Có nghiên cứu sử dụng các mô hình thực tế của tế bào thần kinh?

Có nghiên cứu sử dụng các mô hình thực tế của tế bào thần kinh? Thông thường, mô hình của một tế bào thần kinh cho một mạng lưới thần kinh khá đơn giản trái ngược với tế bào thần kinh thực tế, bao gồm hàng trăm protein và hàng triệu phân tử (hoặc thậm chí số lượng lớn hơn). Có nghiên cứu nào rút ra ý nghĩa từ thực tế này và cố gắng thiết kế các mô hình tế bào thần kinh thực tế không?

Đặc biệt, gần đây, tế bào thần kinh Rosehip đã được phát hiện. Tế bào thần kinh như vậy chỉ có thể được tìm thấy trong các tế bào não của con người (và không có loài nào khác). Có một số ý nghĩa đối với thiết kế và vận hành mạng thần kinh có thể được rút ra bằng cách mô hình thực tế tế bào thần kinh Rosehip này?

Nghiên cứu nhà nước

Tế bào thần kinh Rosehip là một khám phá quan trọng, có ý nghĩa to lớn đối với AI và mối quan hệ của nó với trí thông minh thống trị trên trái đất trong ít nhất 50.000 năm qua. Bài báo đã sinh ra các bài báo khác là bằng chứng Transcriptomic và hình thái sinh lý học cho một loại tế bào GABAergic vỏ não chuyên biệt của con người , Buldog et. al., tháng 9 năm 2018, Khoa học thần kinh tự nhiên .

Mối quan hệ giữa loại tế bào thần kinh này và biểu hiện DNA của nó đang bắt đầu. Không có dữ liệu liên quan đến tác động của sự phân biệt Rosehop đối với hoạt động thần kinh trong quá trình học hoặc tận dụng những gì đã học. Chắc chắn, nghiên cứu dọc theo những dòng được chỉ định, nhưng khám phá chỉ được công bố.

Lợi ích của phương pháp liên ngành đối với AI

Những người tham khảo các bài báo như thế này có thể thấy giá trị trong sự thống nhất hoặc ít nhất là sự liên kết kiến ​​thức giữa các ngành có khả năng có lợi cho sự tiến bộ và tiến bộ của AI trong các lĩnh vực khác của khoa học nhận thức, tin sinh học, tự động hóa kinh doanh, sản xuất và robot tiêu dùng, tâm lý học, và thậm chí luật pháp, đạo đức và triết học.

Sự quan tâm như vậy trong việc sắp xếp sự hiểu biết dọc theo các dòng liên ngành có mặt trong AI Stack Exchange chắc chắn có lợi cho sự phát triển của cộng đồng trong cả hai khía cạnh chuyên nghiệp và xã hội.

Chênh lệch giữa những gì hoạt động

Trong não người, tế bào thần kinh hoạt động. Cho dù tế bào thần kinh Rosehip là điều kiện tiên quyết cho ngôn ngữ, việc xây dựng và tận dụng các mô hình phức tạp, hoặc những cảm xúc siêu việt như tình yêu trong homo sapiens vẫn chưa được biết và sẽ còn như vậy trong tương lai gần. Tuy nhiên, chúng ta có một bằng chứng dài năm mươi thiên niên kỷ về khái niệm.

Chúng tôi cũng biết rằng mạng nhân tạo hoạt động. Chúng tôi sử dụng chúng trong kinh doanh, tài chính, công nghiệp, sản phẩm tiêu dùng và một loạt các dịch vụ web hiện nay. Khi một cửa sổ bật lên hỏi liệu câu trả lời được đưa ra có hữu ích không, câu trả lời của chúng tôi sẽ trở thành nhãn trong một tập hợp dữ liệu thực mà từ đó các mẫu được trích xuất cho máy học.

Tuy nhiên, các tế bào đang hoạt động là con đẻ của perceptron 1957 với việc bổ sung ứng dụng giảm độ dốc bằng cách sử dụng chiến lược phân phối tín hiệu hiệu chỉnh mà chúng tôi gọi là truyền bá. Sự hiểu biết về chức năng tế bào thần kinh vào năm 1957 là rất ngắn so với những gì chúng ta biết bây giờ là các tính năng chức năng của các tế bào thần kinh não động vật có vú. Khám phá Rosehip có thể mở rộng khoảng cách đó.

Mạng lưới đi xe đạp

Mạng lưới spiking nghiên cứu mô hình thực tế hơn các tế bào thần kinh, và nghiên cứu và phát triển thần kinh đã đưa các mô hình cải tiến vào chip VLSI. Liên doanh giữa IBM và MIT là một công ty khác.

Tương quan chức năng thần kinh với chức năng não

Trí thông minh mối quan hệ và số lượng protein hoặc phân tử có thể không phải là nói nhiều nhất. Đây có nhiều khả năng là mối quan hệ giữa các số liệu và tính năng và trí thông minh của hệ thống.

• Các đặc điểm di truyền đã được xác định (22 trong số đó) ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả kiểm tra trí thông minh - Ví dụ, mối tương quan giữa đa hình của các gen thụ thể oxytocin OXTR rs53576, rs2254298 và rs2228485 và trí thông minh được biết - Xem câu hỏi có liên quan đến khám phá về 22 gen ảnh hưởng đến kết quả kiểm tra trí thông minh
• Biểu hiện hóa học thần kinh do các yếu tố môi trường làm thay đổi nồng độ oxytosin, dopamine, serotonin, neuropeptide Y và canabinoids có liên quan đến hành vi chức năng toàn cầu và khu vực trong não người
• Cấu trúc liên kết tín hiệu (khác với kích thước và số lượng và khác biệt với cấu trúc liên kết được tạo ra bằng cách đóng gói lưới thần kinh ở vùng sọ) - Cấu trúc liên kết tín hiệu hiện đang được xác định. Công nghệ quét đã phát triển đến mức có thể xác định đường dẫn tín hiệu bằng cách theo dõi các xung trong không gian tạm thời và xác định quan hệ nhân quả.
• Synaptic plasticity, một loại chất dẻo thần kinh
• Tổng số nơ-ron áp dụng cho một chức năng não cụ thể
• Tác động đến nhiệt động lực học sợi trục và tế bào trong việc truyền tín hiệu, một yếu tố quan trọng trong mô hình tế bào thần kinh não

Không ai trong số này được mô hình hóa theo cách mà độ chính xác mô phỏng đã được xác nhận, nhưng nhu cầu nghiên cứu dọc theo các dòng này được chỉ định rõ ràng khi câu hỏi này ngụ ý.

Có vẻ như bạn thực sự có hai câu hỏi ở đây. Tôi sẽ cố gắng trả lời câu hỏi thứ nhất và bạn nên suy nghĩ về việc đặt câu hỏi riêng cho câu hỏi thứ hai.

Có nghiên cứu sử dụng mô hình mô phỏng của các tế bào thần kinh thực tế sinh học. Trong khi có những dự án lớn như Dự án Não người nhằm mô phỏng bộ não của con người, thì cũng có rất nhiều nghiên cứu về AI cấp thấp hơn. SPAWN là một hệ thống thú vị đã nhận được rất nhiều báo chí vài năm trước, và đã tiếp tục được phát triển kể từ đó. Nó sử dụng các nơ-ron thực tế để mô phỏng một số vùng não cùng một lúc, tạo ra một hệ thống AI chung đáng ngạc nhiên có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ vận động và thị giác bằng cách sử dụng cùng một thiết kế cơ bản.

Đúng là việc học Máy hiện tại dựa trên việc coi các nơ-ron là một thành phần trong toàn bộ sự phức tạp, lưới của các nơ-ron. Trọng tâm là nhiều hơn về kiến ​​trúc hơn là hiểu hoặc bắt chước khối cơ bản của nó rõ ràng hơn, tức là các tế bào thần kinh.

Anirban Bandhopadhyay là một nhà sinh vật học và nhà thần kinh học, người đã nghiên cứu làm thế nào sự hài hòa thay đổi yếu tố bộ nhớ và quyền quyết định trong các vi ống bên trong tế bào thần kinh.

Đây là đoạn trích anh ta giải thích, và cố gắng xem chính xác tính toán là gì, và bộ não thực hiện tính toán như thế nào.

Đạo luật não như thế nào?