All posts by Boris Zubkov

Похожий на мозг

грецкий орехРаскрытый орех с двумя полушариями так явно напоминает наш мозг, что кажется, что он словно создан быть пищей для мозга. И хотя мы знаем про него еще недостаточно много, причин хватает, чтобы его регулярно есть:

  • Четверть чашки ореха содержит более 100% дневной потребности в Омега-3 жирах, достаточно меди, молибдена и биотина.
  • Снижает риск простаты и рака груди, на 30-40% – если есть две пригоршни орехов в день.
  • Снижает риск сердечных заболеваний.
  • Содержит редкие полифенолы, которые могут предотвратить повреждения печени.
  • Пригоршня орехов увеличивает сытость, что приводит к меньшему потреблению другой еды, и к снижению веса.
  • Улучшает качество спермы – если принимать полчашки в день.
  • Улучшает метаболические параметры при диабете 2 типа – четверть чашки снижает уровень инсулина, и эффект достигает значительного через три месяца.

Что касается помощи мозгу, то вот что мы знаем сегодня: грецкий орех содержит нейропротекторы, включая мелатонин, фолат и витамин Е. В одном исследовании было показано что потребление грецкого ореха приводили к частичному возвращению здоровья мозга у старых крыс. Исследований с людьми не так много, но предварительно установлено, что он может улучшать когнитивные функции как у молодых, так и у пожилых людей.

Есть лучше сырым, с кожицей (не перегородки, а именно кожицу, она светло-коричневого цвета). Она немного горчит, но невероятно богата фенолами и поэтому полезна.


Перспективная медитация

медитацияЛюди, занимающиеся медитацией, имеют относительно лучшие показатели внимания и рабочей памяти, в сравнении с людьми, которые не медитируют. Существует объяснение, что они научились воспринимать время в настоящем моменте как длящееся дольше, и для них время в настоящем течет медленнее, чем людей без таких тренировок.

Живут ли они более полной жизнью в настоящем за счет такой манипуляции временем, утверждать сложно. Но такая способность очевидно лучше, чем короткая память и объем внимания как у золотой рыбки.

Вы можете проделать один простой тест, что узнать, как обстоят дела у вас.

Когда мы смотрим на куб Неккера (Necker cube), в нашем мозге происходит конкуренция за одну из двух перспектив – какая из сторон выступает вперед. В среднем, каждая перспектива держится около 3-4 секунд, прежде чем сменится на другую (Wittmann, 2011).Necker cubе

Марк Уиттманн из Institute for Frontier Areas in Psychology and Mental Health, (Фрайбург, Германия) попросил группу людей смотреть на куб Неккера. Половина группы (38 человек) практиковали медитацию, вторая половина – нет. Участники должны были смотреть на куб, и нажимать на кнопку, как только у них менялась перспектива. У людей в обеих группах, результат, в среднем, составил 4 секунды.

Но когда Уиттманн попросил концентрироваться на перспективе как можно дольше, медитаторы смогли увеличить время до 8 секунд, в среднем, тогда как другие продержались 6 секунд (Spinney, 2015).

Тренировка медитации ведет к развитию объема внимания, но, вероятно, все же требует сознательных усилий, для развертывания возможностей. Иными словами, она, вероятно, не приводит к постоянному, по-дефолту, состоянию расширенного сознания.

Медитация на это куб, кстати, хорошо иллюстрирует, как происходит сам процесс. Если вы, также как и я, не имеете большого опыта в медитации, то сразу заметите, что вам приходится делать, чтобы длительно удерживать только одну перспективу.

Spinney, L. (2015). Once upon a time. New Scientist, 10 January 2015.

Wittmann, M. (2011). Moments in time. Fronters in Integrative Neuroscience. 5:66. doi: 10.3389/fnint.2011.00066. Ссылка на полный текст: http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnint.2011.00066/full

Изображение куба – Ben Frantz Dale — Own work, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=2040007


Что «видят» нейронные сети

авокадо под Google DeepDreamГугловский сервис DeepDream дает возможность обработки изображений через программу, которая «видит» странных животных и объекты в картинке. Так, выше — что я сделал с картинкой авокадо с помощью DeepDream (7 уровень, весьма глубокий, по клику открывается в полный размер). Оригинал:
авокадо

Как пишет википедия, «программа была написана для нахождения на картинках лиц и других паттернов, с целью автоматической их классификации». Но если программу продолжать натравливать на картинку для более глубокого поиска, тогда она и начинает находить лица и паттерны, там, где их, собственно, нет. Ну, или для любителей философии, там, где их не видит человек. А может авокадо так и выглядит на самом деле? :)

Картинки при этом получаются похожими на зрительные галлюцинации человека под психоделиками (по мнению опытных пользователей). Факт этот любопытен тем, что может означать функциональное сходство между зрительной корой человека и нейронной сетью искусственного интеллекта.

Еще одно недавнее исследование: ученые (Radford, Metz, & Chintala, 2015), тренируя особый тип нейронных сетей, generative adversarial networks, научили компьютер генерировать дизайны помещений (вполне неплохие, кстати), и лица людей. Так, давая фотографии улыбающихся женских лиц, дали задание выделить концепцию «улыбки» и соединить ее с концепцией «мужчина». В результате получается коллекция улыбающихся мужских лиц несуществующих людей. Пока еще, конечно, не совершенно, но сети учатся быстро.

лица, сгенерированные искусственным интеллектом

Как отмечает автор статьи в New Scientist (Aron, 2015), вполне скоро мы могли бы искать картинки в Гугле по описанию – сама картинка будет генерироваться на лету и будет абсолютно уникальна.

Недалек тот день, когда искусственный интеллект будет создавать гораздо лучшие и картины, и дизайны, как зданий, интерьеров, так и любых механизмов и приборов, и всего остального. Чем займемся мы — вот вопрос, на который пора начать отвечать.

Aron, J. (2015). Computer’s imagination creates human faces. New Scientist USA. December 5, 2015.

Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. (2015). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. arXiv.org. http://arxiv.org/abs/1511.06434


Матч AlphaGo против Ли Седола

матч AlphaGo vs Lee SedolМатч начался, и первая партия закончилась победой искусственного интеллекта. Потрясающая игра. Ранее я писал о важности этого матча (За кого болеть).
Репортаж первой игры:

На этой странице больше информации, и комментариев как зрителей, так и участников. Ли Седол не ожидал такого уровня игры.
Там также показ собственно игры на доске и запись в .sgf формате.

10 марта. Ли Седол проиграл и вторую партию. Судя по игре AlphaGo понятно, что будь это любой другой, даже лучший игрок, чем Ли Седол — искусственный интеллект победил, в принципе.  Ли Седол думает, что у него есть шансы более активной игры в начале партии (потому что в конце партии их точно нет, как он убедился уже два раза). Но даже если он и выиграет сегодня, завтра у него уже не будет шанса вообще.

12 марта. Три-ноль счет в матче. AlphaGo опять выиграла корейского мастера.

13 марта. Ох ты! В четвертой партии ИИ сдался — и это тоже интересный факт, ибо никто точно не знал, умеет ли он признавать поражения.


Вечный март

Левитан, Март, 1895Одна из лучших картин Левитана, «Март», 1895 года. Прошло более ста лет, но словно написана вчера. О ней много написано, но я решил посмотреть, может ли айт-трекинг привнести что-то еще.

20 человек рассматривали картину в высоком разрешении в течение 5 секунд, и вот что мы видим:

Левитан, Март, 1895. Тепловая карта внимания

Тепловая карта внимания

Левитан, Март, 1895. Точки фиксации взглядов

Точки фиксации взглядов

Точки фиксации взглядов и саккады

Точки фиксации взглядов и саккады

Лошадь – один из главных элементов картины, но и скворечник, который, по мнению исследователей, висит как-то необычно высоко и на слишком тонкой ветке– весьма привлекает внимание. Вместе с лошадью, эти два элемента задают вертикальный паттерн просмотра. Это, наверное, и влияет на то, что исследователи отмечают в картине: что Левитан создал «движение» вверх, к весеннему небу. Неизвестно, был ли скворечник в реальности, или Левитан его придумал, но без него картина смотрелась бы по-другому.


За кого болеть

игра ГоНовость о том, что компьютерная программа победила чемпиона Европы по Го, облетела интернет, наделала много шума и уже вызвала оскомину у многих, в том числе и у игроков в Го. Я хотел бы посмотреть на один аспект этой истории.

В игре Го существуют как любительские так и профессиональные даны. Так, у любителей даны от 1 (слабее) до 10 дана (самый сильный), и есть приблизительная корреляция: 6 любительский дан равен 1 профессиональному дану. Некоторые программы с искусственным интеллектом (ИИ, для краткости) уже несколько лет успешно сражаются с первыми любительскими данами.

Fan Hui Китаец Фан Хуй (Fan Hui), на фото слева, которого и выиграла программа AlphaGo в матче из 5 партий, обладает 2 профессиональным данном. Выиграла, как оказывается еще в октябре 2015 года, но новость задержалась, чтобы быть одновременно опубликованной со статьей в журнале Nature.

Lee SedolТеперь в марте программа будет играть с корейцем Ли Седолом (Lee Sedol). Ли, га фото слева, — корейский профессионал, в марте ему исполнится, 33 года, и он обладает 9 профессиональным данном. Те, кто играл в Го, понимают, что разница между данами подобна пропасти. Ты играешь и тебе кажется, что ты вообще не понимаешь, что происходит на доске : все вроде неплохо, ровно перед тем моментом, когда понимаешь, что тебя просто порвали как грелку.

В общем, программе придется «попотеть», чтобы одолеть Ли Седола. Однако
Демис Хассабис (Demis Hassabis), основатель компании DeepMind, которая и разработала AlphaGo, чувствует себя уверено (Gibney, 2016).

Вот что любопытно: Ник Бостром в книге Superintelligence писал (Bostrom, 2014, стр. 34) что компьютерные программы достигают успеха в игре Го со скоростью около 1 дана в год, и если так пойдет, то программы смогут победить самого сильного профессионала приблизительно через 10 лет. Если эта информация на момент печати была корректна, то это должно произойти в 2024 году.

Я помню дискуссии много лет назад, когда DeepBlue одолела Каспарова: тогда говорили, что победа над шахматами – это конечно круто, но одолеть Го не получится – эта игра обладает куда большей вариабельностью в ходах. Потом стали появляться однако неплохие коммерческие программы, которые становились сильнее с каждым годом. Но тем не менее, прорыва не было – до тех порю пока вот не использовали самообучение ИИ в виде deep learning (глубокого обучения в нейронных сетях).

Если программа выиграет и Ли Седола, считающегося одним из самых сильных игроков, то целый ряд оценок развития ИИ нужно будет значительно корректировать, приближая даты их реализации.

Deep learning как подход в развитии ИИ оказывается невероятно успешным. Пока есть проблема с переносом умения или интеллекта из одной области в другую – так, победа в Го пока будет означать только победу в игре. Когда станет возможным автоматический перенос на новые задачи, то мы увидим нечто невероятное во всех сферах нашей жизни, причем в считанные дни. И есть ощущение, что как-то это все слишком быстро развивается, и мы как бы не особо готовы к таким переменам.

Хотелось бы, чтобы они сделали трансляцию, потому что такой матч стоит посмотреть. Мы должны болеть за человека! :)

Update от 30 января 2016:

Как пишет корейское СМИ dongA.com (источник) Ли Седол рад, что его выбрали соревноваться с машиной. Он уверен, что победит ИИ со счетом 5:0 или в крайнем случае, 4:1, и отметил, что через пару лет, если его пригласят на реванш, победить будет непросто.  Победитель, кстати, получит денежный приз в размере 1 миллион долларов. Если победит ИИ, то все деньги будут направлены на его дальнейшее развитие.

Gibney, E. (2016). Google AI algorithm masters ancient game of Go, Nature, 27 Jan 2016. Ссылка.

Bostrom, N. (2014). Superintelligence : paths, dangers, strategies (First edition. ed.). Oxford University Press: Oxford (UK).

 


Не думай о секундах свысока

пьеса в театреПредставьте, что вы в театре. Свет начинает гаснуть, занавес раздвигается и свет прожектора падает на сцену. Он высвечивает несколько человек в обставленной мебелью комнате.

Этой метафорой лучше всего представить одну из главных теорий сознания — Global Workspace Theory (теорию глобальной рабочей среды). Все, что освещает луч прожектора – осознаваемое нами, а все, что в тени – неосознаваемое. В зале есть люди, и они смотрят пьесу, переживают или дремлют, но мы их не видим. За сценой работают множество людей, управляющих звуком, декорациями, светом и прочим. Все они и все это пространство театра, которое мы не видим и не осознаем, создает представление. Видим и осознаем мы только то, что непосредственно происходит на сцене. Если включить весь свет, то мы увидим и сцену и зал, и зрителей. Это то. что было неосознаваемым, но стало (и может стать) осознаваемым. Но за сценой, люди, помещения и механизмы, обеспечивающие все это представление, так и останутся недостижимы для нашего сознания.

Продолжим: то, что становится нам видимым под лучом прожектора – требует взаимодействия всех элементов в театре, даже спокойного и внимательного поведения зрителей. Иными словами – сознание – это результат взаимодействия нейронов из разных участков мозга, это активность в глобальной рабочей области мозга. А то, чем занимаются механик Гаврилов и гример Анна – это локальные действие, не глобальные, они неосознаваемые и неведомы для нас.

Природа сознания – одна из самых сложных проблем науки. Найти измеримые «следы» работы сознания в мозге – задача, решив которую, мы многое поймем. В самом деле, если опираться на теорию глобальной рабочей среды, то должны существовать эти следы, или так называемые нейронные корреляты сознания (neural correlates of consciousness, NCC). Таким коррелятом, по результатам исследований, считается потенциал P3b. Он – часть P300, то есть положительного (P) потенциала, возникающего через 300 миллисекунд после восприятия стимула.

Согласно теории, неосознаваемые процессы – быстры, они возникают рано, до 300 миллисекунд, и так же быстро затухают. А вот P300, который в самом деле описывает потенциалы происходящего в районе 250-500 мс – свидетельство того, что подключились глобальные процессы, то, что мы называем сознанием: проверка поступающей информации, в разных видах памяти. Что-то случилось в окружающем мире такое, что привлекло внимание, перешло порог неосознаваемого восприятия и активировало сознательные процессы.

Недавно американские ученые из Университета Мичигана в Анн Арбор (Silverstein et al., 2015) пробовали пробить брешь в этой теории. Стимулы, которые показывались особым образом, и должны были привлечь внимание участников эксперимента, были на экране лишь 7 миллисекунд. Это очень краткий период времени, меньше одной сотой секунды, но экспериментаторы еще и маскировали буквы хаотичными паттернами. Семь миллисекунд – долго для неосознанного восприятия, но слишком кратко, чтобы активировать сознательное восприятие. Выяснилось, что и стимулы, совершенно невидимые сознательно, производили такой же потенциал P3b.

Этого достаточно для того, чтобы сказать, пока у нас нет нейронного коррелята сознания. Анил Сет из Университета Сассекса считает (Ananthaswamy, 2014), что простой коррелят типа P3b, конечно, не может объяснить сознания, которое должно быть представлено в мозге гораздо более сложным рисунком сигналов.

Но почему царит представление, что сознание требует сложной картины, а неосознаваемые процессы – простой? Швейцарские ученые показали недавно (Sperdin et al., 2014) любопытные результаты: участникам показывали бессмысленные паттерны на столь краткое время, что никто не видел никаких изменений на белом экране монитора, длительностью от 1 миллисекунды до 250 микросекунд. И даже 250 микросекунд (это 1/4000 секунды!) было достаточно, чтобы мозг заметил вспышку простого стимула, черного или белого квадратика. Стимул, представленный в течение 500 микросекунд, производил уже сравнительно существенную реакцию, в том числе и потенциал P300.

И вот этот переход от 250 микросекунд, когда ответная реакция мозга еще похожа на шум, к 1 миллисекунде, когда уже видны хорошие узнаваемые потенциалы – свидетельство богатства неосознаваемых процессов, происходящих за, казалось бы, несущественно короткий отрезок времени. Получается, что начиная с половины миллисекунды и до половины секунды наш мозг производит массу работы, и только ничтожна малая ее часть, гораздо позже (от 500 мс до 1 сек), становится доступна нам в виде сознания.

Статья уже этого года (Waldhauser, Braun, & Hanslmayr, 2016) показывает результаты исследования, описывающего работу памяти. Группа ученых показывала участникам эксперимента какой-нибудь объект в разных местах на экране монитора, а позже, помещая тот же объект в центре экрана, вызывали таким образом активацию эпизодической памяти. До этого считалось, что такого рода память показывает свою работу в районе 500 мс. Оказалось, что ее работа начиналась уже через 150 мс. Мысленное путешествие в прошлое, начинает происходить весьма рано – гораздо раньше, чем мы это осознаем. Получается, что мы вспоминаем о прошлом гораздо чаще, чем сознательно отдаем себе отчет. Понимая, что работа памяти такого рода аналогична воображению будущего, то мы фантазируем и мечтаем так же неосознанно, и, вероятно, гораздо чаще, чем осознаем.

Ничего не мешает нам предположить, что сознание – локальный эпифеномен работы несознаваемых процессов, и вполне себе может выглядеть весьма просто. Может быть, это какой-то потенциал, возникающий после половины секунды, но сказать, что именно он – коррелят сознания, будет весьма сложно, ибо такой же могут производить и неосознаваемые процессы.

Одно кажется бесспорным – сознание возникает относительно поздно, скажем, через 500 мс. Иными словами, сознательно, мы живем в прошлом, отставая от реальности мира на полсекунды (как минимум). Это известно уже довольно давно (я писал об этом ранее: Расставание с иллюзиями), а недавние исследования лишь добавляют аргументы.

Помните метафору с театром? Она неверна. Все происходящее в театре – работа неосознанного. Сознание – это владелец театра, который сидит где-то в театре, в абсолютно темной комнате и смотрит прямую трансляцию происходящего на сцене (и только на ней) на маленьком экране монитора. Причем эта трансляция отстает на полсекунды-секунду от реального времени.

Оставив в стороне сознание, стоит обратить внимание, уже пристальнее, именно на этот интервал – от 250 микросекунд до 500 (или больше) миллисекунд. Мне кажется, он незаслуженно игнорируется именно в плане практического использования. Понимая, что мы получаем вполне себе солидные реакции мозга, нам стоило бы подумать, как обучать себя или изменять свое поведение именно в это время. Как насчет лекции длиной в 800 миллисекунд, или минимальный объем иностранного языка за 5 секунд, или основ морской навигации за десять? Есть, конечно, сложности, но потенциал того стоит. Жить же надо так, чтобы не было мучительно больно за бесцельно прожитые миллисекунды :)

Ananthaswamy, A. (2014). Leading theory of consciousness rocked by oddball study. New Scientist, 4 November 2015, ссылка.

Silverstein, B. H., Snodgrass, M., Shevrin, H., & Kushwaha, R. (2015). P3b, consciousness, and complex unconscious processing. Cortex, 73, 216-227. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.cortex.2015.09.004.

Sperdin, H. F., Spierer, L., Becker, R., Michel, C. M., & Landis, T. (2014). Submillisecond unmasked subliminal visual stimuli evoke electrical brain responses. Human Brain Mapping, doi: 10.1002/hbm.22716.

Waldhauser, G. T., Braun, V., & Hanslmayr, S. (2016). Episodic Memory Retrieval Functionally Relies on Very Rapid Reactivation of Sensory Information. The Journal of Neuroscience, 36(1), 251-260. doi: 10.1523/jneurosci.2101-15.2016

Фото: источник.