Category: здоровье

Category was added automatically. Read all entries about "здоровье".

Хорошие вопросы: почему плачут от лука?

Там содержатся фитонциды - что-то вроде растительных кислот, слабо напоминающих яд кураре. Действие их аналогично действию озона, который тоже является как бы газообразной кислотой.

В малых концентрациях дезинфицируют воздух и придают ему ощущение свежести. Уничтожают лишних микробов в кишечнике, усиливают иммунитет путём тренировочных микроотравлений организма. С увеличением концентрации начинают безобидно щипаться, потом едко действовать. И, далее, превращаются в яд.

Приблизительно

Обновление программы "для похудения"

Было допилено напильником основное окно и ещё появилось дополнительное с измерителем пульса и стрелочками для организации физзарядки-тренировки. Можно использовать в качестве таймера.

sport2

Единство компьютерной и нейронной модели интеллекта?

Намедни вспомнил нейронные сети, вернее, простейшую их разновидность - почтовый персептрон, - тот, который читает индексы на конвертах. На самом деле тема нейронов не принципиальна, как тема маховых крыльев природы и качающихся конечностей. Человек и без этих биологических решений научился двигаться быстрее и выше биологических видов. Тем не менее, интересно, каким образом природа "эмулировала" знакомые нам методы обработки информации.



Сначала освежим в памяти принцип работы (искусственного?) интеллекта простейшего вида, состоящего из единственного рецептора (датчика расстояния до препятствия), единственной мышцы (мотора), функции здоровья и генератора случайных чисел.

1. Генератор случайных чисел работает всегда, подмешивая свой сигнал во входящие с рецепторов (галлюцинации) и в исходящие в моторы (конвульсии). Но с переменным весом (относительной амплитудой). Когда ИИ (искусственный интеллект) получает уверенные (мощные) сигналы с датчика и/или посылает уверенные сигналы на моторы, вес генератора случайных чисел уменьшается (например, бодрствование), а когда сигналы малы (сон), вес генератора случайных чисел увеличивается.

Генератор случайных чисел необходим для "генерации" (новой) информации, ибо, как известно, сами по себе упорядоченные структуры не являются источниками информации. Максимум, на что они способны - быть её транспортом.

2. Функция здоровья.Имитирует численность простейших популяций в законе эволюции (Дарвина). Если раньше для адаптации к среде должны были вымереть миллионы особей, то с появлением интеллекта этот процесс, по большей части виртуализируется: вместо гибели миллионов происходит уменьшение функции здоровья. Функция здоровья может меняться, например, от 1 до 0 или, как в играх, от 100 "жизней" до 0 "жизней".

Причём, в функцию здоровья может быть заложено не только здоровье индивида, но и здоровье всей популяции, здоровье всей экосистемы и даже "здоровье" вселенной (это к вопросу об индивидуализме/альтруизме интеллекта).

3. и 4. Датчики и моторы - без комментариев.



Рассмотрим простейшую одномерную "вселенную" нашего ИИ: вдоль оси X хаотически разбросаны точечные препятствия, которые он должен научиться прыгать с помощью мотора. Первоначально ИИ прыгает иногда под воздействием генератора случайных чисел, но не слишком часто, ибо прыжок - это расход энергии и, следовательно, небольшое уменьшение функции здоровья. Натыкаясь на препятствие, ИИ буксует (чувствительное уменьшение функции здоровья), но через некоторое время преодолевает его под воздействием генератора случайных чисел. Иногда сразу, иногда после долгого ожидания.

В результате ИИ приобретает "опыт", - сигналы датчика, функции здоровья и мотора пишутся в память, числом каналов, равным трём.

Память, скажем, последних пяти секунд будем называть "кратковременной"...




Придётся снова отвлечься для описания сжатия (или эрозии) некратковременной, т.е. долговременной памяти. Пусть в память (одномерный массив для хранения чисел) пишется небольшая константа. Иногда через хаотические промежутки времени вместо константы пишется всегда одинаковый короткий прямоугольный импульс. Но число ячеек памяти в массиве ограничено, и встаёт вопрос об освобождении ячеек памяти, наполненный малозначимой информацией (константой).

Одним из критериев значимости информации является её устойчивость (повторяемость в пространстве и времени). В данном случае нас интересует повторяемость только во времени. Другим критерием значимости может служить резкое изменение функции здоровья в момент прохождения импульса. Свежий импульс, попавший в кратковременную память становится критерием значимости остальных подобных импульсов, отодвинувшихся в долговременную память.

Просканируем значимой кратковременной памятью долговременную и пометим на частичное удаление несовпадающие участки долговременной памяти, то есть участки, хранящие константу. Причём эти участки будут освобождаться постепенно, по случайному "закону". А чтобы не утратить информацию о времени, сопроводим массив памяти параллельным массивом, запоминающим плотность записи информации. Поначалу массив заполнен единицами (если добросовестно пишется входной датчик, что не всегда обязательно). Но по мере освобождения неинформативных ячеек памяти, в сопроводительном массиве записываются двойки, тройки и так далее до переполнения, т.е. практически бесконечности.

Так мы освободили память от промежутков между импульсами. Но импульсы, причём совершенно одинаковые, продолжают накапливаться. Между тем, достаточно оставить один, а остальные стереть. Но какому импульсу оставить предпочтение? - эту работу по "выбору" можно предоставить генератору случайных чисел. Он будет "корректировать" степень сходства импульсов с кратковременной памятью, делая импульсы "неодинаковыми" с точки зрения процедуры эрозии. В итоге у нас в долговременной памяти остаётся единственный импульс, ограниченный "бесконечностью" слева и справа.

Заметим, что если бы на датчик подавались не один а три характерных формы импульса, то в результате у нас останется не один, три фрагмента долговременной памяти, обозначенных "бесконечностями" по краям. То есть они как бы теряют взаимосвязь (в том числе последовательность) во времени, начинают существовать параллельно.

Итак, у нас в долговременной памяти остался небольшой фрагмент, скажем, из 15 ячеек памяти, хранящий информацию о значимом импульсе. Время от времени этот небольшой массив "возбуждается" совпавшей кратковременной памятью и должен, вероятно, послать сигнал на мотор, чтобы способствовать повышению здоровья или, хотя бы, предотвратить его падение.

То есть мы имеем 15 возбуждённых входов и 1 выход с пороговым срабатыванием. То есть наша эродированная (сжатая) долговременная память превращается в нейрон. Но мы привыкли к мысли, что нейрон обрабатывает одновременные сигналы, а здесь он обрабатывает сигналы со взаимной задержкой. Возможно ли такое? Наверное, да, если учесть, что процесс возбуждения нейрона имеет "медленную" химическую природу. Т.е. вся поверхность нейрона есть множество линий задержек, дающая возможность обрабатывать сигналы, разнесённые не только в пространстве, но и во времени.

Посмотрим внимательно. В лице остаточного фрагмента долговременной памяти мы обрели пространственно-временной датчик импульса, сигнал с которого по проводу или по "аксону" должен быть отправлен на исполнительную часть механизма (организма). Если исполнительная часть должна совершить прыжок (десяток мышц с разным временем и длительностью возбуждения), то становится понятным, почему аксон на конце имеет "щётку" и "кисточку" из отростков разной длины и расположения корней. Если здесь тоже работают линии задержки, то "простой" импульс возбуждения, дошедший до "кисточки", может превратиться в фейерверк импульсов нужной формы и длительности.



Но это уже обсуждается не здесь и не сейчас. Важно, что нейрон - это не шар с хвостиком, а гантель, почти двухголовая. И охотится она за значимой информацией, как пресноводная гидра охотится за больными и/или старыми рачками. И хороший нейрон, это не кусок провода, передающий возбуждение из головы в хвост. Хороший нейрон - это гантель со щупальцами, возбуждаемая спереди функцией времени и пространства и возбуждающая позади себя функцию времени и пространства. Хороший нейрон может принимать информацию (функции, пространственно-временные образы) сразу с нескольких датчиков (рецепторов) и раздавать информацию сразу на несколько моторов (мышц). Кроме того, не следует забывать, что сами нейроны могут играть роль "датчиков" высшего порядка. И раздавать управляющие функции не непосредственно на мышцы, а на нейроны-моторы высшего порядка. В итоге, интеллект - это две (нейронные?) пирамиды (рецепторная и моторная), соединённые между собой параллельными аксонами на разных этажах, от вершины до основания.



Мы видели, как в микросхеме памяти компьютера в результате оптимизации рождается биологический нейрон. Точнее, неоптимизированную память можно представить себе в виде гипертрофированного нерабочего нейрона с миллиардами дендритов на голове и миллиардами отростков на хвосте. Но в результате оптимизации негодные дендриты и отростки хвоста откусываются (явление обнаружено биологами) и формируется нормальный работоспособный нейрон.

Но мы знаем, что, по крайней мере в начале, преобладают процессы роста, а не откусывания. Нейроны растут из зародышевых клеток. Каким образом? - Вероятно, также, как пчёлы ищут нектар. Есть пчёлы-разведчики, которые, рискуя голодной смертью, изучают местность. Затем они сообщают путь сородичам химическим или иным способом.

Представим себе ситуацию, когда рецептором на коже руки и мышцей, отдёргивающей эту руку от горячей иглы, имеется расстояние 2 см. В пространстве между кожей и мышцей есть несколько десятков зародышей нейронов. Некоторые из них случайно начинают расти в произвольном направлении, постепенно погибая от истощения. Но вот одному случайно удалось прикоснуться головой к коже, а хвостом - к мышце и, тем самым предотвратить ожог руки. Нейрон каким-то образом получает поощрение, укрепляется и распространяет химические маркеры своей головы и хвоста. В результате рост других нейронов становится более интенсивным и менее хаотичным, и вскоре к первому нейрону присоединяются ещё несколько.

Когда дальнейшее присоединение нейронов уже не даёт положительного эффекта, питание нейронов обедняется, генерация химических маркеров прекращается. Соответственно, резко замедляется рост новых нейронов и притом становится вновь хаотическим.

ЗЫ. Заметим, раньше мы говорили так же о единстве между компьютерной и голографической моделью хранения информации. И о плавном переходе между ними. Компьютерная модель (запись в массив последовательных значений датчика) есть предельная гармоническая (голографическая) запись, когда голограмма вырождается в единственный элемент (канал) нулевой гармоники, пишущий с большой плотностью последовательных ячеек памяти по времени.

Голографическая запись есть компьютерная, но распараллеленная на множество гармоник, зато с плотностью по времени, стремящейся к нулю (пишется один единственный "момент" времени длиной в бесконечность).

На самом деле, оптимум по плотности информации лежит где-то посередине, чем и воспользовались алгоритмы MP3 и JPEG.

А ещё мы ("Мы - Николай Второй") говорили об эквивалентности между гармоническим и степенным (по производным) распараллеливанием компьютерной записи