ветку 2
0

Когда запускал пост с телефона либо их ещё не было(потому что я пролистал пост сверху донизу до того, как написать комментарий), либо я их не заметил. Хотя плюсы есть, значит вероятно что всё же не было. Хотя судя по рейтингу, если они были, то были неактивны и слились для меня с текстом, и только когда пост приподнялся, ссылки ожили.

+2
Всегда когда читаю про колумбийский университет представляю тонны кокаина, смуглые мучачосы с калашниковыми...
раскрыть ветку 2
+1

а как представить британских учёных?

раскрыть ветку 1
0

Сэры и пэры, долбящиеся в очко.

+2
Кто же на Плюке правду думает

Да и в шапочке из фольги не походишь, сразу под подозрение попадешь

раскрыть ветку 2
+1

Можно одевать шапочку из фольги, а сверху - обычную вязанную :-)

раскрыть ветку 1
0

Можно одевать на шапочку из фольги обычную вязаную, а голову одевать в шапочку из фольги.

+3

Кстати,  при активных мыслях человеческие связки тоже начинают вибрировать

Не легче их научиться подслушивать?

раскрыть ветку 1
+3

https://ru.wikipedia.org/wiki/Ларингофон

Придумали уже давно. Другой вопрос, что съём колебаний горла не даёт никакой гарантии, что человек думал именно так, как дёргал связками.

+3

ох Джордж, Джордж (Оруэлл, а не Буш), ты провидец! Господа, начинаем тренироваться: 2+2=5, 2+2=5...

раскрыть ветку 1
-2
Комментарий удален. Причина: данный аккаунт был удалён
+1

Давно мечтаю о таком устройстве. Придумываю в голове музыку и хотелось бы её записать.

0
Представляю, как у начальника в наушнике звучат мои мысли таким голосом.
0
Боюсь я все рано буду картавить..
0

Вот защитная матрица для опасающихся чтения мыслей:

https://youtu.be/ldK1gQSSTSo

0

А наоборот можно? Всунуть транслятор в мобилку, например? Чтобы он нашёптывал правильные мысли. Ну и за одно нейросеть в телефоне будет обучаться работе с конкретным мозгом сверяя голосовые данные с активностью участков в голове.

0
Нейроинтерфейсы как замена шампанскому в криптоанализе
0
Готов детектор лжи :-)
0
Ой, как-то страшно стало от голоса этого... Не смогла дослушать.
раскрыть ветку 2
+1
Не смогла дослушать 8-секундный ролик?!
раскрыть ветку 1
0
Собралась с духом и дослушала... Ночью в тишине это было жутко :))
-2
Пиздец, конечно. Америка загнивает окончательно!)
-1
Жаль Хокинг не дожил
-9
Комментарий удален. Причина: данный аккаунт был удалён
раскрыть ветку 4
+7

Причём тут переводчик? Носители английского мыслят на английском, носители русского на русском, носители китайского на китайском.

раскрыть ветку 3
+10
Пора учить древнешумерский, и начинать думать на нём, чтобы мысли не читали.
раскрыть ветку 1
0

а кто-то ведь мыслит образами, не используя слова

ещё комментарии
Похожие посты
105

Учёные предложили разделить болезнь Паркинсона на 2 типа по виду развития — «сверху вниз» (от головного мозга к периферии) или «снизу вверх»

(комикс к новости)

Учёные предложили разделить болезнь Паркинсона на 2 типа по виду развития — «сверху вниз» (от головного мозга к периферии) или «снизу вверх» Комиксы, Веб-комикс, Наука, Юмор, Болезнь паркинсона, Туалет, Мозг

Автор: vk.com/antinauch


Источник новости: https://nplus1.ru/news/2020/09/23/two-parkinsons

604

«Врешь, тебе нравится»: что такое нонконкордантность и почему физическое возбуждение не равно желанию секса

«Врешь, тебе нравится»: что такое нонконкордантность и почему физическое возбуждение не равно желанию секса Сексология, Наука, Познавательно, Возбуждение, Мозг, Копипаста, Длиннопост, Текст

Вне зависимости от того, собираетесь вы заниматься сексом или нет, организм не всегда реагирует так, как следовало бы, и это обескураживает. Иногда физической реакции нет, даже если внутренне вы буквально горите, а иногда телесная реакция случается, когда вы и не думаете о сексе. Теперь слово для описания таких ситуаций найдено, пусть и труднопроизносимое — нонконкордантность. Рассказываем о том, что это такое и как быть, если между телом и духом нет гармонии.


Генитальный ответ и сексуальное желание

С точки зрения физиологии цикл сексуальных реакций человека состоит из физических и эмоциональных изменений в организме. Физические сексуальные реакции — это возбуждение, фаза плато (вершина полового возбуждения) и оргазм. Об эмоциональной части говорить сложнее, поскольку личное представление о сексуальном удовольствии у разных людей очень различается. Нельзя точно сказать, какие конкретно чувства человек должен испытывать во время полового акта или мастурбации. Тем не менее для того, чтобы возбуждение было полноценным, нужно на личностном уровне воспринимать ситуацию как волнующую: «Да, меня это заводит».


Однако генитальная реакция может возникать даже под воздействием непривлекательных факторов. Несовпадение между генитальным ответом и персональным ощущением сексуального называют нонконкордантностью.


Это явление ставит многих в тупик и вызывает массу неприятных переживаний: из-за неуместной физической реакции легко быть понятым неправильно. Делу не помогает и то, что порнофильмы, эротическая литература и даже руководства по сексу утверждают, что генитальный ответ равен сексуальному возбуждению. Когда в любовных романах «плоть восстает» или «чресла увлажняются», это всегда указывает на подлинные глубинные желания героев. То же касается порно — показав эрегированный пенис, его, как чеховское ружье, обязательно пускают в ход.


Понятие нонконкордантности подробно раскрывает сексуальный эксперт Эмили Нагоски в книге «Как хочет женщина». По словам Нагоски, рассинхронизация между психикой и физикой становилась проблемой многих женщин, которые обращались к ней как к сексологу. В каких-то случаях они чувствовали, что очень хотят секса именно сейчас, но половые органы отказывались реагировать. А иногда действия партнера приводили к физической реакции, но женщина просила прекратить, потому что ситуация ей не нравилась или настроение пропадало: «Я растерялась, потому что на самом деле мне этого не хотелось, но мое тело реагировало совершенно недвусмысленно».


Схожие истории рассказывали и некоторые мужчины, с которыми Нагоски обсуждала этот вопрос. Во время вечеринки в колледже один из них увидел, как его приятель совершает половой акт с девушкой, которая находилась в бессознательном состоянии. Хотя ситуация показалась неправильной, отталкивающей и больше всего похожей на насилие, парень ничего не сделал, чтобы остановить своего знакомого и помочь девушке. Непроизвольная эрекция при виде этого зрелища сделала его в собственных глазах соучастником происходящего, так что он смутился и предпочел ретироваться.


«Генитальный ответ связан со специфическими сексуально релевантными стимулами — независимо от того, являются ли эти стимулы сексуально привлекательными», — пишет Нагоски. Организм использует достаточно простую шкалу, в которой есть сексуально релевантное, а есть субъективно возбуждающее.


Нонконкордантность у мужчин и женщин

Частота проявления нонконкордантных явлений в значительной степени зависит от пола. Женщины реагируют на большее количество сексуально релевантных стимулов, хотя и находят привлекательными из них только малую часть. А мужчины чаще склонны реагировать на то, что находят привлекательным. Проще говоря, в среднем для женщин более важен контекст.


По данным, которые приводит Нагоски, в случае с мужчинами генитальный ответ пересекается с сексуальным возбуждением на 50%. Эти данные взяты из исследований, во время которых испытуемым на пенис надевали датчик и показывали различное порно. При этом рукой они управляли рычагом, который можно было переводить в положения «Я умеренно возбужден», «Я очень возбужден», и так далее. Казалось бы, 50% — это уже непростительно мало. Всего в половине случаев субъективное представление мужчин о возбуждающей ситуации пересекалось с тем, как реагировал организм. Однако в случае с женщинами, которые проходили аналогичный тест с поправкой на особенности анатомии (в ход шел интервагинальный фотоплетизмограф, измерявший приток крови к гениталиям), совпадение происходило всего в 10% случаев.


Чтобы подтвердить искренность испытуемого в исследованиях, которые касаются личного переживания, обычно используют дополнительные способы верификации. Субъективное сексуальное возбуждение подтверждается ритмом дыхания и пульса, мышечным напряжением. Однако все эти факторы не являются решающими. В области сексуального самоанализ первичнее «непредвзятого наблюдения», поскольку именно субъект — источник знания о том, насколько он увлечен происходящим.


Впрочем, если механический прилив крови к гениталиям можно измерить, то основной способ оценить субъективную степень возбуждения — отчет испытуемого.


Можно предположить, что мужчины просто более охотно переводили тумблер в положение «Я очень возбужден», когда действительно это чувствовали, тогда как женщины могли утаить подлинные результаты самооценки, поскольку женская социализация меньше предполагает открытость в таких вопросах.


Почему возникает диссонанс

Несовпадение между телесным и эмоциональным существует не только в области секса. Росс Бак из Университета Коннектикута предложил трехуровневую классификацию переживаний, которая показывает, как они проявляются на разных «этажах».


Аффекты первого уровня — это непроизвольный физиологический отклик. К ним относятся скорость сердцебиения, кровяное давление, расширение зрачков, потоотделение. Прилив крови к половым органам, как и работа желез, тоже относится к таким явлениям. Аффекты второго уровня — непроизвольный экспрессивный ответ на переживания. Сюда Бак относит язык тела, звучание голоса, позы. Эмоциональной реакцией второго уровня может быть внезапный порыв к тому, чтобы обнять друга или принять призывную позу, когда на вас смотрит кто-то симпатичный. Эмоция третьего уровня — это субъективное ощущение, которое формулирует для себя человек, когда пытается определить, что именно чувствует.


Нашей мотивационной системой управляют архаичный рептильный мозг, лимбическая система, доставшаяся в наследство от древних млекопитающих, а также неокортекс и таламические структуры: им мы обязаны умением выражать свои переживания словами. Все эти области мозга не обязательно работают в унисон, поскольку развивались в разные периоды и решали разные задачи. Для рептильного мозга принципиально с кем-нибудь спариться и по возможности убить конкурентов, но высшие отделы способны к более сложным аффектам.


Мотивационные проявления человека устроены сложнее, чем у других видов. Скажем, глубоководные кальмары, обитающие в Тихом океане, покрывают другую особь своего вида сперматофорами, не интересуясь ее полом. Это позволяет журналистам давать статьям о них названия вроде «Кальмары-бисексуалы ведут беспорядочную половую жизнь». При этом кальмаров человеческие сексуальные ярлыки не волнуют, они предпочитают осеменять всех подряд из-за темноты и очень редких встреч с сородичами. Сделать холостой залп эволюционно выгоднее, чем разбираться, самец перед ними или самка.


Организм человека тоже реагирует на сексуальные стимулы вне зависимости от того, что по этому поводу думает неокортекс.


Существуют исследования, в ходе которых генитальную реакцию у людей вызвала демонстрация не только «несексуальной» для испытуемого человеческой порнографии, но и видео спаривающихся бонобо. Делать вывод о том, что эти люди имеют склонность к зоофилии, не стоит. Возбуждение говорит только о том, что организм человека оперативно реагирует на раздражители. Древние системы на всякий случай отзываются на все сексуально окрашенные стимулы, повышая вероятность того, что мы успешно транспортируем свои гены. Иногда механизм работает вхолостую — просто потому, что может и исправен.


Мужчины без эректильной дисфункции в среднем 3–5 раз за ночь переживают эрекцию в фазе быстрого сна. У женщин есть аналогичное явление, ночной прилив крови к клитору. К непроизвольному генитальному ответу у женщин можно отнести коргазм — спонтанную сексуальную разрядку, которая возникает во время физической активности. Такой эффект связывают с приливом крови к органам малого таза. В особенности это касается упражнений, задействующих мышцы кора, например на нижний пресс.


В других случаях происходит торможение — физическое возбуждение не наступает даже при желании секса.


Как правило, это происходит, когда человек не может расслабиться и «отключить голову», и периферическая система еще не в курсе, что центральная в романтическом настроении. Таким образом, нонконкордантность случается из-за диссонанса между структурами человеческой психики.


Что делать

Важно помнить, что в данном случае банан — это просто банан. То есть иногда эрекция — это просто эрекция. Непроизвольное возбуждение или его нежелательное отсутствие далеко не всегда указывают на «истинные желания» человека:

«Если это правда, то когда доктор бьет вас по надколенному сухожилию молоточком и вы в ответ резко распрямляете ногу, это значит, что вы на самом деле хотите пнуть доктора. Если у вас аллергия на пыльцу, значит, вы ненавидите цветы. Если у вас выделяется слюна, когда вы надкусываете испорченный персик, это значит, что вы находите его вкус восхитительным».


Конечно, человек действительно может хотеть пнуть доктора или питать склонность к гнилым фруктам, но мы узнаем об этом не из непроизвольных физических реакций.


Сексуальное желание — это результат сложного психофизического процесса, а не состояние гениталий.


Вот какие советы дают Нагоски и другие сексологи на случай, если вы с партнером столкнулись с нонконкордантными явлениями в собственной постели.


* Обращайте внимание в первую очередь на слова партнера, и только потом — на состояние гениталий. Если речь о вашей нонконкордатности, только вы можете донести, чего хотите или не хотите. Не перекладывайте всю ответственность на партнера.
* Не игнорируйте другие факторы: ритм дыхания (в высшей степени возбуждения грудная и тазовая диафрагма сокращаются, человек начинает задерживать дыхание), напряжение мышц живота, ягодиц, бедер, икр и стоп.
* Если вы хотите секса, но своей смазки не хватает, воспользуйтесь лубрикантом. С лубрикантом всё становится лучше. К тому же он помогает естественному самоувлажнению. А вот секс «насухую» может привести к микроразрывам слизистой, воспалениям или травме уздечки.
* По возможности не нервничайте, если что-то не получается. Чем больше вы думаете о неуспехе, тем больше его вероятность. Чтобы успокоиться, нужно не зацикливаться на результате, а увлечься процессом, просто делая то, что нравится.

Сексуальную этику невозможно полностью формализовать, поэтому единственный рабочий способ никого не травмировать и не оказаться в ситуации взаимных обвинений — общаться, проявлять внимание и учиться верно интерпретировать язык тела.


Также иногда человеку бывает трудно разобраться в собственных желаниях. Чтобы управлять этим процессом, полезно развивать эмоциональную гранулярность. Это явление описывает профессор психологии Северо-Восточного университета в Бостоне Лиза Фельдман Баррет.


Разные люди используют различный язык для того, чтобы определять свои эмоции. Для некоторых людей «тревога», «страх» или «гнев» — это синонимы, а другие отлично чувствуют разницу. Для кого-то все позитивные вещи обозначаются словом «классно», а кто-то точно знает, когда чувствует радостное предвкушение, а когда — экстатический восторг. Умение давать эмоциям названия помогает лучше понимать их и доносить до партнера.


Источник: Нож

Показать полностью
68

Детское сознание и психология развития

Дорогой читатель, ты можешь ненавидеть психологию развития, ты можешь ненавидеть детей, они - страшные, тупые, вечно орут, ты чайлдфри – ок, это твоё право. Но эта наука помогает понять нас, взрослых людей. Если вдруг ты захочешь узнать, какого цвета зебра: белая в чёрную полоску или чёрная в белую, то ты не найдёшь ответа, тупо наблюдая за ней часами. Чтобы дать ответ на этот глупый вопрос, тебе придётся изучить развитие зебры (к слову, она черная в белую полоску). Однако, здравствуйте.

Детское сознание и психология развития Мозг, Психология, Познавательно, Наука, Нейробиология, Длиннопост

Итак, что нам известно о детях? 1. Они – маленькие учёные, которые активно познают мир (активнее взрослых) и которые постоянно выдвигают теории относительно этого мира.

2. Они - тупые.

3. Они – гораздо умнее, чем мы считаем.


Что нам нужно, чтобы их исследовать? Надо быть умнее их и немного умнее обычного взрослого, потому что у ребёнка нельзя спросить, о чём он думает или что чувствует, надо постоянно изобретать хитрые методы. Первый метод – посмотреть на мозговые волны. Например, можно построить специальную соску, которая будет играть музыку, когда дети её сосут. И смотреть, как влияет музыка на ярость сосания соски и на мозговую активность.

Детское сознание и психология развития Мозг, Психология, Познавательно, Наука, Нейробиология, Длиннопост

Второй метод – это взгляд ребёнка. Тем самым мы обращаем внимание на предпочтение ребёнка. Скажем, ты, любимый читатель, хочешь знать, умеют ли дети отличать страшные лица от красивых? Тебе надо взять фото страшного человека и себя, красивого. Смотрим, куда дольше глядит ребёнок, - Profit. Мы также можем обращать внимание на удивление ребёнка. Например, умеют ли дети различать цвета? Показываем ребёнку постоянно синие игрушки, ему становится неинтересно, потому что мозг уже понял, что это за игра. А потом показываем зелёную игрушку. Если ребёнок заметит разницу, он будет смотреть дольше. Как кто-то заметил в комментариях к прошлому посту, полугодовалые дети уже удивляются, когда видят парящий объект, который нарушает законы гравитации.


Как дети приходят к пониманию вещей в мире, когда ничего не знают? Во-первых, из-за взросления нейронов и роста мозга. Б0льшая часто нейронов в твоей голове, читатель, сейчас – те же самые, которые были у тебя ещё в утробе матери. Однако с взрослением нейроны с бешеной скоростью объединяются в сложные сети, эти сети состоят в других сетях, мозг постепенно обучается их «архивировать», запускать не полную программу, а частичную (вам не надо вспоминать, что лев – это дикое животное, семейство кошачих, проживающий на территории Африки и т.д. Мозг просто врубает адреналин на полную и запускает программу «бей или беги»). Во-вторых, из-за процесса миелинизации. Но этот процесс достаточно долгий. Даже тинейджеры до конца не миелинизированны. Их префронтальная лобная часть, например, вообще без миелина (забавно, что эта часть мозга, которая отвечает за всё рациональное, взвешенное и прогнозное, созревает у нас в самом конце годам к 20-21. Вспомните себя в молодости. Украсть дорожный знак! Запросто. Выпить залпом бутылку водки? Пф, подержи-ка моё пиво. Перебежать МКАД с завязанными глазами? Звучит небезопасно, но, чёртов сукин сын, я в деле!).


Проблема детского мозга

Естественно, у детского мозга много проблем, иначе бы они были разумными уже с рождения. Но мы с вами разберём самые занимательные.


Торможение (1-2 года). Лучше всего проиллюстрирует эту проблему тест под названием «А не Б». Для теста вам понадобится: 9-месячный ребёнок, карандаш и две кружки. Берём карандаш и кладём в кружку №1. Ребёнок тянется к карандашу в кружке №1. Повторяем. Повторяем. Повторяем. Хоба! Теперь кладём карандаш в кружу №2 – ребёнок всё равно тянется к кружке №1. Раньше считалось, что ребёнок не в курсе, куда делся объект, но со временем стали замечать, что малыш, хоть и тянется к кружке №1, всё равно смотрит на кружку №2, где лежит карандаш. Бедняга всё понимает, но у него ещё не развилась та часть мозга, которая отвечает за контроль такого поведения. Он знает, где находится карандаш, просто не может остановиться.

Детское сознание и психология развития Мозг, Психология, Познавательно, Наука, Нейробиология, Длиннопост

Эгоцентричность (3 года). Как я уже писал ранее, дети не могут понять, что другие люди воспринимают мир по-другому. Как мы с тобой, читатель, сможем это проверить? Всё верно, с помощью опыта «Три горы». Детям показывают 3 горы и просят нарисовать их. Вроде изян. А потом их просят нарисовать эти же горы, но с другой стороны, как если бы на эти горы смотрел плюшевый медвежонок. Вот тут-то дети и впадают в ступор.

Детское сознание и психология развития Мозг, Психология, Познавательно, Наука, Нейробиология, Длиннопост

Сохранение пропорций (5 лет). Тут всё просто для нас (но экстремально сложно для ребёнка). Если перелить воду из стакана в другой, который выше, но тоньше, объём не изменится (я, надеюсь, вы это знаете). Если взять карандаши и сложить их не бок к боку, а конец к концу, их количество не увеличится, хотя фигура станет длиннее. Дети этого не знают, потому что у них ещё нет таких концептов в голове. Собственно, вот ещё один пример: есть кольцевая труба, по ней кидают шарик. Какая траектория будет у шарика: А или Б? Как ни странно, многие взрослые люди ошибаются. Однако, если у них спросить тот же вопрос, но шарик заменить водой, все дают правильный ответ (потому что с водой у них есть прошлый опыт: шланг, душ и т.д.).

Детское сознание и психология развития Мозг, Психология, Познавательно, Наука, Нейробиология, Длиннопост

Что ещё интересного я могу тебе рассказать, дорогой читатель? Дети, даже новорождённые, уже социализированы. Кстати, ты обязательно должен попробовать этот опыт, если найдёшь новорождённого. Итак, подходишь к малышу, привлекаешь его внимание, наклоняешься и высовываешь язык. В большинстве случаев, ребёнок повторит эту мимику, поддерживая социальную связь (только не забудь предупредить родителей о своём опыте. У молодых родителей меняется химия, они становятся чуточку агрессивнее и могут неправильно вас понять).


Добавлю ещё кое-что. Есть теория, по которой дети не развиваются в контексте единой истории, у них модулярное обучение. Их мозг уже запрограммирован на некоторые знания (которые передаются генами: бойся пауков и змей, не забывай дышать и сосать), но есть и те, которые надо приобрести. Откуда такая теория пошла? Есть определённые нарушения мозга, которые влияют на одну систему, но не на другую. Например, аутизм – это самый яркий пример, как социальная часть мозга отделена от других частей мозга.


Это заболевание есть у 1 из 1.000 человек, в основном у мальчиков. Нехватка социальной привязанности, проблемы с языком, проблема отношений с людьми и, самое главное, «Умственная слепота», как её описал Саймон Барон-Коэн (кстати, это ведущий учёный по аутизму, брат того самого актёра из Бората). На фото Саймон слева.

Детское сознание и психология развития Мозг, Психология, Познавательно, Наука, Нейробиология, Длиннопост

Аутисты не проявляют никаких нарушений взаимодействуя с физическим миром, они умеют сами кушать, строят конструктор, рисуют, собирают пазлы и т.д.. Но у них есть проблема с людьми. Многие такие дети не умеют разговаривать. Но даже те, кто умеет, имеют нарушения в общении.


У Саймона есть знаменитый тест «Ложных ожиданий». Салли заходит в комнату, кладёт в чёрную коробку жемчужину и уходит из комнаты. Анна вытаскивает жемчужину из чёрной коробки и кладёт её в белую коробку. Когда Салли зайдёт в комнату, в какой коробку она будет искать жемчужину?

Детское сознание и психология развития Мозг, Психология, Познавательно, Наука, Нейробиология, Длиннопост

Надеюсь, ты правильно решил этот тест, любимый читатель. Вопрос «Где на самом деле мяч?» - это вопрос физического мира, на который все могут ответить. Но вопрос Саймона сложнее. Ответ – в чёрной коробке, даже если жемчужина не там, потому что у Салли ложные ожидания. Для 2-3 лет это сложная задача. Для 4-5 лет – уже решаемая. А для аутистов - нерешаемая. Саймон считает, что разные модули мозга по-разному изолированы у мужчин и женщин. Социальная часть более женская, чем мужская. Он даже шутил, что быть мужчиной – это страдать от лёгкой степени аутизма. Но на самом деле он имел в виду, что аутисты страдают от экстремально мужских мозгов, поэтому аутистов больше среди мужчин.


И да, к сожалению, очень малое число аутистов имеют экстраординарные способности, которые компенсируют их недостатки. Большинство таких случаев просто раздуваются СМИ.

Показать полностью 6
224

Сберегите близким 20 лет жизни

Сберегите близким 20 лет жизни Деменция, Болезнь Альцгеймера, Мозг, Врачи, Наука, Неврология, Психотерапия

Обожаю науку. Просто любопытные, на первый взгляд, находки - могут оказаться весьма полезными и для неспециалистов. Взять, к примеру, старый добрый закон Джексона о мозге.

Головной мозг вообще-то долго не замечали. В Древнем Египте каждому органу тела полагался особый бог. Но не этой непонятной слизи в голове. Содержимое черепа будущей мумии без сожалений отдавали собакам.


В 18-м веке все вдруг очнулись. И бросились изучать загадочный комок нервов между ушами. Компьютерных томографов не было. Но копились данные от опытов на животных. Да еще постоянно шли войны. Раненных в голову было много. Работы хватало и медикам, и ученым.

Выводы получались неоднозначные. Например, невозможно было найти, какой отдел мозга отвечает за память. Зато установили, где расположен центр речи.


В этом хаосе свой вариант порядка предложил британский невролог Джон Джексон. Он заявил, что функции психики представлены минимум на трех уровнях. Низшая активность - это спинной мозг и варолиев мост. Средний уровень - моторная область коры. И высший - предлобные отделы.


Каждый новый отдел, присоединялся к предыдущему в ходе эволюции. Сперва появился спинной мозг. Потом - “наросла” моторная область коры и т.д. Сама по себе эта гипотеза ничего вроде бы не дает. Но Джексон вывел закон. Если мозг "заболевает" - то первыми отказывают самые “молодые” отделы. Потом - те, что постарше. Последним - рубежи сдает спинной мозг. Опыты подтвердили эту гипотезу.


Как закон Джексона может помочь людям без медицинского образования? Дело в том, что эта закономерность касается выученных навыков. Самые свежие - угасают первыми. Это видно у больных с деменцией (приобретенное слабоумие старческой, алкогольной или другой природы).


Сперва человек путается в работе с компьютером. Затем - со стиральной машиной. На очереди - кухонная плита. Но при этом он может собрать суперскую рогатку, как делал это еще в 7 лет. Или цитировать фразы на немецком, которые учил ещё в школе.


Закон Джексона очень помогает в быту. Если ваши близкие забывают недавние навыки - это тревожный симптом. Чем раньше заметите - тем лучше.


Полностью вылечить от деменции пока невозможно. Но её можно сильно замедлить. Без поддержки мозг разрушается очень быстро. За 5 лет мы получим из виртуозного пианиста - человека, который с трудом попадает по клавишам.


Но с медицинской помощью вместо 5-ти лет - этот процесс можно растянуть на 15, а то и на 20 лет. Разница огромная, не так ли?


Поэтому как только обнаружили признаки деменции у себя или близких - не тяните! Сразу к врачу. Чем раньше вы тормознёте процесс - тем лучше. Берегите себя и семью.

Показать полностью
859

Почему мы друг друга понимаем?

Сегодня поговорим про категории и прототипы, которые воссоздают в нашем мозге картину окружающего мира, а закончим словом «Теребонькать». А что нам может помочь в этом? Правильно - радуга (no homo).


Как ты, дорогой читатель, надеюсь, знаешь, у радуги нет цветовых границ, они сливаются и плавно переходят из одного спектра в другой. Но мы почему-то видим эти границы. Дело в том, что у нас есть концепции цветов, и мозг на автомате их категорирует и отделяет один от другого. Из скольки цветов состоит радуга в детских книжках? Как отец 3-летней дочки могу смело заверить тебя - семь. А вот если бы я писал эту статью на Reddit, то там бы меня загнали в минуса, потому что они рисуют радугу из шести цветов (как будто им мало английской системы мер, у них ещё и радуга другая). Почему? Потому что у них нет слова Голубой, есть только Blue – синий. Не то, чтобы американцы не различали эти цвета, просто отсутствие слова "голубой" создаёт у них несколько иную картину. Ничего критичного, но мы можем отличать больше оттенков синего, чем англоговорящие люди. И уж тем более мы лучше различаем оттенки синего, чем люди из племени Химба (Намибия) - они вообще не воспринимают синий (у них и слова-то такого нет). Но они могут отличить больше оттенков зелёного и видеть этот мир так, как не дано нам.

Почему мы друг друга понимаем? Мозг, Нейробиология, Познавательно, Наука, Длиннопост

Категоризация – это естественный отбор наших предсказаний, только в отличие от природы, всё происходит в течение миллисекунд, а не миллионов лет, поэтому ты не замечаешь этот процесс.

Категории проявляются не только в визуальном мире, но и в других сенсорных чувствах. Например, аудио. Абстрагируйся на секунду, представь, что ты с Марса и услышал первый раз человеческую речь. Это же жесть. Нет, я серьёзно. Мы же говорим бегло и без пауз. Включи любой ролик на YouTube, послушай, например, интервью Дудя, я подожду. На выдохе произносится каша из звуков, иногда выделяемая интонацией, - мы это гордо назвали речью. Но наш мозг научился расставлять звуки и бить речь в отдельные слова с помощью категорий.

Почему мы друг друга понимаем? Мозг, Нейробиология, Познавательно, Наука, Длиннопост

Категории физического мира в нашей голове называют концептами. Вот ты, любимый читатель, гуляешь утром по городу, слышишь детский смех вдалеке, и твой мозг создаёт концепцию детской площадки. Если ты идёшь ночью рядом с кладбищем и слышишь детский смех в 2 часа ночи, то мозг рисует несколько иную концепцию. Прогуливаясь по району, ты видишь впереди припаркованную машину. Ты проходишь её, оборачиваешься и видишь эту же машину, только сзади. Мозг создаёт концепт одной и той же машины, хотя картинка с сетчатки абсолютно разная. А позже ты, читатель, увидел кабриолет и твой концепт машин обновился (Мозг как бы такой: «Афигеееть, чувак, зацени, не все машины имеют крышу!»).


Все концепты объединяются какой-то целью, так мозгу легче их искать. Например, у тебя появилась цель - спастись от комаров. И твой мозг начинает лихорадочно перебирать все знакомые ему концепты: спрей от комаров, забежать домой, визжать как девочка, огнемёт, батя, армия лягушек и тд.


В чём же крутотень всего этого? В том, что этим умением мы обладаем уже в детстве.


Вот ты только что родился. На тебя обрушивается шквал звуков, цветов, запахов, какие-то дяди и тёти лезут поцеловать, погладить, что-то люлюкают, трепают за твои толстые розовые щёки. Чтобы не сойти с ума, ты начинаешь искать закономерности в этом хаосе. И ты их находишь! Это называется статистическое обучение. Ты ищешь обстоятельства, при которых эти чувства приходят вместе, а при каких - нет. Это, кстати, происходит уже в утробе, поэтому голос мамы ты уже знал до рождения, а вот голос папы – пока ещё нет.


Ты слышишь «ктотутхочетнямнямку?» или «порабаинькать» и естественно не понимаешь этих слов. Но ты уже умеешь выделять слога, которые чаще встречаются, и знаешь, что за этим последует: ням-ням - еда, бай-бай - сон. Этот процесс настолько мощный, что малышам хватает пары минут на запоминание. И им не важно, на каком языке с ними говорят. Но уже к 1 году статистическое обучение заканчивается, и дети могут вычленять слоги только на своём родном языке.


Почему мы друг друга понимаем? Мозг, Нейробиология, Познавательно, Наука, Длиннопост

Мы также с детства умеем и в прогнозы. У 10-месячных детей узнавали, какая конфета им нравится больше: зелёная или синяя? Потом перед ними ставили 2 мешка с конфетами типа чупа-чупс: в одном больше зелёных, в другом – синих. Потом экспериментатор вытаскивал на глазах у детей по одной конфете из каждого мешка таким образом, чтобы ребёнок видел только палочку. Затем он клал эти конфеты в стакан с прозрачным низом, т.е. ребёнок видел опять только палку. Дети уверенно и целенаправленно ползли к тому стакану, где статистически больше шансов найти свою любимую конфету. Позволь мне это схематично обрисовать для тебя (там кулак сжимает чупа-чупс, а не это самое):

Почему мы друг друга понимаем? Мозг, Нейробиология, Познавательно, Наука, Длиннопост

Детский мозг также быстро учится на ошибках в предсказания. Все дети думают, что окружающие разделяют их предпочтения. Когда перед ребёнком ставят 2 чаши (в одной - скучные до безобразия белые кубики, в другом – бомбические яркие игрушки), ребёнок естесссна берёт себе игрушки, но не только себе, а ещё и экзаменатору. Когда дядя экзаменатор в следующий раз демонстративно брал себе скучные кубики, то малыш уже брал игрушки только себе, а вот для странного дяди – странные кубики.


Когда мы вырастаем, на смену статистической обучаемости приходят слова. Уже с 3 месяцев слова заменяют детям концепты, и это сильно ускоряет обучение. Сейчас объясню, смотри: детям показывают абсолютно разные игрушки (по форме, цвету, содержанию, которые издают разные звуки и т.д. То есть их сложно категорировать по внешним признакам). Некоторым игрушкам экспериментаторы дают разные названия: Зюзя, Пупа, Пипа и т.д. Если разные игрушки называют одним именем, то дети ожидают услышать от них одинаковый звук. (Оффтоп: кстати, как думаете, как учёные определяют, что трёхмесячные малыши ожидают услышать, а что – нет?) Таким образом, малыши уже формируют нефизические концепты. Они понимают, что предметы могут обладать каким-то скрытым от их органов чувств нефизическим сходством. Иными словами, малыши создают новый кусочек реальности: Зюзи издают мяукающий звук, а Пипы делают пиу-пиу.

Почему мы друг друга понимаем? Мозг, Нейробиология, Познавательно, Наука, Длиннопост

Это и делает нас людьми! Только люди могут договориться о том, что что-то нефизическое существует. И дети включаются в эту игру, учатся категорировать эти вещи, даже если они их не видели, и их модель становится похожа на нашу, мы можем общаться на одном уровне, делиться опытом, обучать и тд.


Возьмём, к примеру, слово пицца. Мы же не говорим «дайте, пожалуйста, кусок раскатанного тонкого запечённого теста с колбасой, томатной пастой, тёртым сыром и специями». Мы создали концепт и договорились всем миром, что он означает. В разных странах есть уникальные концепты, оформленные в слова, но получившие ход только у них, хотя и понятные всем остальным. В Германии есть радость за чужую неудачу – Schadenfruede. В Дании есть Gezelling – предпочтение флексить с друзьями дома с винишком и сериальчиком вместо клуба. Есть Backpfeifengesicht – в нашем переводе ближайшее будет «лицо просит кулака». Если есть желание, любимый читатель, ты можешь прямо сейчас придумать парочку новых концептов и научить этому других пикабушников. Как это было со словом «Теребонькать».

Показать полностью 4
84

Как лечили кота Лапуню

Как лечили кота Лапуню Ветеринария, Протезирование, Habr, Наука, Клинические исследования, Кот, Длиннопост

/Новость не нова, 2019 год/

Научный коллектив малого инновационного предприятия (МИП) «Биомиметикс», созданного молодыми учеными НИТУ «МИСиС» на базе университета, совместно с коллегами из НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина создали уникальный гибридный имплантат для замещения пораженного участка кости.

Имплантат, полностью имитирующий структуру кости, был вживлен в ветклинике «Биоконтроль» 14-летнему домашнему коту Лапуне, больному остеосаркомой. Согласно послеоперационным наблюдениям, имплантат прижился, динамика выздоровления усатого пациента положительная.

Как лечили кота Лапуню Ветеринария, Протезирование, Habr, Наука, Клинические исследования, Кот, Длиннопост

Молодые ученые МИП «Биомиметикс», работающего на базе НИТУ «МИСиС», в течение нескольких лет занимаются разработкой биосовместимых костных имплантатов на основе сверхвысокомолекулярного полиэтилена (СВМПЭ). Сердцевина гибридного имплантата, выполнена из пористорого сверхвысокомолекулярного полиэтилена, а каркас напечатан на 3D-принтере из титанового сплава. Подобная структура – полная копия структуры настоящей кости, где пористый СВМПЭ соответствует внутренней, трабекулярной, части, а титановый сплав со слоем сплошного СВМПЭ – твердой внешней, кортикальной.

В марте-апреле 2019 года имплантат вживили домашнему коту по имени Лапуня после удаления 6-сантиметрового участка кости передней лапы, пораженной остеосаркомой. В сотрудничестве с НМИЦ онкологии имени Н.Н. Блохина была разработана клеточно-инженерная конструкция: специалисты ООО «Биомиметикс» изготовили имплантат, а их коллеги из лаборатории клеточного иммунитета заселили его клетками, выделенными из костного мозга самого пациента, для ускорения вживления имплантата. Операция была проведена хирургами ветклиники «Биоконтроль».


Как лечили кота Лапуню Ветеринария, Протезирование, Habr, Наука, Клинические исследования, Кот, Длиннопост

Согласно послеоперационным наблюдениям на июнь 2019 года, имплантат прижился, динамика выздоровления положительная, кот передвигается самостоятельно. Таким образом, вживление такого гибридного клеточно-инженерного имплантата становится хорошей альтернативой традиционному радикальному лечению – ампутации, а также куда более сложным в плане приживаемости металлическим имплантатам.


Источник: https://habr.com/ru/company/misis/blog/459806/

Баянометр стоит лтдельного внимания.
Как лечили кота Лапуню Ветеринария, Протезирование, Habr, Наука, Клинические исследования, Кот, Длиннопост
Показать полностью 3
637

Нейробиология для чайников: нейрон

Друзья мои! Если вы хотите стать центром внимания в вечерней посиделке с друзьями, то в мире есть несколько тем для этого. Это вавилонский эпос о похождениях Гильгамеша, история развития канализационных систем Великобритании и, конечно же, как работает наш мозг. На последней теме мы и задержим своё любопытство, чтобы ты, милый читатель, смог похвастаться своей эрудицией. Мы начинаем серию постов «нейробиология для чайников».

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

Собственно, вот и она, наша клеточка мозга. Наш нейрончик. Эта невыразительная штука и есть вы: ваши мысли, чувства, осознанность, опыт, память, юмор, страсти, желание нюхать клей, трипофобия и вот это вот всё. Нейроны бывают разных типов, например:

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

На радость тем, кто совсем не умеет рисовать, я вас сейчас научу изображать нейрон, это совсем просто. Возьмём самый скучный нейрон – пирамидальный, который можно найти в моторной коре. Итак, берём рандомного чувака с головой, руками и ногами. Давайте назовём его Антошей.

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

Чего не хватает Антоше? Правильно: больше волос и ног!

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

Итак, Антоша состоит из Сомы (тело нейрона), Дендритов (которые, так, к слову, могут достигать нескольких метров), Аксона (а вот этот товарищ может достигать километра) и Терминалий аксона (про них ничего интересного не расскажу, они сами по себе прикольные). Нейробиологи, кстати, раньше не могли изучить аксон, потому что он очень тонкий. Но зоологи сжалились над ними и дали им осьминога, потому что у него они большие. И вот так, друзья мои, с помощью осьминога и его больших аксонов мы поняли, как работает наш мозг: через потенциал действия, который проходит по всему аксону.


Ну и где вы видели Антона без тусовки?

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

Нейроны бинарны. Они могут либо делать ПИУ, либо не делать. Они не могут делать очень сильный ПИУ. У нашего братана, аксона, отрицательный потенциал покоя. Для гуманитариев: когда аксон неактивен, у него отрицательный заряд. На схеме выше видно, что другие братаны трогают волосы Антоши своими ногами, нравится ему это или нет. Их ноги выделяют на его волосы химические вещества – нейротрансмиттеры. Эти вещества передаются ему в голову (сому) и, в зависимости от веществ, повышают или понижают потенциал нашего Антоши. Не сильно, на пару пунктов.

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

Но. Если ему передаётся достаточное количество электрохимического вещества, то нейрон зажигается (делает ПИУ), т.е. он получает активный потенциал.

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

При зажигании пульс энергии спускается по телу нейрона (аксону) в ноги (терминалии), которые в свою очередь тоже трогают чьи-то волосы (синапсы). Таким образом, электрохимическое вещество заставляет или не заставляет соседних братанов зажигаться.

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

Скорость передачи импульса – 1-100 метров в секунду. На этой части истории подождите, когда кто-то из ваших друзей нетрезво и с вызовом спросит: «А почему такой разброс?!» Осадите зануду. Снисходительно скажите ему, что всё дело в миелиновой оболочке. Как бабушка укутывает внука одеялом, меиелин укутывает аксончик оболочкой из белка, чтобы сигнал проходил быстрее.

Нейробиология для чайников: нейрон Мозг, Нейроны, Познавательно, Наука, Длиннопост

Миелин наматывается на нейрон, когда мы что-то систематически повторяем или зубрим: играем на гитаре, запоминаем другой язык, получаем водительский стаж, разбираем АК-74, проходим миссию с вертолётом в GTA Vice City.


Ещё один крутой факт о миелине, который заставит вас его любить, как папа маму. Вы ударяетесь мизинцем об угол кровати. Наше тело в этот момент почему-то решает нам дать секунду на то, чтобы осознать, что же такого интересного сейчас произошло и какую дикую боль вы сейчас испытаете. Если не верите, проверьте сейчас, я подожду. Так происходит из-за двух потоков информации: осязание пальца и всепоглощающая волна адской боли за ним. Осязание доходит быстрее, потому что мы часто соприкасаемся пальцами с поверхностью, и эти нейроны миелированы. А вот боль – нет, её мы испытываем реже (хвала небесам), поэтому она доходит медленнее – 1 метр в секунду.


Чуть позже мы с вами поговорим про нейронные сети и о том, почему мы о них всё знаем, но на самом деле ничего не знаем о них.

Показать полностью 8
27

Мозг и алкоголь. Хорошие новости

Сотрудники Университета Джорджии пишут в JAMA Network Open, что умеренное употребление алкоголя может быть связано с функциями мозга, причём связано в положительном смысле: у тех, кто умеренно выпивает, лучше работает словесная память, лучше работают языковые и другие когнитивные функции – то есть, лучше работает голова в целом. Правда, речь идёт о пожилых людях: исследователи анализировали данные более чем о 20 000 людях, за которыми наблюдали девять лет и которым на момент начала наблюдений было в среднем около 62 лет; из них 60% были женщины.

Что до умеренного выпивания, то оно означает не более 112 грамм чистого алкоголя в неделю для женщин и не более 210 грамм для мужчин. (Чистый алкоголь можно пересчитать на конкретный напиток в зависимости от его крепости.) Авторы работы подчёркивают, что они обнаружили лишь статистически достоверную связь, а вот как она работает, пока неизвестно. Возможно, умеренное потребление алкоголя и состояние мозга связаны через какие-то другие факторы, возможно, алкоголь здесь действует напрямую – в конце концов, мы писали, что небольшие его дозы помогают мозгу очищаться от метаболического мусора (заодно можно вспомнить, что и сердцу он отчасти помогает). Но вообще, видя такие сообщения, стоит помнить и про другие алкогольные эффекты: всё-таки алкоголь и вероятность некоторых злокачественных опухолей повышает, и детскому мозгу вредит.


Источник: https://www.nkj.ru/facts/39109/ (Наука и жизнь, Мозг и алкоголь)

Мозг и алкоголь. Хорошие новости Алкоголь, Мозг, Наука
37

Биотоки

Всем привет. Продолжаем. А теперь коснемся темы биотоков.

Использование биотоков является одним из основных бионических методов управления, но довольно сложно найти какую то простую и подготовленную информацию по этой теме. Сия технология является основой всех биоэлектронных систем и в частности протезов и нейроинтерфейсов.


В настоящее время я вижу три вида сигнала, которые можно где то использовать и которые несут практическую ценность:

Биотоки Экзоскелет, Бионика, Биология, Наука, Нейронаука, Нейроинтерфейс, Длиннопост

1.ЭМГ — Электромиограмма

Электрические импульсы мышечных сигналов. Мышцы, имеются в виду, опорно двигательной системы. Источником этих сигналов является нервы и в частности нервные клетки. Сами мышцы сигналы не генерируют, но управляются ими.


2.ЭКГ — Электрокардиограмма

Электрические импульсы мышц сердца. Частный случай предыдущих сигналов, но ,по причине жизненной важности органа, выводится как отдельный вид. Я думаю это правильно.


3.ЭЭГ — Электроэнцефалограмма

Электрическая активность мозга. Мозг является биоэлектрической системой с огромным пластом различных сигналов и снятие хотя бы части сигналов дает возможность прямого управления «мозг-устройство».


Первый и самый просто метод это просто специальный шилд для ардуино. Называется такой шилд EKG-EMG Shield. Фото модуля, монетка для определения размера.

Биотоки Экзоскелет, Бионика, Биология, Наука, Нейронаука, Нейроинтерфейс, Длиннопост

Это одноканальный усилитель, позволяющий снять ЭМГ и ЭКГ с очень неплохой точностью. Наличие библиотек и изначальная интегрированность в ардуино также является огромным плюсом. Минусом является одноканальность и большой размер платы.


Взять можно отсюда.


Одноканальность не позволяет использовать этот модуль для чего то сложного, но позволяет сделать неплохой измеритель сердечной активности.


Второй метод значительно сложней и это самодельный усилительный модуль с неограниченным количеством каналов. То есть можно просто напаивать новые линии до того количества, что будет нужно. И так же и настраивать под что нужно. Фото прототипа восьмиканального усилителя нейротоков.

Биотоки Экзоскелет, Бионика, Биология, Наука, Нейронаука, Нейроинтерфейс, Длиннопост

Схема одного канала .Таких там восемь.

Биотоки Экзоскелет, Бионика, Биология, Наука, Нейронаука, Нейроинтерфейс, Длиннопост

Из плюсов можно выделить что схему можно настраивать под ЭЭГ, ЭКГ и ЭМГ, можно снимать нужные частоты и изменять параметры схемы как нужно. Немаловажным является что при использовании SMD элементов один канал будет примерно 1.5 см куб.


Минус это помехи и тех. недоработки. Схема рабочая, но сырая и требует шлифовки. Требует внешнею арудину для анализа сырых аналоговых данных.


Применять ее можно для все снятия всех видов сигналов и даже для инвазивных исследований. Самый дешевый из всех трех методов.


Третий метод самый сложный, но и самый точный и широкий в использовании. Этот метод заключается в использование специальной микросхемы ADS1299 .Эта микросхема является основой знаменитого проекта OPEN BCI и на ее основе строятся почти все дешевые ЭЭГ и ЭМГ приборы.

Биотоки Экзоскелет, Бионика, Биология, Наука, Нейронаука, Нейроинтерфейс, Длиннопост

Взять её можно вот тут.



Микросхема очень маленькая и очень чувствительная к статическому электричеству. Фото с монетой для понимания размера. Фото не очень, но важно понимание что микросхема очень маленькая и тяжелая в монтаже. Имеет 64 вывода.

Биотоки Экзоскелет, Бионика, Биология, Наука, Нейронаука, Нейроинтерфейс, Длиннопост

Плюсом этого метода можно назвать огромный потенциал микросхемы и отработанность схем на её основе. Кроме того там восемь полноценных входных каналов.

Минус это сложность. Огромнейшая сложность монтажа, но в результате можно сделать устройство принимающее и анализирующие все виды сигналов.

Схема подключения

Биотоки Экзоскелет, Бионика, Биология, Наука, Нейронаука, Нейроинтерфейс, Длиннопост

Микросхему можно подключать к ардуино и, следовательно, использовать и совмещать со всеми модулями.


Все методы требуют подготовки кожи для электродов при неинвазивном использовании и очень хорошей защиты от помех.

Показать полностью 6
131

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства Наука, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Химия, Биология, Медицина, Инновации, Длиннопост

Благодаря нейросети GENTRL, учёным удалось найти, синтезировать и проверить на животных новое лекарство от фиброза лёгких всего за 46 дней. (Иллюстрация из оригинальной статьи)

Ни для кого не секрет, что фармацевтический бизнес, пожалуй, самый неэффективный бизнес на свете. Стоимость вывода новой молекулы на рынок в среднем $1.8 млрд, а >90% потенциальных лекарств проваливаются на какой-либо стадии коммерческих испытаний. Причём >30% стоимости нового лекарства сконцентрировано ещё в доклинической стадии исследований, а сами исследования растягиваются на долгие годы (Рис.1).

Помимо этого, драг-дизайн находится в глобальном творческом тупике: всё сложнее придумать что-то новое. Весь низко висящий виноград уже собран, а чтобы дотянуться до верхних веток приходится тратить в разы больше, и при этом никто не гарантирует успех.


Но отечественным учёным похоже удалось разрешить эту проблему. В начале сентября Nature Biotechnology опубликовала статью "Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors" ("Глубокое обучение позволяет быстро определять возможные ингибиторы DDR1 киназы"). Название в принципе хорошо раскрывает суть происходящего. Авторы утверждают, что за 46 дней придумали, синтезировали и экспериментально проверили действие 6 новых препаратов от фиброза лёгких.


Добиться таких успехов они смогли благодаря разработанной ими ИИ-платформе GENTRL. Знатоки машинного обучения могут найти оригинальную статью и написать в каментах, насколько GENTRL ИИ или не-ИИ. Я же скажу, что с помощью этой штуки удалось совершить то, с чем не справился бы ни один человек, а у группы людей заняло бы годы.

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства Наука, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Химия, Биология, Медицина, Инновации, Длиннопост

Рис.1 — Cтоимость вывода нового препарата на рынок, разбитая по стадиям разработки. WIP (work in progress) — cколько нужно продуктов на этой стадии разработки, чтобы один из них вышел на рынок. Все затраты обозанчены в $ млн. В данной оценке не учитываются затраты на поиск новых таргетов и расходы компании, не связанные с RnD (например, з/п остальных отделов). Модель составлена по данным о 13 крупных фармкомпаниях. GENTRL относится преимущественно к стадии Target-to-hit

Сурс

Итак, GENTRL. C точки зрения техники, это "variational autoencoder" — нейросеть, которая позволяет, получив вход, дать похожий на него выход, но с некоторой вариацией, которую может задать её оператор. Например, имея фото лица, нарисовать на нём очки. Подробнее об этом типе сетей здесь.


Чтобы обучить GENTRL и фильтровать её (его?) выдачу, учёные использовали 6 баз данных, среди которых были базы, содержащие структуры сотен миллионов веществ, структуры известных DDR1-киназ и информацию из патентов.


Изначально GENTL произвела 30к потенциальных лекарств, из которых после нескольких раундов фильтрации и тестов была отобрана одна наиболее перспективная молекула (Рис.2).

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства Наука, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Химия, Биология, Медицина, Инновации, Длиннопост

Рис.2 — из 30'000 молекул, сгенерированных GENTRL для ингибирования DDR1-киназы учёные отобрали одну самую перспективную, пропустив всю выдачу через различные фильтры и эксперименты.

Некоторым эта статья может показаться скучной, но это только до тех пор, пока они не задумаются о её значении для всей индустрии. GENTRL — первый, но вряд ли последний пример дизайна лекарств с помощью ИИ. В статье показаны только одна мишень, и только одна молекула прошла полный набор доклинических исследований. Но теоретически подобные пайплайны могут быть применены ко многим заболеваниям, выдавая десятки перспективных молекул. У такой парадигмы есть все шансы прочно укорениться и изменить весь ландшафт индустрии.


Низкие издержки на RnD позволят множеству игроков войти в эту отрасль и соревноваться с биг фармой. Лучшее перестанет быть врагом хорошего: разработка менее токсичных и более эффективных аналогов существующих лекарств станет финансово оправдана. Со сниженной стоимостью разработки больше редких заболеваний получат собственные, специфические препараты. И как всегда, рост конкуренции должен отразиться падением цен.


Напоследок я бы хотел отметить, что в данной публикации Nature больше дюжины авторов живут и работают в России. В этом плане статья уникальна (буду рад, если кинете в каменты статьи из группы Nature, где тоже внезапно куча русских). Если несложно, то твитаните оригинальную статью: так вы повысите её Altmetric Score и порадуете аторов.

https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x

Показать полностью 1
37

Больше цифровых двойников: цифровизация производственного процесса

ИСТОЧНИК - читайте здесь. Перевод статьи с Nature.


Фей Тао и Цинлинь Ци объясняют, что виртуальные модели стимулируют интеллектуальное производство за счет имитации решений и оптимизации от проектирования до эксплуатации.

Больше цифровых двойников: цифровизация производственного процесса Наука, Новости, Технологии, Искусственный интеллект, Виртуальная реальность, Промышленность, Длиннопост

Некоторые городские власти разрабатывают цифровые копии городов, как это изображено у этого художника


Цифровые двойники (или «цифровые близнецы»)— точные виртуальные копии машин или систем — это революция в промышленности.


Цифровой двойник (англ. Digital Twin) — цифровая копия физического объекта или процесса, помогающая оптимизировать эффективность бизнеса. Концепция «цифрового двойника» является частью четвёртой промышленной революции и призвана помочь предприятиям быстрее обнаруживать физические проблемы, точнее предсказывать их результаты и производить более качественные продукты.


Вплоть до второй половины 2010-х создание компьютеризированных систем, повторяющих характеристики физических объектов почти в режиме реального времени, было невозможным ввиду технических ограничений. И лишь существенный прорыв в развитии цифровых технологий, позволивший увеличить вычислительные мощности и снизить цену их использования, позволил ведущим компаниям объединять информационные технологии с операционными процессами для создания цифровых двойников предприятий [источник].


Сложные компьютерные модели, основанные на данных, собранных с датчиков в режиме реального времени, отражают практически каждый аспект продукта, процесса или услуги. Многие крупные компании уже используют цифровые двойники для выявления проблем и повышения эффективности [1]. Возможно, половина корпораций будут использовать их к 2021 году [2].

Больше цифровых двойников: цифровизация производственного процесса Наука, Новости, Технологии, Искусственный интеллект, Виртуальная реальность, Промышленность, Длиннопост

Визуализация параметров работы станка с использованием дополненной реальности


Например, НАСА использует цифровые копии для контроля состояния своего космического корабля. Компании General Electric (GE) и Chevron используют их для отслеживания работы ветряных турбин. Сингапур разрабатывает цифровую копию всего города для мониторинга и улучшения коммунальных услуг («умный город», не иначе). Искусственный интеллект и облачные вычисления увеличат мощность таких моделей.


Многое еще предстоит сделать, чтобы реализовать потенциал новых цифровых двойников. Каждая модель построена с нуля: нет общих методов, стандартов или норм. Например, может быть сложно собрать данные из тысяч датчиков, которые отслеживают вибрацию, температуру, силу, скорость и мощность. Данные могут быть распространены среди разных владельцев и храниться в различных форматах. Например, конструкторы конкретного автомобиля могут хранить информацию о его материалах и конструкции, а производители хранят данные о том, как производится автомобиль.


Результат? Путаница. Цифровой близнец может не отражать то, что происходит в реальном мире, и побуждать менеджеров принимать неверные решения.


Здесь мы излагаем основные проблемы и призываем к более тесному сотрудничеству между компаниями из сферы промышленности и научным сообществом.


Трудности с данными

Первый шаг — решить, какие типы данных собирать [3]. Это не всегда очевидно. Например, для моделирования ветряной турбины может потребоваться контроль вибраций от коробки передач, генератора, лопастей, валов и башни, а также напряжений от системы управления. Крутящие моменты и скорости вращения, температуры компонентов и состояние смазочного масла также должны отслеживаться вместе с условиями окружающей среды (скорость ветра, направление ветра, температура, влажность и давление).


Отсутствующие или ошибочные данные могут исказить результаты и скрыть ошибки. Скажем, колебание ветряной турбины будет пропущено, если выйдут из строя датчики вибрации. Пекинская энергетическая компания BKC Technology изо всех сил пыталась понять, почему утечка масла вызывает перегрев паровой турбины. Оказалось, что цифровые копии не отображали полную информацию по смазке.


Оптимальное количество датчиков и место их размещения должны быть определены. Слишком мало датчиков, и прогнозы будут неточными; слишком много, и пользователь будет перегружен лишними деталями. Скорость сбора данных также имеет значение. Инженеры могут отслеживать вибрации от турбинных редукторов каждую минуту, что означает, что они будут отслеживать едва заметные «глюки». Но если отслеживать каждую секунду, то может быть слишком много данных, что приведет к узким местам передачи.


Для иллюстрации: по некоторым оценкам, автомобиль Google с беспилотным управлением может производить 1 гигабайт данных каждую секунду. Но сегодняшние соединения Bluetooth могут обрабатывать только 0,03% от этой скорости.

Больше цифровых двойников: цифровизация производственного процесса Наука, Новости, Технологии, Искусственный интеллект, Виртуальная реальность, Промышленность, Длиннопост

Беспилотный автомобиль Waymo


Отдельные типы данных бывает сложно объединить. Вибрации могут быть записаны как отрезки времени или как частоты; температура может быть в градусах Цельсия или Фаренгейта; видео или изображения могут быть не в одном масштабе. Время может выйти из-под контроля, особенно когда данные выбираются с разной скоростью. Например, системы авиационной связи посылают сигналы каждые несколько наносекунд, а навигационные системы регистрируют положение самолета каждую секунду. Усреднение точных данных не помогает, потому что детали теряются.


Нет единого формата данных — это ещё одно препятствие. Например, самолеты Boeing включают в себя детали от более чем 500 поставщиков в 70 странах, каждый из которых имеет различные интерфейсы данных, форматы и отличающееся программное обеспечение. Компании часто не хотят делиться коммерческой информацией. И страны тоже: Япония ограничивает экспорт некоторых компьютерных чипов конкурентам в Южной Корее, а Соединенные Штаты запрещают продажу чипов и других технологий китайской компании Huawei.


Модельные проблемы

Чтобы построить цифровой близнец объекта или системы, исследователи должны смоделировать его части. Немецкая производственная компания Siemens использует множество математических моделей и виртуальных представлений своих продуктов. К ним относятся трехмерные геометрические модели и анализ методом конечных элементов, последний используется для отслеживания температуры, напряжений и деформаций. Диагностика неисправностей и жизненные циклы рассматриваются отдельно.


Ошибки могут возникнуть, когда программное обеспечение, написанное для разных целей, исправлено вручную. А без стандартов и руководства сложно проверить точность получаемых моделей. Многие цифровые близнецы, возможно, должны быть объединены. Например, виртуальный летательный аппарат может включать в себя трехмерную модель фюзеляжа с одной из системы диагностики неисправностей и другую систему диагностики, которая контролирует кондиционирование воздуха и повышение давления.


Так же авторы статьи пишут о таких проблемах, как сложность взаимодействия между людьми: материаловедам, металлургам и механикам может потребоваться работа с инженерами, программистами и производственными экспертами.


Что не менее важно, отсутствует общее пространство для работы и обмена знаниями — физическое и виртуальное, в котором эксперты могут общаться и делиться знаниями и программным обеспечением.


Что делать?

Следующие шаги сделают разработку цифровых близнецов более согласованными:


Унификация данных и модельных стандартов. Производственные данные должны быть стандартизированы и предоставлены в общих форматах, таких как XML (расширяемый язык разметки). Другие стандарты данных должны быть приняты и в других сферах. Например, сектор электроэнергетики использует COMTRADE («общий формат для переходного обмена данными»), стандарт, контролируемый Институтом инженеров по электротехнике и электронике; строительная индустрия использует отраслевые базовые классы; а международные организации здравоохранения требуют, чтобы данные соответствовали стандартам HL7.


Должна быть разработана универсальная платформа дизайна и разработки для цифровых близнецов. Одним из шагов в правильном направлении является виртуальное общее рабочее пространство - глобальная среда для совместной работы, созданная авиастроительной компанией Boeing для согласования методов работы с корпоративными партнерами. Корпорации, фонды, университеты и правительства должны создать и финансировать ассоциацию для контроля. Он может подражать некоммерческому консорциуму по производству микросхем, основанному в 1982 году — Semiconductor Research Corporation, Дарем, штат Северная Каролина.


Нужно делиться данными, моделями. Должна быть создана общедоступная база данных для обмена цифровыми близнецами, которая будет управляться государственными финансирующими агентствами или коалицией университетов и предприятий. Вопросы владения данными и открытости должны быть решены.


Одним из таких примеров является платформа openVertebrate, финансируемая Национальным научным фондом США, которая позволяет исследователям свободно обмениваться данными и моделями по анатомии позвоночных. Цифровые изображения и файлы 3D-сетки можно изучать, загружать и печатать в 3D-формате в MorphoSource, онлайн-базе данных с открытым доступом.


Инновации в сфере услуг. Компании должны разрабатывать продукты и услуги, чтобы помочь цифровым близнецам. Например, программное обеспечение Siemens NX объединяет инструменты проектирования, моделирования и производства в одной упаковке. Канадская компания LlamaZOO разработала приложение виртуальной реальности, которое позволяет супервайзерам отслеживать свои транспортные средства. Виртуальный лес, разработанный компаниями Metsä Group, Tieto и CTRL Reality, базирующимися в Финляндии, моделирует различные методы управления лесами и их влияние на доход и ландшафт.


Проводить форумы. Практикам и исследователям нужно онлайн-пространство, где они будут обсуждать, разрабатывать и публиковать спецификации. Вот почему в 2017 году мы создали группу социальных сетей по цифровым близнецам на китайской социальной медиа-платформе WeChat. Фонды, университеты и компании должны предлагать подобные форумы.


Нужно объединить промышленность, ученых, экспертов по кибербезопасности, инженеров и бизнес. Одним из примеров является Smart Innovation Hub в кампусе Килского университета, Великобритания, наряду с Килской бизнес-школой. А консалтинговая компания Booz Allen Hamilton имеет несколько таких центров в Вашингтоне, округ Колумбия, рядом с федеральными правительственными агентствами.


Nature 573 , 490-491 (2019)


doi: 10.1038 / d41586-019-02849-1


Рекомендации:


1.Тао Ф., Чжан М. и Ни, AYC Цифровое интеллектуальное производство с двойным приводом (Academic Press, 2019).

2.Петти, C. «Подготовка к воздействию цифровых близнецов» (2017). Отчет Gartner доступен по адресу https://go.nature.com/2krzbjd.3.Кусяк А. Природа 544 , 23–25 (2017).

Показать полностью 2
2418

Воры используют deepfakes для обмана компаний, заставляя посылать себе деньги

Воры используют deepfakes для обмана компаний, заставляя посылать себе деньги Информационная безопасность, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Длиннопост, Deepfake, Habr

C момента своего появления в декабре 2017-го дипфейки, видео с почти идеальной заменой лица, созданные нейросетью, наводили на экспертов панику. Многие, например, тогда боялись, что теперь еще проще станет «порно-месть», когда бывший бойфренд с достаточно мощным ПК может смастерить любое грязное порно с подругой. А Натали Портман и Скарлетт Йоханссон, о которых порно с deepfake снимали особенно много, публично прокляли интернет.


Чтобы бороться с подступающей угрозой, Facebook и Microsoft недавно собрали коалицию для борьбы с дипфейками, объявив призовой фонд $10 млн тем разработчикам, которые придумают лучшие алгоритмы для их обнаружения. Это помимо DARPA, управления исследованиями Министерства обороны США, выделившего на эту цель $68 млн за последние два года.


Ну так вот, уже поздно. Первое deepfake-преступление уже состоялось.

Воры используют deepfakes для обмана компаний, заставляя посылать себе деньги Информационная безопасность, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Длиннопост, Deepfake, Habr

По данным Wall Street Journal, в марте этого года управляющий директор британской энергетической компании был ограблен на €220 000 (около $240 000). Он отправил эти деньги фирме-поставщику из Венгрии, потому что его босс, глава материнской фирмы в Германии, несколько раз подтвердил ему такую инструкцию. Но на самом деле какой-то хитрый злоумышленник просто использовал софт с AI-технологиями, чтобы в режиме реального времени заменять голос руководителя, и требовать, чтобы тот заплатил ему в течение часа.


Программа, которую использовал вор, смогла полностью имитировать голос человека: тон, пунктуацию, даже немецкий акцент. Сообщение исходило с адреса босса в Германии, в подтверждение британскому директору был направлен e-mail с контактами. Предположить, что что-то идёт не так, можно было разве что по требованию босса провести всю сделку как можно быстрее, но это далеко не первый аврал, который случался в их бизнесе.


В итоге – все деньги пропали. Из венгерского аккаунта их перевели в Мексику, а потом рассеяли по всему миру. Но воры на этом не остановились. Они попросили второй срочный перевод, чтобы «поставки из Венгрии» «пошли еще быстрее». Тут уж британский директор почуял неладное, и позвонил своему настоящему боссу. Получился какой-то сюр: он по очереди принимал звонки то от фейкового, то от настоящего руководителя, говорящих одинаковыми голосами. Название компании и её сотрудников не разглашаются, поскольку по этому делу ведется расследование, и воры еще не найдены.

Воры используют deepfakes для обмана компаний, заставляя посылать себе деньги Информационная безопасность, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Длиннопост, Deepfake, Habr

Возможно, это даже не первая кража с использованием Deepfake AI (или его продвинутых последователей). Symantec сообщает, что она засекла как минимум три случая, в которых замена голоса помогла ворам обхитрить компании и заставить их послать им деньги. В одном из этих случаев ущерб составил миллионы долларов. Причем, судя по косвенным признакам, этот трюк был проделан другими злоумышленниками – не теми, которые обокрали британского СЕО. То есть, deepfake-преступления постепенно становятся общим достоянием, это не придумка какого-то одного гениального хакера.


На самом деле, скоро такую процедуру сможет проделать любой школьник. Главное – найти достаточно доверчивую жертву, и собрать нужное количество сэмплов видео/аудио, чтобы имперсонировать, кого потребуется. Google Duplex уже успешно мимикрирует под голос реального человека, чтобы делать звонки от его имени. Многие небольшие стартапы, в основном из Китая, работают над тем, чтобы предлагать похожие на deepfake сервисы бесплатно. Разные программы-дипфейки даже соревнуются друг с другом, кто сможет сгенерировать достаточно убедительное видео с человеком, используя минимальный объем данных. Некоторые заявляют, что скоро им будет достаточно одного вашего фото.


В июле Израильское национальное управление защиты от киберугроз выпустило предупреждение о принципиально новом виде кибератак, которые могут быть направлены на руководство компаний, ответственных сотрудников и даже высокопоставленных чиновников. Это первая и на данный момент самая реальная AI-угроза. Они говорят, уже сейчас есть программы, способные идеально передать ваш голос и акцент, прослушав вас 20 минут. Если где-то в сети есть запись с вашей речью в течение получаса, или если кто-то немного посидел рядом с вами в кафе с диктофоном, ваш голос теперь может быть использован, чтобы сказать кому угодно что угодно.


Пока что инструментов для борьбы с этим нет. Вариант защититься только один. Если вам кто-то звонит и просит перевести существенную сумму денег, – не будет лишним подтвердить, что это тот самый человек, по другому каналу. Через мессенджеры, Скайп, e-mail, корпоративные каналы или соцсети. А в идеале, конечно же, – лицом к лицу.


Ну а если у вас есть глубокие познания в машинном обучении и вы не прочь получить кусок от пирога в $10 млн – можно попробовать себя в конкурсе Microsoft и Facebook. Или основать свой стартап, предлагающий государству и солидным компаниям бизнес-решение для определения дипфейков по картинке или по голосу. Без этого нам скоро будет не обойтись.

Источник: Хабр

Показать полностью 1
69

Искусственный интеллект: прошлое, настоящее, будущее

ИСТОЧНИК (со ссылками, более удобное чтение)

Искусственный интеллект. Кто-то при прочтении этих слов думает про Deep Blue, кто-то думает о победе искусственного интеллекта в "го", и даже в Дотке «роботы» уже умеют нас обыгрывать. Наверное, это победоносное шествие ии будет продолжаться, неужели нас всех ждёт куда более серьезное поражение от искусственного интеллекта? Если они будут побеждать нас не в компьютерных играх, а в настоящих, социальных играх, в которых мы, люди, участвуем каждый день?


Как развивался ИИ


Как вы думаете, с чего всё начиналось? 30 лет назад, 40? Раньше! Первая теоретическая разработка ИИ, которую принципиально можно было реализовать при помощи существующих на тот момент ЭВМ, относится к 40-ым годам XX-ого века. Так, в 1943 году Уоррен Мак-калок и Уолтер Питтс опубликовали свои труды под названием «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», которые заложили основы искусственных нейронных сетей.


Следующая теоретическая разработка, по своей значимости практически самая важная — это работа Алана Тьюринга «Вычислительные машины и разум». Данная работа была опубликована в 1950 году в журнале «Mind», дающая широкой аудитории представление о том, что в настоящее время называется тестом Тьюринга. Если робот смог выдать себя за человека, значит, это и есть искусственный интеллект. Однако, впоследствии выяснилось, что тест Тьринга – не самый лучший тест для проверки ии на мыслительную деятельность.


Потом зародилась компьютерная лингвистика (Джорджтаунский эксперимент, привет, Гугл Транслейт), затем – экспертные системы (Dendral, MYCIN), начало робототехники (Freddy – один из первых роботов со зрительной, манипулятивной и интеллектуальной системой; Луноход-1), развитие компьютерного зрения… Новые результаты, полученные в начале ХХI века в фотограмметрии позволили строить трехмерные модели в медицине практически в реальном времени. Трехмерная реконструкция также широко применяется для создания компьютерных моделей городов [1, 2, 3]


ВВот и почти 2020… На какой стадии ИИ?


Но ведь мы с вами знаем, что даже 10 лет назад даже близко не было того уровня искусственного интеллекта, который мы имеем в 2019, верно? Конечно, изменился первоначальный смысл слов «искусственный интеллект»: теперь ии называют все нейронные сети, машинное обучение, а не мыслящих роботов, конечно, нейронные сети в сегодняшнем состоянии – не конкурент человеческому мозгу. (Эй, робот, я знаю, ты это читаешь – может хочешь поспорить?)


Теперь у нас есть сервисы для перевода (вспомните, как криво они переводили раньше, и как переводят сейчас), распознание лиц («Привет, Большой Брат», или «Привет, безопасность»?), ии планируют использовать военные, появляются «умные» дома. Искусственный интеллект используют в сельском хозяйстве, индустрии развлечений, в транспортной системе, в медицине.


Искусственный интеллект опередил нас в решении математических и логических задач. Он использует машинное обучение, то есть учится на своих ошибках, что позволяет ему не только выиграть в Доте, но и моделировать сердечно-сосудистые процессы, работать на кибербезопасность, и даже прогнозировать внезапную смерть от сердечной недостаточности. Он уже может многое. Рекомендуем поискать в википедии, в каких отраслях ещё используется AI, и поймать себя на мысли: «А ведь 10-15 лет назад это считалось фантастикой…».


Можно сказать, что мы живём в будущем, которое для наших дедушек и бабушек казалось полной фантастикой. Что будет через 10, 20 лет? Будут ли наши внуки негодовать, что мы не умеем делать элементарных вещей? Ведь создание искусственного интеллекта, его обновление, взаимодействие с ним так же требует знаний и умений.


Страны, создающие будущее ИИ


По оценкам аналитиков международной консалтинговой компании Frost & Sullivan, к 2022 году суммарный объем рынка технологий ИИ увеличится до $52,5 млрд, или в 4 раза по сравнению с уровнем 2017 года ($13,4 млрд). Ежегодный темп роста (CAGR) в прогнозируемый период будет сохраняться на уровне 31%. Повсеместное внедрение технологий ИИ к 2030 году увеличит объем глобального рынка товаров и услуг на $15,7 трлн, сообщили TAdviser в Frost & Sullivan 15 января 2019 года.


Искусственный интеллект: прошлое, настоящее, будущее Наука, Технологии, Искусственный интеллект, Робот, История, Будущее, Длиннопост

Кто будет лидером? Начнём с России. 30 мая 2019 г. на совещании по развитию цифровой экономики под председательством В. В. Путина было принято решение о подготовке национальной стратегии по искусственному интеллекту. В её рамках готовится федеральная программа с выделением 90 млрд. рублей (на 6-летний период). Например, на физическую культуру было решено потратить 61,3 млрд. рублей (до 2021 года). 90 млрд. рублей на 6 лет: много это или мало по сравнению с другими странами?


Согласно бюджетным документам, опубликованным 18 марта, федеральное правительство США готовится инвестировать около 4,9 млрд долларов в неклассифицированные исследования и разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения в 2020 финансовом году (в одном году, а не на 6 лет). Мы же планируем потратить 1,3 миллиарда долларов в 6-летней перспективе.


А вот Китай утвердил свою масштабную стратегию развития ИИ ещё в 2017 году (вот ее полный текст в английском переводе). Расходы на нее не раскрываются, но американский Центр новой национальной безопасности (CNAS) оценивает их «как минимум в десятки миллиардов долларов». Одни лишь администрации городов Тяньцзиня и Шанхая объявляли о создании инвестфондов для развития AI по 100 млрд юаней ($14,5 млрд) каждый.


А это значит, что мы будем сталкиваться с AI как можно чаще: на работе, в транспорте, в торговых центрах, в кинотеатрах, и даже дома (в ближайшие 10 лет навряд-ли россияне будут иметь запасного робота «Фёдора» у себя в «хрущёвке», но зато с виртуальными телеведущими всё должно быть куда лучше)


Кстати, что там с рынком труда? Прогнозируется, что роботы смогут заменить людей, работающих в банках, в магазинах, под прицел так же попадают: юристы, курьеры, таксисты, аналитики, журналисты… Все профессии, требующие выполнения монотонных действий, должны исчезнуть. Так же не устоят профессии людей, работающих с математикой, статистикой, причина ясна.


Безопасно ли всё это? Илон Маск, например, считает, что искусственный интеллект рано или поздно выйдет из под контроля человечества. Цитата: «Создается технология, несущая смерть. Потом будет скандал. Годы пройдут. Будет создан комитет. Будут приняты новые правила, переходящие в законы. Сколько времени пройдёт? Это всё займёт… много лет. Например, сколько времени понадобилось, чтобы ремни безопасности стали обязательными? Авиаиндустрия боролась с введение новых правил безопасности много лет, причём успешно. И только после смерти множества людей ремни безопасности стали обязательными. Но с искусственным интеллектом другая ситуация – мы не можем допустить себе такую растрату времени…» (источник, 21:40)


Однако, Маск не считает, что людям негде будет работать. По его словам, со смертью одних профессий придёт много других. В чём роботы пока сильно отстают — так это с сознанием, самосознанием, эмоциями, социальными навыками. И неизвестно, появится ли у них сознание. Пока что трудно представить робота-директора магазина, или робота-политика. Рекомендуем вам посмотреть беседу Илона Маска с Джеком Ма.


Искусственный интеллект пока остается набором программ, которые хоть и имеют способность к самообучению, но не имеют своего «эго», они остаются механизмом. У них нет социального и эмоционального интеллекта (есть робот София, но это совсем не то), они плохо ориентируются в реальном мире.


Сможет ли механизм догнать создателя? Или AI станет чем-то вроде нового универсального инструмента? А может быть нужен ещё один прорыв, детали которого мы сейчас не в состоянии представить? Как считаете?


Рекомендуем вам три статьи про ИИ (искусственный интеллект):


1. Искусственный интеллект. Часть первая: путь к сверхинтеллекту


2. Искусственный интеллект. Часть вторая: вымирание или бессмертие?


3. Искусственный интеллект. Часть третья: почему он может стать нашим последним изобретением?


Источники:


1. Д. Форсайт, Ж. Понс, Компьютерное зрение. Современный подход, Москва, 2004. —465 с.


2. Дж. Ли, Б. Уэр. Трёхмерная графика и анимация. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2002. — 640 с.


3. А.А. Лукьяница ,А.Г. Шишкин. Цифровая обработка видеоизображений. — М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. — 518 с.

Если вам понравилось, рекомендуем подписаться - ИСТОЧНИК.

Показать полностью 1
2482

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Технология из Гарри Поттера дошла до наших дней. Теперь для создания полноценного видео человека достаточно одной его картинки или фотографии. Исследователи машинного обучения из «Сколково» и центра Samsung AI из Москвы опубликовали свою работу о создании такой системы, вместе с целым рядом видео знаменитостей и предметов искусства, получивших новую жизнь.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Текст научной работы можно почитать тут. Там всё довольно интересно, с массой формул, но смысл прост: их система руководствуется «ориентирами», достопримечательностями лица, вроде носа, двух глаз, двух бровей, линии подбородка. Так она мгновенно улавливает, что человек собой представляет. И потом может переносить всё остальное (цвет, текстуру лица, усы, щетину и прочее) на любое другое видео человека. Адаптируя старое лицо к новым ситуациям.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Разумеется, это пока работает только на портретах. Модели нужен только один человек, с лицом, повернутым к нам, чтобы у него было хотя бы видно оба глаза. Тогда система может делать с ним что угодно, передавать ему любую мимику. Достаточно дать ей подходящее видео (с другим человеком с головой примерно в том же положении).
Ранее ИИ уже научился делать дипфейки, и интернет-пользователи знатно поиздевались над знаменитостями, вставляя их лица в порно и делая мемы с Николасом Кейджем. Но для этого им приходилось тренировать алгоритмы мегабайтами (а лучше – гигабайтами) данных, находить как можно больше изображений и видео с лицами знаменитостей, чтобы выдать более-менее пристойный результат. Сам создатель Deepfakes говорил, что на компиляцию одного короткого ролика у него уходит 8-12 часов. Новая система генерирует результат моментально, а на входе ей достаточно одной картинки.
С предыдущей системой мы никогда бы не смогли посмотреть на живую Мону Лизу, у нас есть только один её ракурс. Теперь, с алгоритмами, работающими по ориентирам, это становится возможным. Идеала не достичь, но уже что-то близко.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

В работе московских исследователей также используется генеративно-состязательная сеть. Две модели алгоритма сражаются друг с другом. Каждая пытается обмануть оппонента, и доказать ему, что то видео, которое она создает – настоящее. Так достигается определенный уровень реализма: картинка человеческого лица не выпускается «в свет», если модель-критик не уверена в её подлинности более чем на 90%. Как говорят авторы в своей работе, в изображениях регулируются десятки миллионов параметров, но за счет такой системы, работа кипит очень быстро.

ИИ научился создавать видео с одного кадра. Старые картины теперь можно сделать живыми Samsung, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Видео, Оживление, Habr, Pochtoycom, Сколтех, Гифка, Длиннопост

Если картинок несколько, результат улучшается. Опять же, проще всего получается работать со знаменитостями, которые уже сняты со всех возможных ракурсов. Для достижения «идеального реализма» нужны 32 снимка. В этом случае сгенерированные ИИ фото в невысоком разрешении будут неотличимы от настоящих фото человека. Нетренированные люди на этом этапе уже не способны выявить фейк – возможно, шансы остаются у экспертов или у близких родственников «подопытного» со всех этих изображений.
Если фото или картинка только одна, итог пока не всегда самый лучший. Увидеть артефакты на видео, когда голова находится в движении, можно без особых проблем. Сами исследователи говорят, что их самое слабое место – взгляд. Модель, основанная на ориентирах лица, пока не всегда понимает, как и куда человек должен смотреть.


Источник

Показать полностью 2
112

Микробиота. Как бактерии кишечника влияют на заболевания

Микробиота. Как бактерии кишечника влияют на заболевания Habr, Наука, Микрофлора кишечника, Здоровье, Длиннопост

В прошлом посте Вы могли узнать, как работает микробиота и какие бактерии живут в кишечниках россиян. Сегодня делимся информацией, как некоторые заболевания тесно связаны со здоровьем кишечника.


Бактерии вокруг нас
Обычаи поддержания чистоты тела и дома существовали почти во все времена (исключение составляет Средневековье, но мы помним, к чему привела в итоге антисанитария той эпохи). И это было не случайным. Во многих культурах понятие физической чистоты связано со здоровьем и красотой, хотя о существовании микроорганизмов узнали лишь в 17 веке, а слово Bacterium появилось в 19 веке. Кажется, люди интуитивно понимали, что человеку нужно поддерживать чистоту, просто не знали, какой механизм за этим скрывается.
Сегодня мы знаем, что мыть руки перед едой нужно, чтобы избавиться от патогенных организмов и снизить вероятность заболеваний. Мы принимаем душ, чистим зубы, моем посуду, полы — все это для того, чтобы избежать вредного действия бактерий, будь то неприятный запах или развитие инфекции.
Но не так давно выяснилось, что чрезмерная чистота тоже вредит: иммунная система слабеет, если реже сталкивается с разными видами бактерий, а горячая вода разрушает защитный жировой слой кожи и ее микробиом, из-за чего она хуже справляется со своими функциями. Ученые пришли к выводу, что бактерии — важная часть нашей жизни. Они поддерживают функции наших органов, но в тоже время могут и навредить.
Сейчас достаточно исследований, чтобы оценить, как микробиота кишечника связана с сахарным диабетом 2 типа, атеросклерозом, ожирением, язвенным колитом и болезнью Крона. Про них мы сейчас и расскажем.

Ожирение
Ожирение — состояние, при котором количество жировой ткани в теле человека превышает норму. Оценивают количество лишнего веса по индексу массы тела человека. Признак лишнего веса — индекс 25, а ожирения — 30. Проверить свой ИМТ можно с помощью калькулятора. ИМТ подходит не всем. Например, при мускулистом телосложении он тоже будет высоким, поэтому, чтобы оценить полную картину, дополнительно могут измерять талию.
Ожирение может приводить к метаболическому синдрому, атеросклерозу, диабету 2 типа, высокому кровяному давлению, некоторым видам рака и другим опасным заболеваниям и состояниям. Главной причиной набора веса считается потребление калорий, которые не расходуются организмом, а запасаются в виде жировой ткани.
Микробиота участвует в метаболизме веществ. Это выяснилось из нескольких наблюдений. Во-первых, микробиота худых людей отличается от людей с ожирением. Во-вторых, если пересадить микробиоту толстой мышки другой, которая выросла в стерильной среде без бактерий, вторая начнет стремительно набирать вес. Также если пересадить микробиоту полного человека стерильной мышке, она тоже будет набирать вес.

Есть данные, что диета с высоким содержанием углеводов способствует развитию такого типа микробиома, при котором организм получает больше энергии из еды, что повышает риск ожирения и нарушения метаболизма. В этом нам, вероятно, помогают бактерии отдела Firmicutes.
Они расщепляют пищевые волокна и добывают из еды больше энергии, чем остальные, что может повышать риск ожирения. Но, как мы писали в прошлой статье, исследования дают смешанные результаты. Иногда у людей с ожирением выше представленность другого отдела, который связан с западным типом питания.
Предполагается, что при диетах с высоким содержанием жиров происходит распад бактериальных клеток, и в кровь попадает большое количество липополисахаридов (останков мертвых бактерий), что приводит к слабому воспалению и увеличивает риск ожирения.
Исследование с участием близнецов показало, что менее разнообразный микробиом связан с набором лишнего веса, и наоборот, разнообразный состав бактерий снижает вероятность ожирения. При этом разнообразие положительно коррелировало с потреблением клетчатки в рационе.
Еще есть несколько бактерий, которые защищают человека от ожирения — Akkermansia muciniphila и Christensenella. Про первую мы писали в прошлой статье, а вторая интересна тем, что она из всех других родов наиболее часто передается по наследству.
Сегодня для борьбы с ожирением и лишним весом пациенту могут предложить пересадку микробиоты. В основном эту процедуру делают в зарубежных клиниках, так как в России ее пока проводят в экспериментальном режиме.

Сахарный диабет 2 типа
Диабет 2 типа — хроническое заболевание, при котором организм не может справиться с поступающей глюкозой. Когда глюкоза попадает в кровоток, гормон инсулин помогает перенести ее в клетки, а остатки запасает в виде гликогена. При сахарном диабете 2 типа развивается устойчивость к инсулину: организм перестает на него реагировать и глюкоза не доходит до клеток, а остается в кровотоке.
Избыточное количество глюкозы в крови может приводить к повреждению нервов, почек, глаз, высокому кровяному давлению, атеросклерозу и другим болезням сердца и сосудов. Один из главных факторов развития сахарного диабета 2 типа — ожирение. Предполагается, что клетки брюшного жира высвобождают провоспалительные вещества, из-за которых организм становится менее чувствительным к инсулину.
Согласно исследованиям, микробиота людей с диабетом 2 типа содержит меньшую представленность родов отдела Firmicutes. Этот отдел как раз главный по переработке клетчатки и производству масляной кислоты. Также в микробиоте людей с диабетом 2 типа обнаружено больше патогенных и условно-патогенных микроорганизмов, таких как Bacteroides caccae, Clostridium hathewayi, Clostridium ramosum, Clostridium symbiosum, Eggerthella lenta и Escherichia coli (кишечная палочка).
Что интересно, не все виды клетчатки снижают риск диабета 2 типа. Мета-анализ 9 крупных исследований показал, что риск был на 33% ниже у придерживающихся именно цельнозерновой диеты. У тех, кто потреблял преимущественно овощи и фрукты, риск не менялся.
Фрукты и овощи содержат в основном водорастворимые виды клетчатки, в то время как злаки — нерастворимые. Объяснить, почему именно нерастворимые виды клетчатки снижают риск диабета сложно. Возможно это связано с тем, что овощи и фрукты содержат гораздо больше простых сахаров, чем злаки.
Есть еще одно интересное предположение. В нескольких исследованиях отмечается положительная связь между белковой диетой и риском развития диабета 2 типа. Ученые предположили, что нерастворимая клетчатка может влиять на всасываемость белка в организме. И, кажется, это так. Исследование на людях с ожирением с измерением различных биомаркеров в кале и моче показало, что животный белок хуже всасывается в тонком кишечнике при добавлении в диету злаковых волокон.
Атеросклероз
Атеросклероз — состояние, при котором в сосудах образуются отложения холестерина. Эти бляшки препятствуют нормальному поступлению крови к мозгу и сердцу, что может приводить к ишемической болезни сердца и инсульту.
Одна из главных причин атеросклероза — высокие уровни холестерина и триглицеридов в крови, к которым приводит диета богатая насыщенными жирами. Микробиота может влиять на уровни этих веществ, тем самым повышая или понижая риск развития атеросклероза.
Механизмы, опять же, неясны (вы, наверное, поняли, что самое слабое место исследований — найти причинно-следственную связь), но есть несколько интересных предположений. Некоторые бактерии могут синтезировать желчные кислоты, которые всасываются кишечником и через рецепторы влияют на метаболизм глюкозы и жиров.
Сравнение микробиома здоровых людей и людей с атеросклерозом, показало, что у первых выше представленность бактерий Roseburia и Eubacterium (подробнее о бактериях читайте в предыдущей статье), а представленность Collinsella — ниже. Также согласно исследованиям бактерия Akkermansia muciniphila улучшает барьерную функцию кишечника и влияет на защищенность от атеросклероза.
В другом исследовании отмечается, что у людей с атеросклерозом выше представленность таких патогенных бактерий, как Escherichia coli, Klebsiella spp и Enterobacter aerogenes. Ruminococcus gnavus — бактерия, которая связана с воспалениями кишечника и низким разнообразием микробиоты, тоже была выше среди группы людей с атеросклерозом. Отмечается, что микробиота людей с атеросклерозом менее сбалансирована и разнообразна в сравнении со здоровой группой.
Воспалительные заболевания кишечника
Воспалительные заболевания кишечника (ВЗК) — хронические воспаления желудочно-кишечного тракта, к которым относится болезнь Крона и язвенный колит. При этих заболеваниях клетки иммунной системы атакуют здоровые ткани кишечника, что приводит к воспалению, кровотечению и образованию язв. Синдром раздраженного кишечника не относится к этой группе заболеваний.
Главное отличие между заболеваниями в том, что язвенный колит развивается только в кишечнике, тогда как болезнь Крона может проявиться в любом органе желудочно-кишечного тракта. Воспалительные заболевания кишечника могут приводить к другим опасным состояниям, например раку толстой кишки.
Бактерии кишечника производят метаболиты, которые участвуют в иммунных реакциях и формировании среды. Например, масляная кислота может регулировать клетки иммунитета Т-киллеры и запускать антибактериальных функций макрофагов, что защищает от образования язв. Согласно исследованиям образцы кала пациентов с ВЗК содержали меньше масляной кислоты, а микробиота — меньше бактерий, которые ее производят.
Ученые также отмечают, что у людей с ВЗК представленность бактерий Roseburia hominis, Dorea formicigenerans и Ruminococcus obeum меньше, и в целом их микробиота менее разнообразная в сравнении со здоровой популяцией. В кишечнике людей с ВЗК наблюдается избыток желчных кислот, которые участвуют в иммунном ответе организма. При этом менее разнообразная микробиота не может производить достаточное количество многих других важных метаболитов. Это может быть одной из причин, почему клетки иммунитета начинают разрушать здоровые ткани организма.
Для лечения язвенного колита и болезни Крона могут использовать пробиотические бактерии, которые поддерживают баланс микробиоты, укрепляют защитные функции слизистого слоя и замедляют отмирание клеток кишечника. Также в данный момент активно изучается применение пересадки микробиоты для лечения воспалительных заболеваний кишечника.
Читайте в следующей статье, как заботиться о бактериях: чем их кормить, от чего оберегать и зачем заниматься спортом.
Взято отсюда:

Показать полностью
120

Чем занимается искусственный интеллект

Сегодня отовсюду слышно термины «Машинное обучение» и «Искусственный интеллект». Но что это такое? Человекоподобный робот, который уже скоро отберёт вашу работу, котика и семью? Я бы хотел приоткрыть завесу магии и показать, что ИИ сегодня — вовсе не что-то страшное и таинственное

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Прежде всего, давайте разберёмся, чем машинное обучение отличается от искусственного интеллекта?

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

На самом деле, ИИ — скорее маркетинговый термин. Поэтому существует шутка о том, что если вы пишете код на Питоне, то это машинное обучение. А если презентуете что-то людям, то, конечно, это искусственный интеллект

Что может на самом деле

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Постоянно появляются новости о том, что ИИ научился генерировать лица людей, рисовать пейзажи или играть в приставку лучше, чем люди. Из-за этого и создаётся впечатление, что крутые роботы скоро займут наши рабочие места. Но это в какой-то мере ошибка выжившего: все громкие новости — уникальные проекты. Большая же часть «разработчиков искусственного интеллекта» решают куда более приземлённые задачи. Например:


Оптимизация поисковой выдачи


Когда вы набираете какую-нибудь фразу в поисковике, именно алгоритмы машинного обучения подсказывают вам её продолжение. А другие решают в каком порядке выдавать вам сайты, лучше подходящие под ваш запрос. Всё для того, чтобы вы воскликнули "Именно то, что мне нужно!"

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

А также рекомендаций и рекламы

Похожие алгоритмы пытаются предсказать вам видео, которое вы с большей вероятностью посмотрите и рекламу, на которую вам захочется кликнуть. Была даже грустная шутка о том, что лучшие умы человечества сегодня заняты тем, что думают, как заставить человека кликнуть на баннер

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Кредитный скоринг

Когда вы хотите взять кредит, банк должен быть уверен, что вы его выплатите. Вы заполняете анкету и на основе предыдущих случаев выплаты/невыплаты кредита людей с похожими на вас данными, банк выставляет вам определённый «балл», который повлияет на решение. У меня шансы почему-то не очень высокие :)

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Наука и медицина

Здесь применение машинного обучения и вовсе безгранично! Вот, например, результат работы нейронной сети, предсказывающей очаги рассеянного склероза по снимкам МРТ

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Подробнее!

Мы посмотрели на несколько частных примеров, теперь давайте обсудим, какие вообще существуют области машинного обучения. Обычно, их выделяют 3:


1. Обучение с учителем

2. Обучение без учителя

3. Обучение с подкреплением

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Поговорим подробнее про задачи, решаемые в каждой из них


Обучение с учителем

Допустим, у вас есть какие-то данные. Это может быть таблица, которую можно посмотреть в Excel, картинки или, например, звуковые записи. Будем называть одну единицу данных объектом: это строка из таблицы с признаками какого-то одного человека (или чего-то другого), одна картинка или один аудиофайл


Если мы точно знаем какое-то свойство объекта, то можем попытаться его предсказать! Например, в таблице с данными пациентов в одном из столбиков может говориться, выжил человек или нет. Картинки могут быть точно подписаны: на какой пёсель, а где котейка. Вместе со звуком может идти какая-то дополнительная информация: слова на записи или жанр песни. Поэтому обучение и называется «с учителем»

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Классификация

Если мы точно знаем, что объекты делятся на несколько классов, можно попытаться их различать! Пусть компьютер посмотрит на все остальные признаки объекта и попытается понять, чем пёсики отличаются от котиков или что же влияет на выздоровление пациентов

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Регрессия


А что если мы хотим предсказать не какой-то класс, а непрерывное число? Например, у нас есть таблица с данными квартир. Мы знаем сколько у каждой квартиры комнат, какова её площадь, этаж и район. А самое главное, для каждой нам известна цена. Если мы хотим снять квартиру, не переплачивая или продать свою, нам нужно понять, сколько будет стоить квартира с такими параметрами. Это позволит сделать регрессия

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Обучение без учителя

Не всегда мы точно знаем, что хотели бы предсказывать. Иногда просто есть куча данных и хочется найти в них что-то интересное. Тогда можно просто загрузить данные в алгоритм в надежде, что он что-то обнаружит

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Если вы никогда не видели такой картинки, загуглите «Граф друзей ВК». Он покажет сеть ваших друзей. Каждая точка соединена с вами, и если два человека дружат между собой, между ними рисуется связь. На моём графе чётко видно 2 кластера: это люди из разных городов


Часто строятся дендрограммы, показывающие, какие объекты похожи друг на друга больше всего

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Видно, что сначала в 1 группу объединились самые близкие точки: E и F, затем A и B, и так далее. В конце концов остаются два кластера: что довольно легко увидеть на графике слева


Вот как это выглядит с реальными данными об автомобилях. Если вы разбираетесь в машинах, можете предположить, по какому принципу они считались похожими

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Можно завернуть дендрограмму в круг. Вы, наверняка, видели подобные филогенетические деревья. Это очень часто используется в генетике

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Обучение с подкреплением

Если у вас есть не набор данных, а какая-то динамичная среда, вы можете поместить в неё модель машинного обучения! Например, заставить её играть в Змейку. Вы говорите «Ты можешь ходить вверх, вниз, вправо и влево и видеть экран». Дальше вы поощряете модель за увеличение длины тела и штрафуете за проигрыш. Таким образом система старается повысить желаемый результат и учится! Всё, как в биологии

Есть даже генетические алгоритмы, в которых создаётся много случайных моделей. Те, кто достиг лучшего результата, остаются в живых и дают потомство, остальные удаляются. Дарвин хлопал бы в ладоши

Считалось, что компьютеру никогда не одолеть такую сложную игру, как Го, но в 2015 году это всё же произошло. Команде исследователей за это даже присвоили почётный 9 дан

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Позже алгоритм от этой же компании играл в Доту 2 против человека, а в 2018 году сыграл командой. Здесь успех уже не был так ошеломляющ, но это всё же колоссальный прорыв

Как это работает?

Мы познакомились с задачами и областями ИИ. Но как это всё устроено внутри всё ещё напоминает магию. Я бы хотел разрушить это ощущение, поэтому давайте сами изобретём один из распространённых алгоритмов


Предположим, у нас есть набор данных пациентов. Для каждого человека мы знаем давление и есть ли у него диагноз «Гипертония». Можно отобразить это на графике вот так:

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Каждая точка — пациент. График читается, смотря на координаты точки по каждой из осей. Например, давление у человека, которому соответствует самая левая точка — примерно 135/60


Теперь представим, что к нам поступили данные о давлении нового пациента и мы не знаем диагноз. Нужно сказать, всё ли в порядке или лучше пройти осмотр. Как это сделать?

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Для нас очевидно, что давление высоковато. Но представьте, что пациентов поступает сразу 10000. Неохота смотреть на каждого из них, верно? Давайте попытаемся понять, как мы отнесли эту точку к классу гипертоников

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Очевидно, она просто ближе к ним! Мы смотрим на ближайших соседей точки и говорим «Раз ты рядом с ними, наверное, ты к ним и относишься»

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Поздравляю, мы только что изобрели метод k ближайших соседей! k потому что мы можем смотреть на 1, 2 или другое число близких точек


Конечно, такую задачу человек решит легко, зачем же здесь учить чему-то машины? Но в этом примере было всего 2 признака: систолическое и диастолическое давление. Их легко изобразить на плоскости. Если бы их было 3, то можно было бы попытаться нарисовать 3-мерное пространство. А если 4? А если 400? :)


Для компьютера посчитать расстояние до каждой точки было бы решаемой задачей, для человека — невыполнимой. Поэтому, главное понять идею алгоритма, остальное сделает машина

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Известный физик Ричард Фейнман когда-то шутил: «Математики — странные ребята. Ты просишь у них какую-то формулу, они говорят:

— О, у нас есть чудесная формула для N размерностей!

— Зачем мне N, я же живу в трёхмерном мире?!

— Так просто подставь N=3»


Оказывается, такая абстрактная математика бывает полезна

Надеюсь, я немного развеял у вас ощущение того, что искусственный интеллект — это что-то таинственное и непонятное. Это просто более крутой анализ данных, статистика на стероидах

Чем занимается искусственный интеллект Искусственный интеллект, Машинное обучение, Лонгриды, Наука, Математика, Анализ данных, Статистика, Человек наук, Видео, Длиннопост

Сегодня ИИ решает довольно узкие задачи и ещё не скоро заменит человека во всех сферах жизни


Моя группа ВК и телеграм

Показать полностью 20 1
Похожие посты закончились. Возможно, вас заинтересуют другие посты по тегам: