Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ –     БУДУЩЕЕ РОБОТОТЕХНИКИ ИЛИ       ИГРУШКА НЕЙРОБИОЛОГОВ?                    Михаил Бурцев      ...
ДВЕ ПРОБЛЕМЫ
ДВЕ ПРОБЛЕМЫ   ИИ       Автономный адаптивный интеллект   Нейробиология       Идеальная экспериментальная модель
ИСКУССТВЕННЫЙ   ИНТЕЛЛЕКТ
КОРНИ ИИФизио- логия              Кибер-   Компью-   ИИ и              нетика    теры    Мате-    матика                  ...
КИБЕРНЕТИЧЕСКИЙ ИИ   Turtles (1948-50)       W. Grey Walters
ДВА ПУТИ                     мозг можноНейроны передают                    смоделировать    искусственные  электрические  ...
ИСТОРИЯ ИИ     •   1958, H. A. Simon and Allen Newell: "within ten years a digital         computer will be the worlds che...
ИСТОРИЯ ИИ   Обещания ИИ
ИИ сегодня«СТАРЫЕ ДОБРЫЕ»    ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ) ИИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (ИНС)искусственный интеллект (1956...
Умный             нейрон•   Понимание принципов коллективного действия,    основанного на кооперации, т.е. взаимосодействи...
НЕЙРОБИОЛОГИЯ
ИДЕАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ    Адаптивное    поведение         Клеточное                    разрешение                   для всего мо...
СУЩЕСТВУЮЩИЕ         МЕТОДЫ   ЭЭГ, ФМРТ     «+» Поведение     «+» Динамика     «-» Отсутствие клеточного разрешения
СУЩЕСТВУЮЩИЕ         МЕТОДЫ   Прозрачный мозг (КОПТ), Blockface imaging     «-» Поведение     «-» Динамика     «+» Кле...
СУЩЕСТВУЮЩИЕ        МЕТОДЫ   Электрофизиология     «+» Поведение     «+» Динамика     «-» Отсутствие      клеточного р...
СУЩЕСТВУЮЩИЕ         МЕТОДЫ   Модели in vitro (срезы, культуры)     «-» Поведение     «+» Динамика     «+» Клеточное р...
ДВЕ ПРОБЛЕМЫ – ОДНО РЕШЕНИЕ
ПОТЕНЦИАЛЬНО ИДЕАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ   Нейрогибридные системы                  управление                 сенсорные данные
НЕЙРОГИБРИДНЫЕ           СИСТЕМЫ   Нейрональная культура, управляющая    роботом     “+” весь “мозг” доступен для имиджи...
НЕЙРОГИБРИДНЫЕ     СИСТЕМЫ   Понимание принципов адаптации на    клеточном уровне позволит создать новые    алгоритмы ней...
ОБУЧЕНИЕ В НЕЙРОНАЛЬНЫХКУЛЬТУРАХ
ПАМЯТЬ В НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЕ Что может быть памятью в нейрональной  культуре? Временные паттерны активности
РАЗВИТИЕ СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ• Wagenaar, D. A, J. Pine, and S. M Potter. 2006. «An extremely rich  repertoire of bursting...
ПАЧКИ АКТИВНОСТИ – ЧТО ЭТО?   Эпилептические    припадки   Сонные веретена   Память       Сохранение        временной ...
ПОИСК ПОВТОРЯЮЩИХСЯ                ПАЧЕК   Пачки       Поиск       Описание       Сравнение       Кластеризация     ...
ПОИСК И ОПИСАНИЕ ПАЧЕК Пороговый          поиск и описание пачки временными задержками                  Пачка    Малые па...
СРАВНЕНИЕ ПАЧЕК         Расчет попарных расстояний и их сортировка            до сортировки                    после сорт...
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПАЧЕК              Пачки в данных, значения расстояний между которыми               более вероятны, чем для...
ПАЧКИ        cluster 0   cluster 1        cluster 2   cluster 4        cluster 7   cluster 11
РАЗВИТИЕ ПАЧЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ                                                                                         день ...
РАЗВИТИЕ ДОМИНАНТНОГО ПАТТЕРНА                            1                           0.9доля пачек в доминантном         ...
ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ    Shahaf, Goded, and Shimon Marom. 2001. «Learning in Networks of     Cortical Neurons». ...
ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ   Le Feber, Joost, Jan Stegenga, and Wim L. C. Rutten. 2010. «The Effect of    Slow Electr...
НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ –БУДУЩЕЕ РОБОТОТЕХНИКИ ИЛИ ИГРУШКА НЕЙРОБИОЛОГОВ?   Пачки, как следы памяти в нейрональных    куль...
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Нейрогибридные системы: на переднем крае нейронаук и искусственного интеллекта

1,688 views

Published on

В последние годы начинает зарождаться новое направление в робототехнике - разработка нейрогибридных систем. Нейрогибридные системы комбинируют сеть живых нейронов и робото-техническую платформу в единый робо-организм в надежде совместить интел-лект живого мозга и эффективность мехатроники. Какие проблемы стоят на переднем крае опытов по вживлению нейронов в тело робота? Как заставить нейроны учиться вне мозга? Что дадут исследования нейрогибридных систем для развития фундаментальной и прикладной науки?

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Нейрогибридные системы: на переднем крае нейронаук и искусственного интеллекта

  1. 1. НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ – БУДУЩЕЕ РОБОТОТЕХНИКИ ИЛИ ИГРУШКА НЕЙРОБИОЛОГОВ? Михаил Бурцев ИПМ РАН, НИИ НФ РАМН, НБИК
  2. 2. ДВЕ ПРОБЛЕМЫ
  3. 3. ДВЕ ПРОБЛЕМЫ ИИ  Автономный адаптивный интеллект Нейробиология  Идеальная экспериментальная модель
  4. 4. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
  5. 5. КОРНИ ИИФизио- логия Кибер- Компью- ИИ и нетика теры Мате- матика ИНС
  6. 6. КИБЕРНЕТИЧЕСКИЙ ИИ Turtles (1948-50)  W. Grey Walters
  7. 7. ДВА ПУТИ мозг можноНейроны передают смоделировать искусственные электрические электрической нейронные сети сигналы схемой Человеческий компьютеринтеллект основан совершает искусственныйна манипуляции с манипуляции с интеллект символами символами
  8. 8. ИСТОРИЯ ИИ • 1958, H. A. Simon and Allen Newell: "within ten years a digital computer will be the worlds chess champion" and "within ten years a digital computer will discover and prove an important new mathematical theorem." • 1965, H. A. Simon: "machines will be capable, within twenty years, of doing any work a man can do." • 1967, Marvin Minsky: "Within a generation ... the problem of creating artificial intelligence will substantially be solved." • 1970, Marvin Minsky: "In from three to eight years we will have a machine with the general intelligence of an average human being."
  9. 9. ИСТОРИЯ ИИ Обещания ИИ
  10. 10. ИИ сегодня«СТАРЫЕ ДОБРЫЕ» ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ) ИИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (ИНС)искусственный интеллект (1956 г.) + легко формализуется, основан на логикеискусственные нейронные сети (1957 г.) + хорошо решают узкие задачи аппроксимации, категоризации = ≠
  11. 11. Умный нейрон• Понимание принципов коллективного действия, основанного на кооперации, т.е. взаимосодействия для достижения результата, является основой для: • понимания принципов работы мозга; • построения адаптивных многоагентных систем искусственного интеллекта. Как проблема мозга становится проблемой отдельного нейрона? ? Как изменение поведения отдельного нейрона позволяет решить проблему всего мозга?
  12. 12. НЕЙРОБИОЛОГИЯ
  13. 13. ИДЕАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ Адаптивное поведение Клеточное разрешение для всего мозга
  14. 14. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ ЭЭГ, ФМРТ  «+» Поведение  «+» Динамика  «-» Отсутствие клеточного разрешения
  15. 15. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ Прозрачный мозг (КОПТ), Blockface imaging  «-» Поведение  «-» Динамика  «+» Клеточного разрешения
  16. 16. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ Электрофизиология  «+» Поведение  «+» Динамика  «-» Отсутствие клеточного разрешения для всего мозга
  17. 17. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ Модели in vitro (срезы, культуры)  «-» Поведение  «+» Динамика  «+» Клеточное разрешение
  18. 18. ДВЕ ПРОБЛЕМЫ – ОДНО РЕШЕНИЕ
  19. 19. ПОТЕНЦИАЛЬНО ИДЕАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ Нейрогибридные системы управление сенсорные данные
  20. 20. НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ Нейрональная культура, управляющая роботом  “+” весь “мозг” доступен для имиджинга или регистрации электрической активности с (суб)клеточным разрешением  “+” весь “мозг” доступен для воздействий с (суб)клеточным разрешением  большой “-” нет отработанной парадигмы обучения
  21. 21. НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ Понимание принципов адаптации на клеточном уровне позволит создать новые алгоритмы нейроморфного искусственного интеллекта
  22. 22. ОБУЧЕНИЕ В НЕЙРОНАЛЬНЫХКУЛЬТУРАХ
  23. 23. ПАМЯТЬ В НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЕ Что может быть памятью в нейрональной культуре? Временные паттерны активности
  24. 24. РАЗВИТИЕ СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ• Wagenaar, D. A, J. Pine, and S. M Potter. 2006. «An extremely rich repertoire of bursting patterns during the development of cortical cultures». BMC neuroscience 7 (1): 11.
  25. 25. ПАЧКИ АКТИВНОСТИ – ЧТО ЭТО? Эпилептические припадки Сонные веретена Память  Сохранение временной струтуры
  26. 26. ПОИСК ПОВТОРЯЮЩИХСЯ ПАЧЕК Пачки  Поиск  Описание  Сравнение  Кластеризация  Развитие Данные  Спонтанная активность в плотных культурах  Wagenaar, D. A, J. Pine, and S. M Potter. 2006. «An extremely rich repertoire of bursting patterns during the development of cortical cultures». BMC neuroscience 7 (1): 11.
  27. 27. ПОИСК И ОПИСАНИЕ ПАЧЕК Пороговый поиск и описание пачки временными задержками Пачка Малые пачки ti электродах Спайки на
  28. 28. СРАВНЕНИЕ ПАЧЕК  Расчет попарных расстояний и их сортировка до сортировки после сортировки# пачки # пачки # пачки # пачки
  29. 29. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПАЧЕК  Пачки в данных, значения расстояний между которыми более вероятны, чем для «перемешанных» расстояний, формируют кластер РаспределениеРасстояние между соседними расстояний в data реальных и shuffled threshold перемешанных частота данных порог пачками расстояние # пачки после сортировки
  30. 30. ПАЧКИ cluster 0 cluster 1 cluster 2 cluster 4 cluster 7 cluster 11
  31. 31. РАЗВИТИЕ ПАЧЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ день in vitro∑ № 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 17 18 19 20 21 22 24 25 26 28 31 32 33 34 35343 4 1 6 1 1 1 6 13 1 6 17 17 15 27 4 59 54 62 52 26 7 1 3 5 9 1 4 3 8 8 6 1 1 7 5 7 5 13 1 2 2 5 21 1 1 1 1 1 4 9 3 1 4 12 1 1 1 1 3 15 3 3 20 2 1 2 10 1 1 13 11 13 4 6 2 1 1 4 19 1 1 2 3 24 3 2 18 1 1 2 22 2 2 26 1 1 2 25 2 2 29 2 26 1 3 17 1 2 1 2 20 0 6 4 7 1 1 1 17 2 11 5 1 3 16 1 1 1 3 17 2 1 2 3 1 1 2 14 1 1 2 23 2 2 27 2 2 28 1 1 2 30 1 1 2 31 1 1 2 32 1 1 2 33 1 1 2 34 1 1
  32. 32. РАЗВИТИЕ ДОМИНАНТНОГО ПАТТЕРНА 1 0.9доля пачек в доминантном 0.8 0.7 2-1 паттерне 0.6 2-2 0.5 2-3 0.4 2-4 2-5 0.3 2-6 0.2 0.1 0 0 10 20 30 40 день in vitro
  33. 33. ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ  Shahaf, Goded, and Shimon Marom. 2001. «Learning in Networks of Cortical Neurons». J. Neurosci. 21 (22): 8782-8788.
  34. 34. ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОНАЛЬНОЙ КУЛЬТУРЫ Le Feber, Joost, Jan Stegenga, and Wim L. C. Rutten. 2010. «The Effect of Slow Electrical Stimuli to Achieve Learning in Cultured Networks of Rat Cortical Neurons». PLoS ONE 5 (1): e8871. 0 1 2 3 4 5 ,h 0 1 2 3 4 5, h
  35. 35. НЕЙРОГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ –БУДУЩЕЕ РОБОТОТЕХНИКИ ИЛИ ИГРУШКА НЕЙРОБИОЛОГОВ? Пачки, как следы памяти в нейрональных культурах  существуют  могут формироваться экспериментатором Необходимы более воспроизводимые и богатые протоколы обучения Нейрогибридные системы – платформа для разработки нейроморфного искусственного интеллекта будущего
  36. 36. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

×