нейросети

Тед Рэйми. Чет Камински. Эш против зловещих мертвецов.

Дообучение GPT3.5-turbo на 140k сообщений из slack:
— Напиши пост на 500 слов про создание промптов
— Конечно, поработаю над этим утром
— Напиши сейчас

— ок

Девушка в Юкате.

Учёные вырастили крошечный человеческий мозг с подключением к ПК — он быстро научился решать уравнения и различать людей по голосу

Новая работа с живыми клетками человеческого мозга показала перспективность объединения живых тканей с компьютером. Колония живых нейронов обучалась быстрее искусственных моделей с почти таким же результатом. Если отбросить вопрос с этикой, до проблем с которой пока далеко, живые клетки человеческого мозга могут превзойти современные и будущие нейронные сети, работающие на кремниевых чипах, как по производительности, так и по экономическим соображениям.

С помощью стволовых клеток учёные вырастили так называемый органоид мозга — объёмную колонию клеток, повторяющих структуру нейронов и их связей в мозге. Это не первый и наверняка не последний эксперимент с живыми клетками, позаимствованными у человека. Ранее органоид мозга, например, научили игре в «Понг», с чем он успешно справился. В таких исследованиях самым сложным бывает донести информацию до «мозга» и считать её.

Группа профессора Го Фэня из Университета штата Индиана в Блумингтоне (США) предложила достаточно простое решение — они вырастили органоид на высокоплотном массиве электродов. Электроды, а это, по сути, компьютерный интерфейс, вносили данные в клетки «мозга» и считывали результат его последующей активности. Тем самым на практике была реализована такая архитектура спайковой (импульсной) нейросети, как резервуарная. Что происходило в массиве нейронов, учёным было неизвестно, но условно живая модель показала способность к быстрому обучению и расчётам.

Живой искусственный «мозг» был не такой точный, как искусственные нейронные сети с длинной цепью элементов краткосрочной памяти, но каждая из этих сетей прошла 50 этапов обучения. Сеть Brainoware достигла почти таких же результатов менее чем за 10 % времени обучения, потраченного на обучение искусственных цепей.

«Могут пройти десятилетия, прежде чем будут созданы универсальные биокомпьютерные системы, но это исследование, вероятно, даст фундаментальное представление о механизмах обучения, развитии нервной системы и когнитивных последствиях нейродегенеративных заболеваний»,— мечтают авторы работы,опубликованнойв журналеNature Electronics.