ТРЕНИРУЕМ МОЗГ / ЧИТАЕМ МЫСЛИ / СТРОИМ МОДЕЛИ МИРА. Семихатов, Сурдин, Каплан — Transcript

Full transcript

1. 0:00Ты что на меня смотришь? Ты что на меня
2. 0:02смотришь?
3. 0:02Я вот о чём думаю, Алексей. Хорошо бы в
4. 0:04космосе, если бы вместо нас работали
5. 0:06роботы, но ведь у них мозгов не хватает.
6. 0:09Мозги есть у человека, а у робота есть
7. 0:12здоровье. Он не страдает от радиации. У
8. 0:14него есть много рук, много возможностей
9. 0:17физических.
10. 0:17Ему людей нужно передавать. Вот ты вот
11. 0:19ты на меня вот ты на меня смотришь, как
12. 0:21будто мне что-то телетипируе
13. 0:23телепатируешь, как будто бы.
14. 0:24Ну это невозможно. Телепатии нет. Ну
15. 0:26какие-то
16. 0:27Ну а из твоего мозга из твоего мозга
17. 0:28можно что-нибудь сочетать? из моего
18. 0:30кошмара. Не дай бог.
19. 0:31Да, да, вот сейчас. Подожди, подожди,
20. 0:33подожди. Правильно сделал, что
21. 0:34испугался. С нами сегодня
22. 0:37у нас попутчик, если ты не заметил,
23. 0:39отвлекшись на меня, Александр Яковч
24. 0:41Каплан. Добро пожаловать. Александр
25. 0:44Яковлевич, доктор биологических наук,
26. 0:45профессор биологического факультета
27. 0:47Московского университета.
28. 0:48Только не по роботам.
29. 0:49Погоди, ты правильно сделал, что
30. 0:51испугался. по нейро нейроинтерфейсам и
31. 0:55по интерфейсу мосткомпьтер. Вот мысли
32. 0:57твои сейчас мы узнаем, Саёвич, мы же,
33. 1:00правильно понимаю, что мы можем, э,
34. 1:03мысли наши считать?
35. 1:05Ну да, да. Только инструментарий
36. 1:07понадобится. Непроницаемая оболочка,
37. 1:09если невозможно. Так, давай. У тебя
38. 1:11возражение,
39. 1:12конечно, это невозможно. Читать мысли
40. 1:14невозможно.
41. 1:16Ну, есть другие мнения.
42. 1:18Ээ, по-моему, вы как раз сейчас подумали
43. 1:21о другом. о том, что экраны боль сильные
44. 1:24экраны, жидкость, ну, как мозг находится
45. 1:27в сантиметре, в 2 см от кожной
46. 1:30поверхности, потому что там кожа, череп,
47. 1:33а кости, значит, оболочки всякие,
48. 1:37живодящая
49. 1:38среда такая. Это дырку сверлить нельзя.
50. 1:42Ну, дырку обычного человека нельзя
51. 1:44светь, но, ну, даже если мы сейчас
52. 1:46говорим о том, проникает ли что-то, то,
53. 1:48в общем, очень мало чего проникает,
54. 1:50потому что вот это всё экранирует
55. 1:52довольно сильно. А уже изнутри, если
56. 1:54говорить о том, что мозг работает на
57. 1:56электричестве, ну, так условно говоря,
58. 1:58нервные клетки общаются такими нервными
59. 2:00импульсами электрохимической природы, то
60. 2:03эти токи, они не расплываются,
61. 2:06шунтируются всей этой средой. и на
62. 2:08наружу уже.
63. 2:09У меня в сотовом телефоне процессор тоже
64. 2:12работает на токах, но он через каменную
65. 2:14стену элементарно связывается там с
66. 2:17базовой станцией, с другим телефом. Вы
67. 2:19сказали, вы же сказали через каменную
68. 2:22стену, не через там не через
69. 2:26вот видите, а вот тут получается как
70. 2:28из-под воды, потому что о см
71. 2:31электропроводящей жидкости такого, так
72. 2:35сказать, с хорошим ионным составом. Она
73. 2:37солёная там. Она соля.
74. 2:39Ну да. Но я вот так наслышан про шапку
75. 2:42каплана,
76. 2:45который вроде бы чего-то как-то это
77. 2:47преодолевает.
78. 2:47Это зимняя шапка?
79. 2:49Нет, это это скорее летняя шапка, потому
80. 2:52что нужно так как-то к голове что-то
81. 2:54прикрепить и даже волосы убрать. Я так,
82. 2:56насколько я понимаю.
83. 2:58Ну это тоже для экранирования.
84. 3:00А есть другие шапочки? Да.
85. 3:02Да, да. Ну для экранирования. Вот я не
86. 3:04знаю, зачем их такие носят. Некоторые
87. 3:06новости я видел в метро. Да.
88. 3:08Вот. [смех]
89. 3:10Ну
90. 3:10не пробовали спрашивать, не пробовали
91. 3:11спрашивать, зачем они?
92. 3:13Я знаю их ответ.
93. 3:15Вот. Но действительно, чтобы вот так вот
94. 3:17зарегистрировать вот эту внутреннюю
95. 3:20жизнь мозга, у нас практически особенной
96. 3:23методов-то нет, если так, чтобы было
97. 3:25что-то такое практично. Поэтому один
98. 3:27такой человек, он поинтересовался, можно
99. 3:29ли получить какие-то отголоски
100. 3:32электрической жизни мозга на поверхности
101. 3:35кожи. И для того, чтобы для надёжности,
102. 3:38он не шапку там устраивал, потому что
103. 3:40это было 100 лет назад, а он решил
104. 3:42вколоть две иголочки, два электрона
105. 3:45фактически и между ними поставить
106. 3:47глюванометр. И вот у него получилось это
107. 3:50кожу прямо в кожу черепа. Правда, это
108. 3:52был знаменитый вот сейчас Ганцбергер,
109. 3:55такой австрийский врач, но но сделал это
110. 3:59он тоже не постороннему человеку, а
111. 4:01сыном своим. И сын потерпел. И что самое
112. 4:05главное, стрелка гальванометра, она
113. 4:07начала отклоняться и ритмически ещё
114. 4:09колебаться. Он подумал, что это он
115. 4:11получил.
116. 4:12Какой примерно год?
117. 4:13Это
118. 4:15924 год.
119. 4:16О'кей.
120. 4:17Да, это был струнный гальванометр. Это
121. 4:20особое устройство. У нас были такие вот
122. 4:22страно с зеркальцем надо длинную подвес.
123. 4:26И он так реагировал на магнитные поля
124. 4:28естественные, что мы придумали в нашем
125. 4:31институте бронированную комнату,
126. 4:33защищающую этот гальванометр от внешних
127. 4:36полей.
128. 4:36А он реагировал примерно на всё.
129. 4:38Он на всё реагировал.
130. 4:39Ну, конечно, перемен. Ну-ка, что я
131. 4:41рассказываю среди физиков? Если
132. 4:43переменный переменный электрический ток,
133. 4:45который идёт там должен генерировать
134. 4:47магнитное поле и наоборот магнитное поле
135. 4:49переменной.
136. 4:50Да. Но есть и другие методы, да, снять
137. 4:52вот потенциал. Ну вот в то время это был
138. 4:53самый чувствительный, надо сказать, для,
139. 4:56значит, он имел, оказывается, такую
140. 4:58чувствительность, что вот он
141. 5:00зарегистрировал вот эти вот этот вот эти
142. 5:02потенциалы, которые бегали по коже, но
143. 5:05они рождались именно из вот тех токов,
144. 5:09которые проходили через эту самую
145. 5:12спинно-мозговую жидкость, через
146. 5:14оболочки, через кость, через кожу,
147. 5:17ослабляясь примерно в миллион раз и
148. 5:21появлялись
149. 5:22микровольты. Микровольты, которые можно
150. 5:25было зарегистрировать этим струнным.
151. 5:28Сейчас всё изменилось миллион раз
152. 5:30получаем многие вольты. То есть там
153. 5:32пробоев не бывает,
154. 5:35да? Так, а смотрите, оболочка нейрона,
155. 5:38нервной клетки, которая вообще по
156. 5:41размеру примерно 10 микрон. 10 микрон.
157. 5:45Вот разность потенциала по обе стороны -
158. 5:47это примерно 0,7 В 70 мВ,
159. 5:50то есть около вольта, да?
160. 5:52Ну 0,7. Современная электроника тоже на
161. 5:55таких потенциалах примерно работает. Ну
162. 5:57вот пальчиковая батарея около полутора
163. 5:59Вльт. Иногда у нас схема на одной
164. 6:00батарейке работает.
165. 6:02Дада. Ну конечно, конечно. Это при том,
166. 6:04что это нервные клетки 10-20 микрон
167. 6:08размеров. Вот поэтому разность
168. 6:09потенциалов там довольно большая. Ну и
169. 6:12вот если, а ещё если учесть, что их там
170. 6:14массы, если они, например, начинают
171. 6:16синхронно работать, то они объединяются
172. 6:19и, получается, суммируют свои
173. 6:21потенциалы. И, в общем, несколько
174. 6:23микровольт получаем, не больше 10
175. 6:25мквольтов.
176. 6:26А без иголок нельзя как-то просто, ну,
177. 6:28приклеить, например, кожу.
178. 6:29Да-дада. Это были первые эксперименты.
179. 6:31Ну, что вы хотите 100 лет назад. А
180. 6:34сейчас, конечно, тут уже всё, если
181. 6:36перепрыгнуть эти 100 лет, теперь это
182. 6:38просто, ну, дела берёте так дома можно
183. 6:41сделать копеечная монета,
184. 6:43припаиваете к ней проводок,
185. 6:45смазываете копеечную монету каким-нибудь
186. 6:48гелем,
187. 6:49греетесь наголо.
188. 6:50Не, ну нет, это не нужно делать. прямо
189. 6:53на волосы ставите. И этот этот гель, ну,
190. 6:56например, то, что мы видим, когда УЗИ
191. 6:58делают или пасту зубную можете тоже туда
192. 7:01намазать, и она промочит эти волосы.
193. 7:03Всё, вы получили уже контакт с кожей
194. 7:07головы. Если дальше у вас хороший
195. 7:09усилитель, он в эти в миллион раз это
196. 7:11всё усилит и всё. Но реально, конечно,
197. 7:13делают не копеечную монетку, а
198. 7:15специальный сплав, чтобы там какая-то
199. 7:17электрохимия не свои потенциалы не
200. 7:19делала. из такой серебристый полав и
201. 7:23такое и делается такая чашечка внутри
202. 7:26гель специальный который прово который
203. 7:29создаёт нам проводимость точно так же
204. 7:32бриться не нужно прямо на
205. 7:33шапка получается в частности
206. 7:34и и чтобы их прижимать надо же поставить
207. 7:38не в одном месте а чтобы их как-то
208. 7:40прижать вот используется такая
209. 7:42эластичная шапочка
210. 7:43просто натягивает этих
211. 7:45да ну в них делаются дырочки эти шапочки
212. 7:48про пропустить эти
213. 7:50проводки и всё.
214. 7:54[музыка]
215. 7:56Иногда мы забываем, насколько быстро
216. 7:58развиваются технологии. Всего 70 лет
217. 8:00назад, но вчера по меркам истории,
218. 8:03космический полёт казался несбыточной
219. 8:05мечтой, а сегодня на орбите постоянно
220. 8:08живут люди. За несколько десятков
221. 8:11миллионов долларов в космос может
222. 8:13попасть любой. А вот первый жёсткий
223. 8:15диск, выпущенный в 1956 году, весил
224. 8:19целую тонну, а по размеру был больше
225. 8:21современного холодильника. И представьте
226. 8:23себе, хранить мог только около 3,5 Мб.
227. 8:26Этого хватит примерно на одну фотографию
228. 8:29в среднем качестве. Сейчас у каждого из
229. 8:31нас в телефоне тысячи файлов на десятки
230. 8:34гигабайтов, а науке и бизнесу нужны
231. 8:37петабайты данных для эффективной работы.
232. 8:40Хорошо, что для их хранения уже не нужно
233. 8:42покупать подобные холодильники.
234. 8:45Достаточно в пару кликов удалённо
235. 8:47подключиться к безлиминитному объектному
236. 8:50S3 хранилищу от Select.
237. 8:53Здесь вы можете разместить большие
238. 8:55объёмы данных безопасно. Формат
239. 8:58информации не имеет значения. Подойдёт
240. 9:00хоть для данных с орбитальных
241. 9:02телескопов, хоть по тысяче фильмов и
242. 9:04сериалов для стриминга. Да, и, кстати,
243. 9:07лимита по объёму хранения нет. Всё
244. 9:10автоматически масштабируется незаметно
245. 9:13для вас. То есть даже петабайты архивов
246. 9:16тоже можно загрузить. Ещё и сэкономите
247. 9:19до 30%, если подключите холодное
248. 9:23хранилище для редко запрашиваемых
249. 9:25данных.
250. 9:26Сервис Select надёжный, ведь работает на
251. 9:29базе дата-центра в Москве и
252. 9:31Санкт-Петербурге. Ваши данные можно
253. 9:33будет сразу загружать в
254. 9:35мультирегиональное хранилище для большей
255. 9:37сохранности.
256. 9:38Оставляйте заявку по ссылке в описании,
257. 9:41ну или по QR-коду и пользуйтесь надёжным
258. 9:45объектным хранилищем бесплатно. Первый
259. 9:48месяц по акции Миграционные каникулы.
260. 9:58Чему она нас учит? чему учат нас эти
261. 9:59сигналы, которые взятые подождите, я
262. 10:02хочу быть максимально скептическим,
263. 10:05полученный неизвестно откуда, неизвестно
264. 10:07с какой глубины, неизвестно
265. 10:10это среднее по каким-то там, не знаю
266. 10:12чему. Там много мелких,
267. 10:15множество флуктуаций, множество разного.
268. 10:17Мы получаем что-то очень грубое, очень
269. 10:19усреднённое. И неужели можно хоть
270. 10:22какие-то выводы сделать? Смотрите, ну,
271. 10:25начнём с того, что это, о чём мы
272. 10:26говорим, это, значит, метод
273. 10:27электроэнцифлографии.
274. 10:30Этот метод, который в любой поликлинике
275. 10:32сейчас есть. Поэтому, если идти от
276. 10:35обратно, что уже не все ошибаются.
277. 10:36Не, не, я просто хочу понять, как это
278. 10:38работает.
279. 10:38Но вы совершенно правы. Дело в том, что,
280. 10:40конечно, если поставить вот такой
281. 10:42электрод на кожу головы, то, зная, какие
282. 10:45маленькие эти нейроны и понимая, что
283. 10:49между этим электродом и корой 2 см,
284. 10:53получается, он собирает конусом
285. 10:54электрическое поле с довольно большой
286. 10:56площади коры. Э, по расчёту там
287. 11:01получается, что он собирает
288. 11:02электрическую активность от 400.000
289. 11:05нервных клеток.
290. 11:06Опа.
291. 11:07Да. усредняя всё это вместе. Вы знаете,
292. 11:11когда я был вот молодым студентом, ну,
293. 11:13уже, может быть, аспирантом, и я,
294. 11:15собственно, вот начал, мне понравилось,
295. 11:17я был единственный на кафедре, который
296. 11:19взялся за этот метод
297. 11:20электроэнцифлографии. Мне уважаемый
298. 11:22профессор и мной уважаемый
299. 11:24действительно, он мне в конце сказал:
300. 11:27"Слушайте, ну вот чем вы занимаетесь?
301. 11:30Это ваша энцефалограмма, это шум от
302. 11:32паровоза".
303. 11:34Э,
304. 11:35хорошо сказал, да? Я я бы рад был так
305. 11:38сформу это примерно то, чего я хотел
306. 11:40сформулировать, но мне не удалось так
307. 11:41хорошо. Так это вот вы как раз и
308. 11:43сказали. Но правда, я не нашёлся, что
309. 11:47ответить. Я ему сказал: "Да, вы правы,
310. 11:49это действительно так". Но я не нашёлся,
311. 11:51как вот так же изящно ответить, как он
312. 11:53мне задал вопрос. И через какие-то
313. 11:55несколько заседаний я всё-таки нашёлся и
314. 11:57ему говорю, что да, вы правы, это
315. 12:01действительно шум отпра, но хороший
316. 12:03механик в шуме двигателя, да, [смех]
317. 12:06раз, да, он увидит, как он работает
318. 12:09внутри. Я занимаюсь анализом шума,
319. 12:12двигателя, а точнее механизма, который
320. 12:14называется мозг.
321. 12:16Так что всё вот именно так и происходит.
322. 12:19Как много надо точек снять, потенциалы
323. 12:22многих точек, чтобы начать понимать
324. 12:24механику мозга. Ну вот 20 хватает
325. 12:29электродов, чтобы хоть как-то
326. 12:30разобраться в этом. Или действительно
327. 12:32тысячи и тысячи надо облепить весь мозг?
328. 12:35Нет, ну тысячи и тысячи мы просто не не
329. 12:37установим. Ээ можно поставить где-то
330. 12:41около 250. И они будут плотно. Плотно,
331. 12:44да. Ну вот моей лаборатории, да,
332. 12:46они плотно будут стоять друг дружки. Ну,
333. 12:48вы знаете, значит, здесь же в среди тех,
334. 12:51кто понимает математику и там или
335. 12:53элементарную математику, то при таком
336. 12:56при таком шунтировании, при таком
337. 12:58расползании токов в соседних электродов
338. 13:01должна быть очень большая общая часть,
339. 13:04потому что то, что этот регистрирует,
340. 13:06регистрирует тот же регистрирует.
341. 13:08Поэтому мы можем есть специальный такой
342. 13:10коэффициент, например, коэффициент
343. 13:11корреляции, который может эти две кривые
344. 13:14можно посчитать, какой там коэффициент
345. 13:16корреляции, если электроды стоят
346. 13:17рядышком. Оказывается 0,95, например.
347. 13:21Поэтому смысла ставить второй эль
348. 13:23никакого нет. Поэтому делаем реже, реже.
349. 13:26Вы спросили вот сколько поставить. И вот
350. 13:28надо, чтобы, ну, немножко меньше было,
351. 13:30там 0,7, допустим, коэффициент
352. 13:32корреляции. Тогда уж хоть какая-то часть
353. 13:34там специфическая какая-то общая. И вот
354. 13:36получается для меня вот мы делаем
355. 13:38джентльменский наборчик - это 64
356. 13:42электрода. Можно на два поделить. Всё
357. 13:44это ещё будет джентльменским наборчиком.
358. 13:46И что и что он позволяет? И что он
359. 13:48позволяет? Какого типа какого типа
360. 13:49заключения можно сделать хотя бы в
361. 13:51принципе?
362. 13:52Ну, например, если у человека эпилепсия,
363. 13:55можно, да,
364. 13:55можно, да, и даже есть ли у него
365. 13:58предрасположенность,
366. 14:00потому что, ну, 32 электрода, ну, в
367. 14:02клинике вообще там ставят 19 уже в том
368. 14:05или в тех или других каналах иногда
369. 14:07проскакивает такая пикволна, она
370. 14:09называется, это признак того, что
371. 14:11повышенная судорожная готовность такого
372. 14:13человека не возьмут, готовность нейронов
373. 14:17срабатывать одновременно, независимо ни
374. 14:19от чего, по своим собственным там,
375. 14:21причём, синхронизовываться в таком
376. 14:22массовом количестве, чего в здоровом в
377. 14:24здоровом режиме не происходит. И эта
378. 14:26волна, конечно, и вот она, конечно,
379. 14:28видна, да,
380. 14:29да, она видна. И в общем, это всё это
381. 14:31значит человека не возьмут уже есть. А у
382. 14:34собственно, вот у собственного этого
383. 14:35эпилептического приступа у него есть
384. 14:37предвестники, да, есть такие вот
385. 14:39свидетельствует о его возможностях, да,
386. 14:41такиеда, ну, сам эпилептический присут
387. 14:43совсем хорошо будет виден и прочее. Так
388. 14:45что вот тут большая это первое. Второе,
389. 14:48допустим, какая-то травма. Ну, у
390. 14:50человека что-то, не дай бог, что-то
391. 14:52случилось на улице, где-то упал, значит,
392. 14:55очнулся и что-то вот его сразу
393. 14:58подэнфлографию. И если много электродов,
394. 15:00ну, тех же 32, то видно, какая область
395. 15:03плохо функциональна. То есть что-то с
396. 15:06ней не так.
397. 15:06Ну, то есть слева примерно слева, справа
398. 15:08спереди или сзади, да?
399. 15:09Да. Да-дада. Это называется очаг, потому
400. 15:11что вокруг как-то всё одинаково, а здесь
401. 15:13что-то не то.
402. 15:14И, следовательно, да, вот здесь вот,
403. 15:16видимо, зона какая-то. Дальше начинают
404. 15:18крутиться вокруг этого человека. можете
405. 15:20операцию сделать сразу, может быть, там
406. 15:22гематомы и так далее, и так далее. Так
407. 15:23что травматические дела. Но, вы знаете,
408. 15:26в принципе, в общем-то, перечень
409. 15:30практически оканчивается, но, э, таких
410. 15:33вот диагностик, но умелые мастера - это
411. 15:36я говорю визуально про визуальный
412. 15:38анализ. Умелые мастера я вот много лет
413. 15:41назад, ещё 30 лет назад могли под
414. 15:43энфлограмме сказать: "Так, похоже,
415. 15:46опухоль там на глубине там 4 см". или
416. 15:50похоже там что-то ещё. Какие
417. 15:51сейчас умелые мастера называются
418. 15:52искусственный интеллект.
419. 15:53Совершенно верно. Да, уже эти Да, уже
420. 15:56нет таких мастеров, которые глазами это
421. 15:58делают.
422. 15:58То есть искусственный интеллект тогда,
423. 16:00если обучен, то должен лучше это делать
424. 16:02по каким-то неуловимым признакам.
425. 16:03Да. Ну
426. 16:04вопрос в том, на чём обучить? Библиотеки
427. 16:06уже есть. На
428. 16:07вопрос в том, что они слишком
429. 16:09неуловимые. Вот в чём дело.
430. 16:12Но библиотеки, вы знаете, библиотеку
431. 16:14можно сделать. То есть тут самая такая
432. 16:17вот, например, одна из сложных задач, я
433. 16:19вам скажу.
434. 16:21Например, вот интересно, есть ли
435. 16:23характерная электрическая активность
436. 16:25мозга,
437. 16:26независимо от человека, да, на большой
438. 16:29популяции людей примерно одна и та же?
439. 16:31Нет, допустим, допустим, на одном
440. 16:32человеке характерная для одного или
441. 16:35другого образа. Например, вы задумали
442. 16:37сейчас автомобиль
443. 16:38или же А другая у вас мысль- яблоко.
444. 16:41Угу.
445. 16:42И вот делается так. На показывается на
446. 16:44экране много раз автомобиль, много раз
447. 16:47яблоко на 4 секунды, но в перемешку.
448. 16:50А, и непрерывно пишется инфлограмма.
449. 16:52Потом всё разрежут, автомобильчики в
450. 16:54одну сторону, а, значит, яблоки в другую
451. 16:57сторону. И вот вам яблочная
452. 16:59энфолограмма, вот автомобильная.
453. 17:01Пожалуйста, найдите различия. Если
454. 17:03найдутся различия, вы-то делаете такой,
455. 17:06значит, классификатор уже. Но различие
456. 17:09это означает обучиться уже надо на 100
457. 17:11автомобильчиков и 100 этих самых.
458. 17:13Получается,
459. 17:14вот и вы тогда получаете уже обучиться
460. 17:18это немножко сложнее, но когда вы
461. 17:20получили это различие, теперь вы просто
462. 17:22держите и смотрите за этими электродами.
463. 17:25А библиотека она имеет, значит, что что
464. 17:28характерно для автомобиля, что для
465. 17:29яблока. И тут же говорит: "А вот вы
466. 17:31сейчас про яблоко подумали".
467. 17:33А это мои мысли для одного человека мы
468. 17:36очень хорошо. Пусть будет, а, ну,
469. 17:38популяции людей сравнимые будут, так
470. 17:41сказать.
471. 17:41Так вот, дело в том, что, да, если бы
472. 17:44было бы на популяции людей, то тогда бы,
473. 17:46значит, мы бы вот, значит, если сейчас
474. 17:49вот несколько человек было, мы бы не
475. 17:50разобрались, кто думает про яблоко. Но
476. 17:53дело в том, что это не получается даже
477. 17:54на одном человеке.
478. 17:55Опа.
479. 17:56Вот яблоко автомобиль на самом деле не
480. 17:58получается.
481. 17:58Не получается, да. Груша с грушей и с
482. 18:01телегой плохо или с чем?
483. 18:02Нет, нет, нет, нет, нет. Вот это вот
484. 18:04удивительное дело, что причём самые
485. 18:06современные методы всех всей это всё это
486. 18:09обучение, сетки и прочее. И тут ээ два
487. 18:14два варианта. Либо
488. 18:16на на энцефалограмме не проецируется
489. 18:20вот эта разница, она где-то глубже, а на
490. 18:23энфолограмме просто её нет. Либо у нас
491. 18:25методы ещё такие плохие, либо есть ещё
492. 18:28третий вариант, что мало обучаем. Ну что
493. 18:31такое 100 объектов?
494. 18:33Надо было бы большие данные, там тысячи,
495. 18:36ты 10.000 и так далее,
496. 18:38да, но обучение индивидуально по
497. 18:40человеку, и с этим сразу проблема. В
498. 18:42общем, оказалось, что хорошо,
499. 18:44более-менее хорошо выделяются только
500. 18:47телесные образы. Я думаю про левую руку,
501. 18:50я думаю про правую.
502. 18:51О, как интересно. Связан с моим То есть
503. 18:53карта тела, которая есть в мозге, там же
504. 18:55есть карта тела. Вот она активируется,
505. 18:58правильно? Когда я поднимаю левую руку,
506. 18:59здесь активируется что-то, что
507. 19:01соответствует моей левой руке. научить
508. 19:03алгоритм, который будет хорошо, довольно
509. 19:05хорошо с вероятностью 0,85 09, допустим,
510. 19:10различать вот эти вот моменты, и вы
511. 19:11сидите спокойно. И если у меня, если я
512. 19:15поставил вот эту шапочку с электродами,
513. 19:17то я с вероятностью 0,9 будет
514. 19:19догадываться.
515. 19:21[музыка]
516. 19:26Я тогда что, могу силой мысли рисовать,
517. 19:29курсор двигать на компьютере,
518. 19:31управлять роботом. Да, вы, ну, нужно
519. 19:34нужно побольше немножко команд, и можно
520. 19:35сделать там ещё парочку команд. Про ноги
521. 19:38подумать. Левая, правая нога не
522. 19:40различаются, но про ноги, про лицо
523. 19:42подумать.
524. 19:43Руки различаются.
525. 19:44Руки различаются, значит, одна, вторая,
526. 19:46ноги третья. На лице что-то ещё можно
527. 19:49сделать. Четыре команды
528. 19:51не работают асинхронно, они связаны с
529. 19:54синхронизацией ходьбы, а руки могут
530. 19:57работать совершенно независимы. Это
531. 19:58верно. И поэтому они гораздо сильнее
532. 20:00связывают ес какие-то различные
533. 20:02наверняка есть там где-то в глубине, но
534. 20:03вот на этом вот на этом усреднении мы,
535. 20:06конечно, не видим.
536. 20:06Глуби, да, как вы сказали, если
537. 20:08просвелить дырочку и добраться до
538. 20:10области, которая конкретно этими
539. 20:11имуществами управляет, ну тогда нет
540. 20:14вопросов.
541. 20:14Если это область, а не нечто
542. 20:16распределённое. Нет, нет, это достаточно
543. 20:18вот вся у нас есть вот хорошо
544. 20:21локализованные в мозгу только входы и
545. 20:24выходы. Всё, что промежуточная, всякие
546. 20:26эти мысли, как вы говорите, образы этого
547. 20:29ничего, значит, локализованного нет.
548. 20:31Но входы, то есть зрительный вход в
549. 20:34затылок, слуховой вход в виски, ну, и
550. 20:37так далее. И точно также мышцы, они
551. 20:40расписаны буквально по каждой мышце вот
552. 20:43в этой зоне от уха до уха. Вот здесь вот
553. 20:45на коре располагаются каждая, значит,
554. 20:47образы мышц моих.
555. 20:49Не образы, а прямо места, откуда идёт
556. 20:51прямое управление мышц. Моторные зоны.
557. 20:55Команда, да, там идут команды.
558. 20:57Когда-то, я помню рисунки делали такие,
559. 20:59какие области мозга чем управляют. И
560. 21:01там, по-моему, для руки была огромная
561. 21:03область.
562. 21:04Да, естественно, да. Чем чем более
563. 21:07ответственная и сложнее операция, там,
564. 21:10значит, нужно больше процесимвой массы
565. 21:12мозга. И вот кисть и лицо
566. 21:16Угу.
567. 21:16занимают ээ я думаю больше 50%.
568. 21:20А, наверное, у тех, для кого это более
569. 21:22важно в жизни, ну, пианист, например,
570. 21:24скрипач, там расширяется область мозга.
571. 21:26Нет, это не так. Так, вот как интересно.
572. 21:28О, как интересно.
573. 21:30Такие это всё сказки. Ну, я вам скажу,
574. 21:31например, пример. Ну, вот, например, э
575. 21:34международные гросместеры по шахматы. А,
576. 21:36да.
577. 21:37Давайте сравним их с обычными
578. 21:39шахматистами перворазрядниками.
579. 21:42И, конечно, вот вы бы точно так же
580. 21:44сказали, ну, шахматистов, конечно,
581. 21:46какие-то зоны там область,
582. 21:48да, расширена, там она уже массивная.
583. 21:50Ну, как это делается? Получше метод -
584. 21:53это магнитно-резонансный томограф. У
585. 21:55него разрешение уже не не как шум от
586. 21:57паровоза, а примерно, ну, современные
587. 22:00такие с высоким разрешением 1 квадратный
588. 22:031 куби мм.
589. 22:05У нас в голове 1,5 млн кубических мм.
590. 22:08Вот такое разрешение.
591. 22:09Неплохо,
592. 22:10да? один кубический миллиметр. Ну только
593. 22:13они не электрическую активность
594. 22:14чувствуют, они чувствуют
595. 22:17из
596. 22:19спектр излучения, например, кислорода
597. 22:21или там ещё чего или какого-нибудь ещё
598. 22:23радиоактивного кислорода. Любого,
599. 22:27да, резонанс, да, совершенно верно. Ну а
600. 22:30таким образом можно смотреть, если здесь
601. 22:32вдруг в этом миллиметре кубическом стало
602. 22:34больше кислорода, значит там требуется
603. 22:36почему-то больше кислорода.
604. 22:39Там, да, там, да, там работа. И вот
605. 22:41таким образом МРТ, пожалуйста, с этих
606. 22:43самыми шахматистами берётся там 20
607. 22:46гроссместеров, если, конечно, их
608. 22:48наберут, и 20 первого разрядников. И
609. 22:51усредняют эту карту. Ну, карта тут вот я
610. 22:55вам сказал про активность. А мы же
611. 22:57говорим о том, насколько толстоя или там
612. 22:59поэтому здесь почти как рентген просто
613. 23:02очертание областей. И можно всегда
614. 23:04посчитать, какой объём какой области. И
615. 23:06вот мы посмотрели, значит, усреднённая
616. 23:08карта для гросмейстеров и усреднённая
617. 23:11карта для перворазрядников. Теперь
618. 23:13берём, сделали всю нормализацию,
619. 23:15вычитаем одну из другой. Если получится
620. 23:17полный ноль, значит, ничего разницы нет.
621. 23:20Но полный ноль не получилось. Получилось
622. 23:23пять-шесть областей, которые
623. 23:25различаются. Они между собой
624. 23:26различаются. И в этих именно областях,
625. 23:30ну, это кора в основном, кора у
626. 23:32гросмистеров тоньше, чем у обычных
627. 23:34людей. У первозрядника
628. 23:36кора тоньше, при этом какие-то ещё
629. 23:39признаки национальны.
630. 23:40Сейчас речь идёт о физиологической
631. 23:42физиологической толщине толщины, да? То
632. 23:44есть они так тренируются, что у них
633. 23:46становится всё меньше и меньше то, что
634. 23:48они тренируют.
635. 23:49А возраст, а национальность? Ну какие-то
636. 23:52особенности строения черепа
637. 23:54национальные, возрастные, может быть,
638. 23:56это главное.
639. 23:58Различие между Крассмейстер всегда
640. 24:00старше, чем перворазря. [смех]
641. 24:02Ну вообще правильно, правильно. Идея-то
642. 24:04правильная. Конечно, да. Ну, вы знаете,
643. 24:07здесь много и других же есть таких таких
644. 24:09же не обязательно те, кто грассмейстеры.
645. 24:12Например, лондонские таксисты.
646. 24:14Знаменитый знаменитый эксперимент с
647. 24:16лондонскими таксистами.
648. 24:17А у них же память должна быть хорошая.
649. 24:18Да, она не то, не то что память должна
650. 24:21быть хорошая, но они получают сертификат
651. 24:23на на вождение такси через 5 лет после
652. 24:25обучения. Вот. И вот если сравнить тех,
653. 24:28которые только входят, там возраст один
654. 24:30и тот же примерно.
655. 24:32Сравнили. И оказалось некоторые области,
656. 24:35ну, гиппокомпальная область, у
657. 24:38таксистов, у профессиональных таксистов
658. 24:40больше, чем у других.
659. 24:42И за это такая такая исследовательница
660. 24:45была Магвайр английская. И и вот она
661. 24:49получила Шнобелевскую премию. По Да не
662. 24:51Нобелевскую, а Шнобелевскую. Почему
663. 24:53Нобелевскую? Шуточну.
664. 24:55Ну, шуточная. Ну, действительно
665. 24:56интересно. Она выявила различие между
666. 24:59лондонскими таксистами и, значит,
667. 25:01обычными водителями.
668. 25:02Угу. И но почему нобелевская? Потому что
669. 25:05сказали так ясно, почему люди некоторые,
670. 25:08гипокамп - это память. Ну так вот в быту
671. 25:11и люди разные, некоторые рождаются
672. 25:14побольше гиппокамп, у которых
673. 25:17они оседают таксисток, да, а те, у
674. 25:19которых, значит, это маленькие, ну что
675. 25:21они там не так не такой успех имеют и
676. 25:23вот и всё. Но она всё-таки взялась за
677. 25:26это серьёзно. Она начала исследовать
678. 25:29таксистов первого года обучения, второго
679. 25:31года, третьего. четвёртого и видит, что
680. 25:34гиппокамп в определённой области
681. 25:36начинает увеличиваться. В данном случае
682. 25:38увеличивается гиппокамп. Всё. Она
683. 25:41доказала, что это навык, и он порождает
684. 25:45почему-то увеличенный объём этого
685. 25:47гиппокампа.
686. 25:48И это через МРТ делали, да?
687. 25:51Это делали через МРТ.
688. 25:52Вот с тем разрешением Воксель,
689. 25:54да, ну там было меньше разрешение, да,
690. 25:56там, наверное, там былочек кубически
691. 25:59миллиметра, потому что это было лет 20
692. 26:00назад. Ага.
693. 26:01Вот видите, получается, что разница
694. 26:04нарастает независимо от возраста,
695. 26:05ничего.
696. 26:06Тренировка мозга,
697. 26:07да, происходит,
698. 26:08да. Но только тут надо иметь в виду, что
699. 26:10а что там такого может увеличиваться в
700. 26:13гиппокампе там или там уменьшаться
701. 26:15количество клеток увеличивается или
702. 26:17размер к нет
703. 26:18связи.
704. 26:19Совершенно верно, потому что клетки,
705. 26:22число этих нервных клеток не
706. 26:23увеличивается, не уменьшается. Сколько
707. 26:25есть, столько есть. Связи, связи
708. 26:28увеличиваются. Вместе с этим должны туда
709. 26:31прорастать сосуды, потому что они должны
710. 26:33больше обеспечивать всё кровью. Ну и
711. 26:35разбухает всё это дело,
712. 26:37да. Так что видите, вот тут
713. 26:39значит
714. 26:41какое ваше общее ощущение в связи с
715. 26:43этим? Наша возможность узнать
716. 26:46со стороны о том, как человек думает,
717. 26:49какие у нас перспективы всё-таки есть,
718. 26:51что он думает, как думает и что это
719. 26:53вообще значит. Не знаю. По-видимому,
720. 26:55нельзя ответить на вопрос, что такое
721. 26:56одна мысль. Видимо, нет такого понятия.
722. 26:59А-а,
723. 27:01ну как нет такого понятия? Мы сами же
724. 27:03делаем понятие. Я, например, сделал
725. 27:04понятие, могу определить, что такое одна
726. 27:07мысль,
727. 27:07да? И нет, вот вы её Нет, понимаете, вот
728. 27:09когда одна элементарная частица, а потом
729. 27:11две элементарных частицы, ну, это вот
730. 27:13можно разобраться, но вот подумал одну
731. 27:16мысль и подумал две мысли, это,
732. 27:18наверное, не квантифицируется таким
733. 27:19образом.
734. 27:20Совершенно. Да. Ну, вы знаете, я бы
735. 27:21сказал так: шансы, конечно, вот так вот
736. 27:24инструментально, не телепатически, но
737. 27:26телепатии нет. Вы сказали, да?
738. 27:28Да, но не телепатически.
739. 27:30Это вы должны сказать, если она или нет.
740. 27:32Не, нет, это я думаю, что должны физики
741. 27:34сказать, да. Но но дело в том, что,
742. 27:37значит, шансов вот инструментальными
743. 27:39методами прочитать какие-то мысли,
744. 27:42образы просто нет.
745. 27:43Илон Маск
746. 27:44нет. Илон Маск у него, во-первых, он
747. 27:47ничего не показал пока что.
748. 27:48Он показал двух человек. ээ, которые,
749. 27:51ээ, с вживлёнными, ээ, в мозг, поправьте
750. 27:55меня, чем? Электродами,
751. 27:57э, управляют
752. 27:58управляют чем-то.
753. 28:00Ну, курсором там, это вывести можно это
754. 28:03управление. Мы же уже сказали, что если
755. 28:05мы натренировали на четыре команды без
756. 28:07всяких вот таких внутренних электродов,
757. 28:10то на четыре команды у нас есть, можно
758. 28:12курсором в четырёх направлениях
759. 28:14управлять. Почему нет? Но это будет
760. 28:16медленно, потому что если просвелить
761. 28:18дырочку, то можно электроды посадить
762. 28:20прямо в моторную область, попасть там на
763. 28:22разные мышцы. Конечно, мозгу легче будет
764. 28:25управлять и больше команд там можно
765. 28:26взять. Но дело в том, что вот это всё,
766. 28:29что он пока что показал, если говорить
767. 28:31об Элане маска маски, то его основное
768. 28:33достижение, его основное достижение, э,
769. 28:37я просто слышал его его доклад на
770. 28:42международном экономическом форуме в
771. 28:43Дубае. Это было лет 8 назад, где он
772. 28:46сказал, что, слушайте, искусственный
773. 28:49интеллект наступает. Если мы его не
774. 28:51окоротим,
775. 28:53то есть не перейдём к прямому управлению
776. 28:55этим искусственным интеллектом, он нас
777. 28:56победит. А прямое управление, значит,
778. 28:58надо из мозга взять команды и, значит,
779. 29:00прямо им управлять.
780. 29:01Вы мне только что сказали, что из мозга
781. 29:02нельзя взять команды.
782. 29:03Так это Илон Маск так говорил. Вот и и
783. 29:06он пошёл по этому дару, по этому пути.
784. 29:09Э, он решил, ну, ну, последовательно,
785. 29:11видите, значит, он же всё-таки такой
786. 29:13инженернощий человек, а не философ. И,
787. 29:16значит, он для этого нужно создать,
788. 29:17во-первых, очень такой плотный контакт с
789. 29:20мозгом.
790. 29:21О'кей?
791. 29:21Значит, что значит плотный? До него уже
792. 29:24без него вот этих людей людям заживляли
793. 29:27эти такие комплекты электродов. Ну,
794. 29:30примерно 100, 200, 400. Зачем? С какой
795. 29:34целью? исследовательской или нет. Нет.
796. 29:37Пытались пытались помочь парализованным
797. 29:40людям взять команду из головы, если рука
798. 29:43так не работает, и передать её на
799. 29:45манипулятор. Это получалось двенадцатый
800. 29:48год. Это там сразу две лаборатории в
801. 29:50Штатах они получили, но это было
802. 29:52медленно всё и так далее. И Илон Маск
803. 29:54решил так, что мало просто контактов,
804. 29:57мало информации собирается. И он,
805. 29:59значит, решил пойти на рекорд. Не 200,
806. 30:02не 400, не 500, не 1.000. 100.000
807. 30:05контактов.
808. 30:06100.000 контактов.
809. 30:07Минуточку. С этого места поподробнее. Вы
810. 30:09же мне объясняли, что они не влезают в
811. 30:12голову.
812. 30:12Нет, ну 100.000 контактов, это же не не
813. 30:15толстые такие стержни.
814. 30:16То есть такая шапка, ощутинившаяся.
815. 30:20Это уже не получается внутрь. Внутрь,
816. 30:23да. Дырочки надо просверлить.
817. 30:24То есть снимается черепная, как
818. 30:26Ну да, дада. Ну не снимается. Дырку надо
819. 30:28просверлить 100.000 дырок. Нет, нет,
820. 30:31нет, нет.
821. 30:33Смотри, ну я сейчас объясню. Это в
822. 30:34общем, в том-то всё и дело. В этом
823. 30:36большая заслуга Илона Маска. Его
824. 30:38инженеры придумали такой автомат,
825. 30:41который это делает. Как это делается? Он
826. 30:45назвал свой автомат швейной машинкой.
827. 30:48Буквально в буквальном смысле. Иголочка
828. 30:51очень тонкая, втыкается в мозг на
829. 30:54какой-то голубе.
830. 30:55Нет, нет, этот череп должен быть открыт.
831. 30:57Открыт всё так.
832. 30:58Да. втыкается в мозг, идёт, значит, на
833. 31:01ту глубину, которую нужно, но в ушко
834. 31:03этой иголочки втянута нитка,
835. 31:06эластичная пластиковая ниточка. И вот он
836. 31:09её погружает куда далеко, куда, так
837. 31:12сказать, задумано. И в отличие от швиной
838. 31:15машинки, когда иголка уходит, нитка
839. 31:17остаётся там. Она не тащит обратно эту
840. 31:20иголочку. Иголкой не тащит. Нет, этого
841. 31:22они танки шьют таким
842. 31:25шилом на которое цепляется.
843. 31:28Дада. Там такой можно потом выбираешь.
844. 31:31Вот вот вот вот вот так вот такая же
845. 31:33штука. Ну очень такая тоненькая иголка.
846. 31:36На конце этого аппарата стоит объектив и
847. 31:39он ещё выбирает такое место, чтобы сосуд
848. 31:42не проткнуть. Вот и ушла эта иголка,
849. 31:44вышла, а ниточка осталась. Ниточка
850. 31:47представляет собой многожильный кабель.
851. 31:50примерно 64 жилки там есть. И вот этот
852. 31:54кабель он сделан так на самом на том на
853. 31:59той части, которая погружена в голову,
854. 32:01что каждый отдельный проводок
855. 32:03подрезается на разной высоте,
856. 32:06а снимается потенциал вдоль проводочка.
857. 32:09Да, дадада. Получается неизолированные
858. 32:11кончики.
859. 32:12Одна достаточно пробить вот так. И я
860. 32:14тогда знаю знаю знаю 64 ступеньки от
861. 32:18точки входа до точки, где я остановился.
862. 32:21Потом вторую, третью, 10 штук 640 уже
863. 32:25будет 100 штук 6.400. Вот его мощность
864. 32:28этого автомата. Ну, в человеческий мозг.
865. 32:31И это же очень тонкий, очень гибкий.
866. 32:33Может, можно сразу спросить? Мы перейдём
867. 32:35сейчас к подробностям, что из этого
868. 32:36получается. Но, предположим, мы возьмём
869. 32:38мозг,
870. 32:39ну, давайте обезьянки, чтобы спокойнее
871. 32:42было. И потыка и потыкаем его и его
872. 32:46иголочками.
873. 32:47Неважно, мы вот просто откроем ес
874. 32:49потыкаем иголочку, потом закроем.
875. 32:51Обезьянка испортится?
876. 32:53Нет.
877. 32:54Сейчас, подождите. Если мозг протыкнуть
878. 32:57100.000 Хорошо, не 100.000 раз, а делим
879. 32:59100.000 раз на 64. Хорошо, делим на 100.
880. 33:02Мозг 1.000 раз проткнуть. Извините,
881. 33:04пожалуйста, скажите ещё раз, что если
882. 33:07мозг, например, обезьянке 100.000 ся раз
883. 33:09проткнуть иголкой, а потом дать
884. 33:11обезьянке снова прийти в себя, то она
885. 33:15будет как ни в чём не бывало.
886. 33:17Конечно,
887. 33:18почему мозг, извините,
888. 33:20он не портится?
889. 33:23Нет, нет, нет. Нет, нет, я я прямо хочу
890. 33:26объяснение. То есть что за ерунда?
891. 33:29Ну, смотрите, во-первых, во-первых, в
892. 33:31мозгу, ну, там же, вы говорите, что-то
893. 33:35может испортить. А что там будет
894. 33:36портиться? мозгу
895. 33:37нервные клетки нервы я иголка довольно
896. 33:41мощная макроскопическая штука она
897. 33:44сминает некоторое количество нейронов,
898. 33:47рвёт их связи. А вы скажете, что они тут
899. 33:50же другие восстановят.
900. 33:51Да, но это Ново. Потом я забуду,
901. 33:54например, ээ какое-нибудь английское
902. 33:56слово или забуду дорога домой или ещё
903. 33:58что-нибудь.
904. 33:59Это если вы предполагаете, что каждому
905. 34:01нейрону отдельному принадлежит какая-то
906. 34:03функция, это не так. То есть они держат
907. 34:06массами, то есть 10.000 нейронов, там
908. 34:0920.000 нейронов, они как бы заведуют
909. 34:12примерно одним делом. Но если попортите
910. 34:13там половину, ничего страшного не
911. 34:15То есть это больше похоже на муравейник.
912. 34:17В некотором роде важна коллективный
913. 34:20эффект. И главное - это сетевые связи.
914. 34:23И поэтому если проткнул здесь, ничего
915. 34:25страшного.
916. 34:26Именно так. И их 86 млрд. Это же не не
917. 34:30маленькое, а важно. Вы всё время
918. 34:32говорите о связях, и это совершенно
919. 34:33правильно. Потому что связей, вы сами
920. 34:36давайте посчитаем, каждый нейрон имеет
921. 34:38примерно 10-15.000 контактов с другими,
922. 34:42а их 86 млрд. Помножите, будет где-то
923. 34:45около миллиона миллиардов связи. Ну и
924. 34:48что эти 100.000
925. 34:50Ну просто каждая иголка рвёт, наверное,
926. 34:52довольно много, но по сравнению с
927. 34:54миллионом миллиардов связей ерунда.
928. 34:57Ерунда.
929. 34:57Значит так. Вы говорите, что мозг такая
930. 34:59штука, что и следующая машинка Илона
931. 35:02Маска, которая уже вот так вот будет это
932. 35:05всё прошивать, тоже не нанесёт
933. 35:08априорного ущерба.
934. 35:09Ну, уже уже он делает там, правда, он
935. 35:11очень много всего скрывает. Ну,
936. 35:12возможно, 10-20.000 контактов он
937. 35:14всё-таки наладил для людей. Вот два
938. 35:17человека у него есть, да? 10-20.000
939. 35:19контактов есть. Ну, это не проблема для
940. 35:21мозга.
941. 35:22Если вы всё ещё смотрите это видео,
942. 35:24значит, оно чем-то вас заинтересовало.
943. 35:27Поэтому поставьте лайк, это поможет
944. 35:30нашему каналу. И подписаться тоже будет
945. 35:33неплохо. Здесь для вас будет интересно.
946. 35:36Вы хотели сказать, что бывают раневые
947. 35:38такие дела, где сносят
948. 35:41и, в общем, небольшой ущерб при этом
949. 35:42наносит.
950. 35:43Известный случай.
951. 35:44Только не пытайтесь, давай просто скажем
952. 35:45зрителям, не пытайтесь повторить
953. 35:47самостоятельно.
954. 35:47Ну, конечно, да. Да. Известный случай
955. 35:50так называемого железнодорожного
956. 35:52рабочего Гейджа. Давно было дело. Когда,
957. 35:55значит, он работал на взрывных таких
958. 35:57работах, делают дырку в скале и
959. 35:59заталкивают туда взрывчатку, потом
960. 36:01взрывают, и он заталкивал ломом.
961. 36:03И это там взорвалось всё. И лом вы
962. 36:05выбросил оттуда, прошло через глазнуюг
963. 36:09через глаз и вышло через голову. То есть
964. 36:12лобную долю одного одной половинки мозга
965. 36:15снесло.
966. 36:16Это не иголочка,
967. 36:17да? И ломаты что ты ты [смех]
968. 36:21чего от меня хочешь? Он
969. 36:24и он дело в том, что, как свидетели
970. 36:26говорят, что он, значит, упал, но дальше
971. 36:29начал стараться подняться. И в конце
972. 36:32концов человек остался живздоров. Ну,
973. 36:35настроение как-то у него поменялось ещё
974. 36:37что-то такое.
975. 36:37Скольчилось настроение у него.
976. 36:39Ну, это представляете, сколько всего, а
977. 36:41тут какие-то иголочки. Так, так что в
978. 36:43этом смысле всё хорошо. Хорошо. Я вас
979. 36:45перебил, потому что меня это прямо жгло,
980. 36:47жгло мою душу насчёт того, что значит
981. 36:50прошивать мозг швейной машинкой примерно
982. 36:53можно.
983. 36:53Алексей, результат. Ты
984. 36:54сейчас будешь про результат. Подожди, а
985. 36:56меня ещё механика интересует.
986. 36:58Было сказано, что есть объектив, есть
987. 37:01возможность визуального прицеливания. А
988. 37:05мы что, точно знаем карту мозга любого и
989. 37:08знаем, куда прицелиться надо? Нет, нет.
990. 37:11И кровище-то льётся при этом. Да,
991. 37:12прицеливание для того, чтобы
992. 37:14поверхностные сосуды, которые видны,
993. 37:16пойти сосуды, видны, потому что внутри
994. 37:18всё равно сосуды там,
995. 37:20но, но просто поверхностны крупнее.
996. 37:22Нет, нет, я я тогда я тогда возвращаюсь,
997. 37:24я возвращаюсь к больной для меня теме.
998. 37:26Кровопус получается, в общем, я рву
999. 37:28сосуды и в мозгу, конечно, вытечет кровь
1000. 37:31и нужно ждать, пока они пока что-то
1001. 37:34произойдёт либо откачивать.
1002. 37:36Нет, ну это не крупные, всё-таки это
1003. 37:39некрупные карта мозга примерно ясна.
1004. 37:42Вот и крупные сосуды, все сосудистые
1005. 37:45связи все известны. Так что вот эта
1006. 37:48прошивка, она делается так, безопасно с
1007. 37:50точки зрения сосудов крупных. А мелкие
1008. 37:52сосуды они, значит, всё, что там
1009. 37:55где-нибудь кровь, так сказать, выльется,
1010. 37:57это всё рассосётся как кровь под ногтем,
1011. 37:59которые вот мы тоже получаем. Поэтому
1012. 38:02здесь нет вообще никаких проблем. И
1013. 38:04никто не ожидает каких-то проблем,
1014. 38:06когнитивных проблем у этих людей.
1015. 38:08От шейной машинки,
1016. 38:09да, важна идея его. что раз так много
1017. 38:12будет у него контактов до 100.000, то он
1018. 38:16уже получит такую информацию, что можно
1019. 38:18теперь соединить напрямую этот мозг с
1020. 38:21искусственным интеллектом и прямо им
1021. 38:23командовать. И всё.
1022. 38:24Я правильно думаю, правильно слышится,
1023. 38:25что вы думаете, что нет?
1024. 38:28Да, это совершенно, значит,
1025. 38:31бессмысленная идея.
1026. 38:32О, давайте поподробнее, [смех]
1027. 38:34да, но дело в том, что я не хочу так
1028. 38:37как-то принизить Илона Маска всё-таки
1029. 38:39Нет, нет, нет, нет. Мы обсуждаем науку,
1030. 38:40да.
1031. 38:48Не верю, потому что у меня есть свой
1032. 38:51аргумент.
1033. 38:51Давайте.
1034. 38:52Дело в том, что, ну, хорошо, эти 100
1035. 38:55контактов, 100.000 контактов лягут все
1036. 38:59рядом с каждый рядом с каким-то
1037. 39:02нейроном. На самом деле опыт уже
1038. 39:04показывает, что та, это же случайная
1039. 39:06среда, как они там окажутся рядом.
1040. 39:08Поэтому рядом с некоторыми из этих
1041. 39:10контактов окажутся нервные клетки. Опыт
1042. 39:13показывает, что это примерно 10-20%.
1043. 39:16Ну, всё-таки из 100.000, значит,
1044. 39:1810-20.000
1045. 39:20вы получаете в чистом виде сигнал от
1046. 39:23нервной клетки. То есть пошли нервные
1047. 39:24импульсы. И эти нервные импульсы
1048. 39:26предназначены не для Илона Маска, а для
1049. 39:29других клеток, куда они бегут. Значит,
1050. 39:31это код.
1051. 39:33Здесь в них они, значит, это какое-то
1052. 39:35сообщение, точнее, но сообщение, которые
1053. 39:38мы в этих нервных не понимаем, надо
1054. 39:39знать ключи, коды, форматы данных. У нас
1055. 39:43это есть.
1056. 39:44То есть мы не выходной сигнал получаем,
1057. 39:46а внутреннюю работу обратно.
1058. 39:48Конечно, ну мы получим, выведем эти на
1059. 39:50наружи эти нервные импульсы. Что мы
1060. 39:52будем с ними делать? То есть, когда,
1061. 39:53например, я думаю о том, что я делали в
1062. 39:55прошлый понедельник, то у меня
1063. 39:56определённые сетки бегают, воспроизводя
1064. 39:59то, как они бегали в прошлый
1065. 40:00понедельник, когда я это делал. И и это
1066. 40:04становится осмысленным только вот при
1067. 40:06глобальной картине. А говорите вы
1068. 40:08считывать, пусть даже из трёх мест этого
1069. 40:11контура, причём я не знаю, один контур
1070. 40:13это или нет, нейроны воз ничего не
1071. 40:15знаем, никакой схематехнику.
1072. 40:17Бе почти бессмысленно или полностью
1073. 40:19бессмыслен?
1074. 40:19Полностью бессмысленно, потому что вы
1075. 40:20скажите почти бессмысленно. Не, не могу.
1076. 40:23Давайте. Почему полностью?
1077. 40:25Просто потому, что, во-первых, мы не
1078. 40:27знаем схемотехнику, мы не знаем от чего,
1079. 40:29какие узлы, что там там может быть. Ведь
1080. 40:32а одна связь, если мы находимся около
1081. 40:35нервной клетки, он подаёт нервный
1082. 40:37импульс, он их подаёт какой-то нервной
1083. 40:38клетке. Но они что, работают вот так?
1084. 40:40Одна одна пара, значит, какая-то
1085. 40:42глобальная мысль. Вот. А где там ещё те
1086. 40:46компоненты этой сети? Где эта мысль, что
1087. 40:48мы их там знаем, куда поставить
1088. 40:50электроды? Мы же случайным образом
1089. 40:52поставили здесь ашмётки одной мысли, там
1090. 40:54ашмётки другой мысли, там ещё что-то,
1091. 40:56ещё чего-то. И у нас нету даже никакого
1092. 40:58реперного материала, чтобы сделать
1093. 41:00сборку, хотя бы вот такую.
1094. 41:02Но а статистика вещь сильная. Социологи
1095. 41:06изучают мнение отдельных людей, но
1096. 41:09накопив тысячи и миллионы отдельных,
1097. 41:12могут прогнозировать поведение общества
1098. 41:14в целом. Может быть, он эта мысль имеет
1099. 41:18в виду накопи нейронам. К нейронам
1100. 41:21к нейронам, а не к людям, конечно. Мы
1101. 41:23накопим данные о работе мозга и будем
1102. 41:26смотреть, а к чему каждый раз это
1103. 41:28приводит.
1104. 41:30Тебе не мысли, тебе выход нужен, как
1105. 41:32управляется рука.
1106. 41:33То есть он говорит примерно следующее:
1107. 41:34"Мы на этот выходной сигнал поставим
1108. 41:36искусственный интеллект и пусть он нам
1109. 41:38решит, не знаю какая этог, пусть он
1110. 41:40разберётся, что оказывается это вот это,
1111. 41:42а это вот то".
1112. 41:43Да
1113. 41:43нет, это ошибка. Это когнитивная ошибка
1114. 41:46статистики. Значит, это просто кажется,
1115. 41:49что это так. На самом деле, значит,
1116. 41:51хорошо бы было вот сейчас от противного,
1117. 41:53чтобы мы знали коды. Коды формат данных.
1118. 41:57Вот я флешку втыкаю в компьютер, там
1119. 42:00есть декодер,
1120. 42:01который знает этот код. Всё. И эти эти
1121. 42:04ноликие единички тут же превращаются в
1122. 42:05картинку. А если нет этого декодера,
1123. 42:08какой бы умный у вас там искусственный
1124. 42:09интеллект не был, как он это разберёт?
1125. 42:11как он будет разбираться с этими потоком
1126. 42:14единичек и ноликов.
1127. 42:15Во время Второй мировой войны никто не
1128. 42:17знал кодов, на которых работает Энигма,
1129. 42:19но построили электронную машину, которая
1130. 42:22разгадала эти коды.
1131. 42:24Хорошее упражнение для искусственного
1132. 42:25интеллекта. Может ли он, не зная ничего,
1133. 42:27например, о формате файлов JPEG,
1134. 42:29научиться восстанавливать изображение по
1135. 42:32формату по файлов, не зная?
1136. 42:34Он должен тогда понимать, что значит
1137. 42:36картина. Вот видите? То есть у него
1138. 42:38должна быть дополнительные всякие такие
1139. 42:41подсказки. То есть здесь скорее всего
1140. 42:43Энигма же тоже
1141. 42:44уровеньропии.
1142. 42:46Это это очевидно.
1143. 42:47Нет, нет, энигма же тоже там не так
1144. 42:49просто. Были подсказки.
1145. 42:50Ну были были были подсказки,
1146. 42:52да. Иначе бы они копались долго. Вот. И
1147. 42:55вообще-то говорим ничего бы не нашли.
1148. 42:57Вот. Потому что вот, ну, короче говоря,
1149. 43:00если с нейронами подходить к с нейронами
1150. 43:02нет кодов, значит мы информационно уже
1151. 43:05ничего не возьмём. Ну вот просто
1152. 43:07перехватить информацию, как в телефонных
1153. 43:09кабелях, если мы знаем язык, мы
1154. 43:12перехватили и всё понимаем, а тоже мы
1155. 43:13ничего не понимаем. Элементы системы
1156. 43:15непонятны. Мы берём, допустим, 10
1157. 43:18нейронов и всё из разных систем. Как же
1158. 43:20будет компоновать информацию? Это с
1159. 43:22одной стороны так мы и коды сами не
1160. 43:23знаем, ничего не знаем, и у нас нет
1161. 43:26шансов как-то это узнавать.
1162. 43:28А энтерапия, я напомню вам одну историю.
1163. 43:31Я напомню одну историю. Когда начались
1164. 43:34первые эксперименты по связи с неземными
1165. 43:37цивилизациями, ребята, вот эта компания
1166. 43:41Дрейка и другие радиоастрономы, они
1167. 43:44такие шуточные материалы друг другу
1168. 43:46посылали.
1169. 43:48Последовательность нулей и единиц, там
1170. 43:511,5 Кб. вот нули, единиц, нули. Приходит
1171. 43:54кто-нибудь и говорит: "Ребята, я получил
1172. 43:56такое послание, давайте попробуем его
1173. 43:58расшифровать". Ну, как он, очевидно, это
1174. 44:00картинка. Надо разложить строки и
1175. 44:02столбцы. И раскладывают одним вариантом.
1176. 44:05Там какофония нуле и единиц.
1177. 44:08Раскладывают немножко по-другому.
1178. 44:10Появляются прямые линии там из нулей,
1179. 44:13прямые линии из единиц. Энтропия этой
1180. 44:16картинки резко уменьшается. И ты
1181. 44:18понимаешь, это осмысленный рисунок. Вот
1182. 44:22таким образом
1183. 44:22я вам дам две картины Ванбога. Энтропия
1184. 44:24будет одинаковая.
1185. 44:26Вот
1186. 44:28что и что понимаете? Нет, нет,
1187. 44:30упорядоченя тут
1188. 44:31две карти. Две картины, да. Но если вы
1189. 44:33дадите смесь красок просто на Вангога,
1190. 44:38да. Да, но дело в том, что вот более
1191. 44:40редкая ситуация - это когда вот
1192. 44:42равномерная равновероятная смесь красок,
1193. 44:44а в основном всё в природе уже
1194. 44:46энтропийно замешанно. Вот поэтому этом
1195. 44:49здесь есть один ход, я сразу вам скажу,
1196. 44:52есть один, в общем, прямое чтение мысли
1197. 44:55и так далее связано с тем, что мы должны
1198. 44:57знать внутреннюю схемотехнику, как там
1199. 44:59всё устроено, и должны знать эти коды.
1200. 45:01Этого у нас нет никаких подходов, чтобы
1201. 45:03это узнать теоретически. Но есть ход.
1202. 45:07Ну,
1203. 45:07есть ход секретный, который Да. И
1204. 45:10поэтому у Илона Маска сейчас
1205. 45:12только для подписчиков. Ставьте лайки,
1206. 45:14подписывайтесь, тогда узнаете код. И не
1207. 45:17говорите Илону Маскву.
1208. 45:19Нет, Илон Маск понимает, как тут
1209. 45:21действует, потому что он же пошёл сейчас
1210. 45:24не тем путём, чтобы разгадывать коды. Ну
1211. 45:27и потом это не его хлеб даже. Вот его,
1212. 45:30ну и это примерно невозможно.
1213. 45:32Ну это, в общем, это другие люди должны
1214. 45:34делать, и он должен вытащить оттуда
1215. 45:36последовательности нервных импульсов и
1216. 45:38предложить эту задачку тех, кто
1217. 45:40профессионально этим занимается. Но он
1218. 45:43делает, как вот видите, он нашёл, он
1219. 45:45всё-таки сделал так, чтобы обезьянки
1220. 45:47могли управлять курсором на экране. И
1221. 45:50вообще-то люди, которые два человека у
1222. 45:52него, э, значит, он как-то с этими, ээ,
1223. 45:55кодами разобрался, раз он понимает, что
1224. 45:58вот сейчас должно быть направление сюда
1225. 46:00курсора, команду дать от мозга курсору
1226. 46:04влево, вправо и так далее, значит, он
1227. 46:06знает коды.
1228. 46:07Может, не он разобрался, обезьянки и эти
1229. 46:10больные люди сами поняли, как надо
1230. 46:12думать, чтобы двигался курс ревно.
1231. 46:16Вот вы уже близко,
1232. 46:17они научились,
1233. 46:19да? То есть получается, что формируется
1234. 46:21новый код. Вот
1235. 46:23новый код. Почему? Потому что вступает
1236. 46:26интерес этого объекта. Он уже чувствует,
1237. 46:30что его нейроны как-то шевелят эту этот
1238. 46:33курсор. И теперь он учится
1239. 46:35манипулировать нейронами. Так,
1240. 46:36много учится ходить.
1241. 46:38Совершенно верно. Это пластичность
1242. 46:40мозга. То есть можно дать выход, ну,
1243. 46:43такой, что был был удобный для обучения,
1244. 46:46а дальше будет пусть учиться. И в этом
1245. 46:49заключается, собственно, идея вот пафос
1246. 46:52изучения и построения нейроинтерфейсных
1247. 46:55систем. Вот моя лаборатория - это не для
1248. 46:57того, чтобы делать нейроинтерфейсы, а
1249. 47:00потому что это новая парадигма, как
1250. 47:02изучать мозг. Пойдёт ли он на то, чтобы
1251. 47:06выучиться заново управлять каким-то, ну,
1252. 47:10своими нейронами?
1253. 47:11Ребёнок, наверное, легче этому
1254. 47:12научиться.
1255. 47:13Ну, конечно, конечно, конечно, потому
1256. 47:14что там только формирование навыков
1257. 47:16идёт. Ну ребёнка же никто не объясняет,
1258. 47:19какую мышцу нужно напрячь и какой сигнал
1259. 47:21послать. И обрати внимание, совсем
1260. 47:23маленькие дрыгают руками ногами
1261. 47:25одновременно. Они не знают, что
1262. 47:26помогает. Потом они вдруг выясняют, что
1263. 47:29ногами не нужно дрыгать, если что-то у
1264. 47:30тебя вот здесь. Потом начинают
1265. 47:32различать,
1266. 47:33потому что у ребёнка есть особый секрет.
1267. 47:36Вообще не только у ребёнка. В голове у
1268. 47:38человека есть особое секретное свойство,
1269. 47:42которое организует все эти трепыхания и
1270. 47:46которая создаёт вектор, направленность,
1271. 47:50такую стрелу познания.
1272. 47:51Так, прерываем, прерываем передачу в
1273. 47:53этот момент. И никому не сообщается.
1274. 47:55[смех]
1275. 47:56Ну вот мы уже не это всё естественно,
1276. 47:58вот уже мы же догадались тут вот уже
1277. 48:00чтолана маска. Значит, он дал
1278. 48:03возможность мозгу самому научаться. Ну и
1279. 48:05не и он, и те предшественники, которые
1280. 48:07до него уже много работ таких было
1281. 48:09сделано.
1282. 48:10А здесь просто нужно, ну, как бы я
1283. 48:12должен ввести некоторое такое понятие,
1284. 48:14которое которое только которого нельзя
1285. 48:17пугаться. Вот. А, ну потому что в
1286. 48:20учебниках, как в явном виде не
1287. 48:22прописано. Ну правда, я ничего нового не
1288. 48:24скажу. Дело в том, что вот смотрите,
1289. 48:27маленький ребёнок, мы все знаем,
1290. 48:30допустим, сбрасывает игрушку со стола и
1291. 48:32там с кроватки. бросил. Вы поднимете, он
1292. 48:37берёт обратно, спрашивает.
1293. 48:39Ещё раз.
1294. 48:40А ему подтверждение нужно.
1295. 48:42Вы говорите: "Вот капризный ребёнок, он
1296. 48:44хочет навредить". Нет, вы абсолютно
1297. 48:46правы. Я вообще сижу в такой компании
1298. 48:49очень догадливой. Либо, либо вы меня
1299. 48:51троллите, вы всё.
1300. 48:52Нет, мы ваши мысли читаем. Мы ваши
1301. 48:53[смех] мысли считываем.
1302. 48:56У нас есть одно общее свойство. Мы все
1303. 48:58из МГУ. Да. [смех]
1304. 49:00Да. Это серьёзное свойство. Да. Так вот,
1305. 49:03и получается, что это и начинается
1306. 49:06обучение. То есть нужно подтверждение.
1307. 49:09Причём ребёнок-то не говорить не умеет
1308. 49:11ничего, совсем маленький.
1309. 49:13Кто же тогда этим занимается? Мозг.
1310. 49:17Мозг до - это такая такое такой орган,
1311. 49:20который должен как можно быстрее
1312. 49:22адаптировать организм к среде обитания.
1313. 49:25Это так эволюция сделала. И поэтому вот,
1314. 49:28чтобы быстрее адаптировать, надо
1315. 49:30схватывать закономерности природы. Упала
1316. 49:33игрушка. Дорогой раз упала. Значит, что
1317. 49:36мы понимаем? Тело, оставленное без
1318. 49:40опоры,
1319. 49:40а
1320. 49:41падает всегда. Проверяем.
1321. 49:43Нет, [смех]
1322. 49:45мы уже знаем. Мы мы уже выучили, мы
1323. 49:47выучили твёрдо.
1324. 49:48Видите,
1325. 49:49а это это схватывает мозг двухмесячного
1326. 49:53ребёнка. Ну, наверное, чуть польше, но
1327. 49:55заметь, что если бы он жил на МКС, то
1328. 49:58этого ничего бы не было. Он выучил бы
1329. 50:01множество других полезных вещей. Было
1330. 50:03бы, наверное, очень классно.
1331. 50:04Совершенно, совершенно верно. Но он
1332. 50:05живёт на земле. Он это же не просто
1333. 50:08такое знание, это адаптация к среде
1334. 50:10обитания. Потом он, допустим, делает то
1335. 50:13же самое и в другой комнате. Смотрите,
1336. 50:15какой капитальнейший физический факт. У.
1337. 50:19Оказывается, тело, оставленное без
1338. 50:21опоры, падает вниз в любой комнате.
1339. 50:23Да. Да.
1340. 50:24Пространство и заморшно,
1341. 50:27видите, в этом смысле.
1342. 50:29И не падает нигде вверх. А это же такие
1343. 50:32истины, которые откуда их взять? Вот
1344. 50:34ребёнок приходит, допустим, в седьмом
1345. 50:36классе, и учитель приходит: "А теперь,
1346. 50:38ребята, я вам расскажу про законы
1347. 50:40Ньютона, что тела там оставлены. Мозг
1348. 50:43уже давным-давно всё это впитал
1349. 50:45закономерности. И вот чувствуете,
1350. 50:47значит, что-то такое есть в мозгу,
1351. 50:50которое начинает подсматривать эти
1352. 50:52закономерности до школы, до чего? До
1353. 50:55всего, что это такое, которое системно
1354. 50:58начинает подбирать под себя все эти
1355. 51:00закономерности.
1356. 51:01Ну что это мы сейчас?
1357. 51:02Есть ещё есть ещё и промежу есть ещё и
1358. 51:04другой важный шаг. Мозг ещё, ну,
1359. 51:07человеческий мозг. Обезьянки не совсем,
1360. 51:10но он ещё разговаривает, он ещё речь
1361. 51:12распознаёт. И это тоже распознавание
1362. 51:14паттернов. Берегись какое. Это верно.
1363. 51:16Но, вы знаете, до вот этой речи мозг
1364. 51:18оказался очень таким сложным. До речи он
1365. 51:21уже много чего в
1366. 51:22То есть вот это вот и представление о
1367. 51:24физическом мире, которое, кстати, как
1368. 51:26говорят многие, плохо даётся
1369. 51:27искусственному интеллекту, оно, э, а
1370. 51:30маленького ребёнка начинается,
1371. 51:31оно начинается очень достаточно рано.
1372. 51:33А когда оно кончается?
1373. 51:36Э,
1374. 51:36в каком возрасте?
1375. 51:38Вы знаете,
1376. 51:38можно ли на этих маленьких людях, детях
1377. 51:41делать эти опыты со швейной машиной?
1378. 51:44Нене, не, ну, конечно, вообще, вообще на
1379. 51:45здоровых людях это не нельзя делать. Это
1380. 51:48членовредительство, это тюрьма. Вот
1381. 51:51поэтому Илон Маск, чтобы добиться
1382. 51:53разрешения на пациента, это целый ворог
1383. 51:56бумаг. Это же он не это не единственная
1384. 51:59лаборатория в Америке, которая этим
1385. 52:01занималась. Это уже, значит, известное
1386. 52:03дело. Целый ворог бума. При том, что
1387. 52:05родственники согласны, пациент согласен,
1388. 52:07все согласны, но если что-то пойдёт не
1389. 52:11так, страховая компания за всё это
1390. 52:13заплатит. Она не даёт разрешения. Вот
1391. 52:15там вот, ну, много таких.
1392. 52:16Итак, свойство мозга тайное.
1393. 52:20Тайное свойство мозга, да. Значит, вот
1394. 52:23мы должны вынуждены теперь предполагать,
1395. 52:26что что-то есть такое, что интегрирует
1396. 52:29вот это вот эти вот эти все
1397. 52:31подсмотренные закономерности среды.
1398. 52:34Выхватывает новые и систематизирует
1399. 52:37новые впечатления.
1400. 52:39Что-то такое должно быть в мозгу, что
1401. 52:41это всё систематизирует
1402. 52:43и правильно складывает одно с другим.
1403. 52:47Смотрите, ну, обычные в школьниках
1404. 52:49написано память.
1405. 52:51Укладываешь фрукты с фруктами, это с
1406. 52:53этим, это, с этим, это, с этим и такая
1407. 52:55кладовка растёт, растёт, загружается,
1408. 52:57загружается.
1409. 52:59А у меня есть такая статья, где я
1410. 53:01всё-таки назвал это модель.
1411. 53:05Мозг создаёт ментальную модель внешней
1412. 53:10физической реальности.
1413. 53:12Смотрите, есть такая теорема Россажби.
1414. 53:18Самый оптимальный регулятор должен быть
1415. 53:22моделью процесса, которым он управляет.
1416. 53:24Угу.
1417. 53:25Угу.
1418. 53:26Значит, чтобы этим управлять, нужно
1419. 53:28создать модель в голове.
1420. 53:31И она создаётся. Мощности мозга
1421. 53:33достаточно. Мы знаем, что языковые
1422. 53:36модели сейчас это, ну, модели есть
1423. 53:38параметры, которые нужно подкручивать.
1424. 53:40Языковые модели 10 девятый, 10 десятый
1425. 53:43параметр,
1426. 53:44да,
1427. 53:45этих больших языковых моделях, да?
1428. 53:46Да, больших языковых моделях, да. А мозг
1429. 53:50ну как где там что можно подкручивать
1430. 53:52контакты между нервными клетками,
1431. 53:54да, характер синапсов, они ещё
1432. 53:57качественно могут, не только
1433. 53:58количественно, но и качественно могут
1434. 53:59различаться.
1435. 54:00Вот. Даже если количественно, это 105,
1436. 54:03это несоизмеримо больше.
1437. 54:05А если ещё мы знаем сейчас, что они
1438. 54:09могут находиться в нескольких десятках
1439. 54:12дискретных состояний,
1440. 54:13значит это миллион миллиардов
1441. 54:15многопозиционных переключателей.
1442. 54:18А
1443. 54:18вот огромное количество параметров. То
1444. 54:20есть можно сделать вообще поддерживать
1445. 54:23довольно серьёзную модель в голове. Я не
1446. 54:25говорю, что модель вселенной, но модель
1447. 54:28нашего потребностного мира. Вселенной
1448. 54:30проще сегодня. [смех]
1449. 54:32Там меньше параметра, потому что только
1450. 54:33в компьютер не влезает.
1451. 54:34Нет. Ну, а здесь вот речь идёт о том,
1452. 54:36чтобы выжить на Земле, это же не
1453. 54:37фантастика.
1454. 54:38Угу.
1455. 54:39Проще сделать модель, чем вот эти все
1456. 54:41условные, безусловные рефлексы, всё это
1457. 54:43дело хозяйство. Если есть мощный мо
1458. 54:46мозг, который может содержать такую
1459. 54:48модель, надо делать эту модель. И
1460. 54:51поэтому вот модель зарождается у ребёнка
1461. 54:53ещё когда он находится внутри у мамы.
1462. 54:56Там, наверное, ещё 2-3 месяца уже мозг
1463. 54:58готов. Он слышит хорошо там всё. И вот
1464. 55:01начинает рождаться эта модель. Но дело в
1465. 55:03том, что её надо насыщать. То есть
1466. 55:05получается так, что если вы находитесь в
1467. 55:07ограниченном пространстве, как она будет
1468. 55:09учиться? И эти эксперименты с крысами
1469. 55:12уже все им известны. Две когорты крыс,
1470. 55:15одна когорта в вольере, где всё есть,
1471. 55:20вода и пища любая, а другие вода и пища
1472. 55:24любая, да, плюс куча игрушек, когда они
1473. 55:27подрастут вме в трёхмесячном возрасте,
1474. 55:29эти прекрасно
1475. 55:32показывают прекрасные данные в
1476. 55:33лабиринте.
1477. 55:34У кого игрушки были, решают задачи. Да.
1478. 55:36Да. А эти глупые, оказывается,
1479. 55:37те то ели и пили, больше ничего.
1480. 55:39Да. Да. Видите? И получается, что потому
1481. 55:42что у них модель бедная, а у тех богатая
1482. 55:45модель.
1483. 55:45Как вы выражаетесь, ненасыщенная, ничем,
1484. 55:48никакими внешними данными. Совершенно
1485. 55:50верно. Да. И вот, пожалуйста, вам то же
1486. 55:52самое. Ну, тем более же Кресиный мост.
1487. 55:54Там всего 200 млн нервных леток.
1488. 55:57Интересно, продолжить бы этот опыт тем
1489. 56:00глупым крысам теперь дать игрушки. Я
1490. 56:03почему вспомнил о космонавтах? Когда они
1491. 56:05туда отправляются на МКС, им же
1492. 56:08приходится новую модель гравитации
1493. 56:11у себя в мозге воспитывать. То есть
1494. 56:13теперь уже ничего не падает, теперь
1495. 56:15летает по прямой. Да, насколько быстро
1496. 56:18это происходит? По-моему, довольно
1497. 56:19быстро у них эторе
1498. 56:21годы, это не дети, это нет. Ну это
1499. 56:23двигательные вещи, они переделы много
1500. 56:25чего остаётся для переделки довольно
1501. 56:27легко. Но язык же не переделывается
1502. 56:29быстро. Видите, язык в детстве хорошо
1503. 56:32заходит, а вот в возром состоянии, да,
1504. 56:35поэтому многие вещи, что связаны вот
1505. 56:38именно с коренными сущностными
1506. 56:40свойствами внешнего мира, они
1507. 56:42впитываются в в мак - это сущностные
1508. 56:45свойства.
1509. 56:46Значит, когда мы мозг прошили машинкой,
1510. 56:51у мозга у модели, которую мозг создаёт,
1511. 56:54появляются в некотором смысле новые
1512. 56:56измерения,
1513. 56:58да? А, то есть он начинает исследовать,
1514. 57:01собственно, модели же всё равно всё, что
1515. 57:02является вне модели, сам мозг - это
1516. 57:05внешний мир.
1517. 57:07И если она натыкается на ситуацию, что
1518. 57:09вот в этом месте, если нервные клетки
1519. 57:12немножко посильнее будут работать, то
1520. 57:13будет еда и всё.
1521. 57:16То есть я там или там курсор подвинется,
1522. 57:18да, или курсор подвинется, то, конечно,
1523. 57:19модель использует это как внешний мир, и
1524. 57:22она будет переделывать всё. Э, швейная
1525. 57:25машинка вынимает сигналы из мозга. А
1526. 57:28можно с помощью этих же проводов туда
1527. 57:31транслировать что-то? Не
1528. 57:33можно.
1529. 57:34Можно.
1530. 57:35Так, ну подождите. И это история про то,
1531. 57:39что можно в центр удовольствия что-то
1532. 57:41внедрить, и я буду под вечным кайфом.
1533. 57:43В том месте кайф получать. Да ну,
1534. 57:45смотрите,
1535. 57:46это вроде бы другая история. Что-то мы
1536. 57:48это разные история, не надо их путать.
1537. 57:49История, да, разная история. Если мы
1538. 57:51говорим об информационном контакте, то
1539. 57:54мы должны точно так же подключаться к
1540. 57:55этим контактам и посылать там аккуратно
1541. 57:58те самые нервные импульсы, которые они
1542. 58:00посылают между собой.
1543. 58:01Да, мы не можем, нужно, да, но мы даже
1544. 58:04не можем технически это осуществить,
1545. 58:05подойти к нейрону, точно так и эти
1546. 58:07импульсы посылать туда. Ну это же
1547. 58:09несерьёзно.
1548. 58:09Нет, нет, нет, несерьёзно. И мы не можем
1549. 58:12возбудить даже нужное количество
1550. 58:13нейронов для какой-то сетки, чтобы не
1551. 58:16знаем ни конструкцию, ничего.
1552. 58:17Обучить английскому через это
1553. 58:19невозможно.
1554. 58:21тот же та же самая идея, о которой вы
1555. 58:23говорили. Смотрите, э можно как сделать?
1556. 58:27Можно засунуть туда электрод и каждый
1557. 58:30раз, когда, э, когда
1558. 58:33происходит какое-то явление в среде, ну,
1559. 58:37вы показываете человеку паровоз,
1560. 58:39каждый раз стимулировать в этом месте,
1561. 58:42куда вы случайно посадили этот электрод,
1562. 58:45определённой частотой.
1563. 58:47Собака Павлова получается.
1564. 58:49Потом, значит, в другом месте
1565. 58:50стимулируете каждый раз, когда
1566. 58:51показываете яблоко.
1567. 58:54Через какое-то время просто одна
1568. 58:57стимуляция этого мозга будет у человека
1569. 58:59вызывать ощущение паровоза, там образ
1570. 59:02паровоза.
1571. 59:03А если одновременно с яблоком,
1572. 59:04вот, ну и так дальше, значит, поиск
1573. 59:06гружённый яблок. Вот. Ну, видите, то
1574. 59:09есть получается кода мы не знаем, но
1575. 59:12используя свойства мозга научаться, он
1576. 59:14включает свою модель, что если здесь
1577. 59:16что-то свербит, то есть какие-то
1578. 59:18какой-то, в общем, шум, но, значит, но
1579. 59:21всё-таки он всегда связан с паровозом.
1580. 59:23Значит, это как-то связано с паровозами.
1581. 59:25Я правильно понимаю, что вот эта история
1582. 59:26близка вот к какой, поправьте меня, что,
1583. 59:29скажем, у людей -э лишённых, у которых
1584. 59:32есть проблемы с зрительным нервом, им
1585. 59:36подводят ээ нерв от глаза, скажем, в ту
1586. 59:40область, которую мы обычно слышим. И они
1587. 59:43в результате после некоторого обучения
1588. 59:45мозг как будто бы видят, потому что он
1589. 59:47перестраивается и и вот этот пластичный
1590. 59:50смот до такой степени я не думаю. Ну, во
1591. 59:52всяком случае, если вот смотрите,
1592. 59:54сделать так, мм,
1593. 59:57поставить камеру, преобразовать
1594. 59:59распределение освещённости в в
1595. 1:00:03электрические сигналы в матрице,
1596. 1:00:06допустим, 8x8, 64 электроника, и на
1597. 1:00:09каждый подавать электричество
1598. 1:00:11пропорционально освещённости этого
1599. 1:00:13объекта пространства. Мы всё это
1600. 1:00:16освещённость в 64 пикселя превращаем. И
1601. 1:00:19вот у нас получается здесь тёмная,
1602. 1:00:21значит, посередине этой матрицы не
1603. 1:00:23маленький будет стимуляция, по бокам
1604. 1:00:26будет сильно матрица в голове. Куда это
1605. 1:00:29и посадить эту матрицу на язык?
1606. 1:00:32На язык.
1607. 1:00:33На язык,
1608. 1:00:34да. И и человек действительно научится
1609. 1:00:39обходить препятствия.
1610. 1:00:41Он не будет, конечно, языком видеть.
1611. 1:00:43А почему на язык, а не на какую-то
1612. 1:00:44часть? Ну, язык иногда нужен, чтобы
1613. 1:00:47покушать,
1614. 1:00:48а ну куда-нибудь на щеку или куда-то.
1615. 1:00:50Вы знаете, да, это всё сделано на спине,
1616. 1:00:53например. На спине. На спину и далают
1617. 1:00:56так,
1618. 1:00:56да. Но дело в том, что на спине просто
1619. 1:00:58показали возможность. Это действительно
1620. 1:01:00так. Ну просто спина - это очень
1621. 1:01:02пространственное разрешение очень
1622. 1:01:04плохое. Если вот так двумя пальцами
1623. 1:01:06пройтись, вы не будете чувствовать, что
1624. 1:01:08это два пальца. А, а язык так устроен.
1625. 1:01:10А язык очень такая плотная плотность
1626. 1:01:14сидят там рецепторы вкусовые. Ну я не
1627. 1:01:16знаю, вы, наверное, по молодости лет не
1628. 1:01:18пробовали батарейку на на [смех]
1629. 1:01:22крона бьёт.
1630. 1:01:23Крона, крона было очень очень страшно.
1631. 1:01:25Крона только на слабо, когда мальчишки
1632. 1:01:27на слабо берут. Попробуй крону. Да.
1633. 1:01:29Вот. Вот. Да. И а там маленькие такие
1634. 1:01:31иголочки. Ну и подбирают подбирается ток
1635. 1:01:33такой, чтобы не сильно было, но всё-таки
1636. 1:01:35различия очень чувствуется. И вот пошла
1637. 1:01:37посередине языка, значит, такая сильная
1638. 1:01:40стимуляция, по крайней нет. Значит,
1639. 1:01:42здесь вот что-то светлое посередине. Ну
1640. 1:01:44и вот так. И это я к чему сказал, что
1641. 1:01:47мост легко переучивается, да? Даже если
1642. 1:01:50не в мозгу это свервит, а на языке, а
1643. 1:01:52зачем там в мозг это свать? Всё,
1644. 1:01:55змея языком видит.
1645. 1:01:57Ну, в общем,
1646. 1:01:58здесь вот волшебство исходит из из
1647. 1:02:01волшебных свойств мозга, который может
1648. 1:02:03вот свою модель перестроить. Если вам,
1649. 1:02:05допустим, отдеть очки сейчас
1650. 1:02:07переворачивающие внешний мир, то через 2
1651. 1:02:09недели, как мини, как максимум через 2
1652. 1:02:12недели вам будет казаться, что мир
1653. 1:02:14нормальный.
1654. 1:02:14Правда, говорят, что посередине я буду
1655. 1:02:16дико злой и буду орать на на
1656. 1:02:18экспериментаторов, дико раздражаться и
1657. 1:02:20говорить: "Вы прекратите эксперимент, вы
1658. 1:02:22мерзавцы, вы мерзавцы и так
1659. 1:02:25далее".
1660. 1:02:25Ну, если хорошо заплатить, вы будете
1661. 1:02:27спокойно сидеть, да?
1662. 1:02:28Сколько? [смех]
1663. 1:02:30Вот поэтому по
1664. 1:02:31что правда я готов буду функционировать
1665. 1:02:33в перевёрнутом мире.
1666. 1:02:35Ну конечно, да. Почему? А достаточно там
1667. 1:02:37в модели перемножить всё на минус
1668. 1:02:39единицу, условно говоря, и всё. Ну что
1669. 1:02:41модель всё решает. Видите, какое удобное
1670. 1:02:44устройство. Я думаю, что природа до
1671. 1:02:46этого додумалась. Это означает, что не
1672. 1:02:48означает, что мы можем доставлять
1673. 1:02:50информацию в мозг, но что означает в
1674. 1:02:52смысле управления моделью или вот
1675. 1:02:54всё-таки в смысле, потому что вот то,
1676. 1:02:56что мы спрашивали, не считывание, а
1677. 1:02:58доставление чего-то, это одна сторона. И
1678. 1:03:00другая сторона, конечно, чего можно
1679. 1:03:02лечить, в каких случаях, как можно мозгу
1680. 1:03:04помогать.
1681. 1:03:05Ну вот что касается доставки информации,
1682. 1:03:07конечно, много мы не доставим этой
1683. 1:03:09информации. На каждый случай надо что-то
1684. 1:03:11там обучать. Это шоколад, этот это
1685. 1:03:14яблоко, это там, ну, и так далее, и так
1686. 1:03:15далее. Это, конечно, неестественный
1687. 1:03:17путь. Если он не не информационный, то
1688. 1:03:20дальше уже это такие игрушки
1689. 1:03:21просто-напросто. Но тем не менее в этой
1690. 1:03:24модели, кстати говоря, есть одно
1691. 1:03:25свойство, термин которого я ввёл в
1692. 1:03:27науку, называется когнитивная
1693. 1:03:30задолженность. Потому что модель же
1694. 1:03:32должна учиться. А что значит учиться?
1695. 1:03:36Она сама начинает замечать где-то такие
1696. 1:03:38пробелы, где она не может
1697. 1:03:39прокручиваться. И тогда возникает у
1698. 1:03:42человека зуд. Что-то вот надо узнать.
1699. 1:03:45Зачем узнать, куда, для чего это узнать.
1700. 1:03:48Вот и вот такие вот. Это это явная
1701. 1:03:50когнитивная задолженность. Эта модель
1702. 1:03:53толкает, потому что она никак не станет
1703. 1:03:55совершенной в каком-то месе.
1704. 1:03:56Вы готовы сказать э следующую очень
1705. 1:03:58общую вещь, что мозгу хорошо тогда,
1706. 1:04:01когда в его картине мира нет явных дыр?
1707. 1:04:04Ээ ну
1708. 1:04:07модель себя чувствует уютно,
1709. 1:04:10когда, да, когда у неё всё совпадает,
1710. 1:04:12когда всё. Но дело в том, что мир,
1711. 1:04:14конечно, разнообразен, и поэтому
1712. 1:04:16более-менее мы себя чувствуем прилично,
1713. 1:04:19но всё равно это когнитивная
1714. 1:04:21задолженность, она остаётся всегда. И
1715. 1:04:23она подрабатывает её, она начинает её
1716. 1:04:26проверять во время сна, она проверяет
1717. 1:04:28актуально, насколько она права в
1718. 1:04:30каких-то своих там моделированиях,
1719. 1:04:32потому что во сне это удобно. Сновидение
1720. 1:04:34- это как раз вот эти пробы разные. Вот
1721. 1:04:37она их реально изображает в себе, там
1722. 1:04:39что-то пробует и так далее, и так далее.
1723. 1:04:41Но очень много ситуаций, когда она не
1724. 1:04:44может нас послать в библиотеку,
1725. 1:04:46заставить поехать в какую-то отдалённую
1726. 1:04:49страну, про которую вот ей нужно что-то
1727. 1:04:51провернуться.
1728. 1:04:52Тогда себя это называют
1729. 1:04:53любознательностью.
1730. 1:04:54Тогда нет, но эта любознательность уже
1731. 1:04:57человеческая свойство. А а в модели она
1732. 1:05:00задаёт нам когнитивную задолженность. А
1733. 1:05:02отсюда мы это считаем осознанно, как
1734. 1:05:04будто бы мы любознательны.
1735. 1:05:05Ещё раз скажите, когнитивная
1736. 1:05:07задолженность - это свойство чего? Это
1737. 1:05:10это это свойство модели. Она что-то
1738. 1:05:14недостаточно знает и поэтому в какой-то
1739. 1:05:17своём месте недостаточно хорошо
1740. 1:05:18моделирует какой-то процесс.
1741. 1:05:20И надо ей узнать, она же о природе
1742. 1:05:23беспокоится, значит, надо дать ей
1743. 1:05:24дополнительные данные. И вот если этих
1744. 1:05:27данных никак уж нет, она их симулирует.
1745. 1:05:31Ну отлично. Я ждал этого момента. Да.
1746. 1:05:33И значит она делает закле ну такую
1747. 1:05:36склейку,
1748. 1:05:37да?
1749. 1:05:38А поскольку она богатая модель, она
1750. 1:05:40сделает более-менее правдоподобную
1751. 1:05:42склейку. Она же прокрутилась, всё,
1752. 1:05:45склейка осталась. Мы эту склейку не
1753. 1:05:47можем заметить. Она встроена в модель.
1754. 1:05:49Она совпадает со всем остальным, что в
1755. 1:05:52модели есть, и всё. Она на навсегда. Но
1756. 1:05:56иногда мы на них натыкаемся, на эти
1757. 1:05:58склейки. Например, вы знаете это
1758. 1:06:01явление. Э прихожу вот вот сюда, куда я
1759. 1:06:04пришёл, и чувствую, что я здесь был.
1760. 1:06:06Ага. Ну, мы же знаем, что я здесь первый
1761. 1:06:08раз. Да, ты живём,
1762. 1:06:10да?
1763. 1:06:11Это означает, модель сделала склейку, а
1764. 1:06:14я же вот не понимаю, что это была
1765. 1:06:15склейка. У меня полное ощущение, что я
1766. 1:06:17здесь был. А она заранее по какой-то
1767. 1:06:21причине смоделировала это. У неё там
1768. 1:06:23стоит эта заглушка. Я пришёл, и я знаю,
1769. 1:06:26что я здесь был. Ну да, какие-то
1770. 1:06:28несоответствия есть. Мно время прошло
1771. 1:06:30много, всё. Но я здесь был. И вы меня не
1772. 1:06:32убедите, что я здесь не был. Вы покажете
1773. 1:06:34документы. Ну, внутренне я просто не
1774. 1:06:37соглашусь.
1775. 1:06:38А потому что вы воспринимаете мир в
1776. 1:06:41рамках этой модели, поэтому ваша
1777. 1:06:43восприятие и есть эта модель, поэтому вы
1778. 1:06:45не можете вне её.
1779. 1:06:47Я и есть модель,
1780. 1:06:48то есть я по-другому этот мир не могу
1781. 1:06:51видеть. Между прочим, я вас не вижу, и
1782. 1:06:53вы меня не видите. Это чистая физика.
1783. 1:06:57Ну, вы как люди из физики, я вам сейчас
1784. 1:07:01объясню это быстро на на пальцах. Другим
1785. 1:07:04надо это объяснять со схемой. Смотрите,
1786. 1:07:06глаз - это оптическая система. Ну,
1787. 1:07:08хрусталик - это линзочка. То, что я вижу
1788. 1:07:10перед собой, распределение освещённости.
1789. 1:07:13Я так обидно говорю, я не говорю, что
1790. 1:07:15передо мной сидит конкретный человек, но
1791. 1:07:16в принципе формально это распределение
1792. 1:07:18освещённости, да. Вот оно всё
1793. 1:07:20проецируется на заднюю поверхность
1794. 1:07:22глазного яблока. Это сетчатка, слой
1795. 1:07:24фоточувствительных элементов. Там 126
1796. 1:07:27млн палочек ичек, 126мегапиксельная
1797. 1:07:31матрица.
1798. 1:07:31Угу.
1799. 1:07:32Ну, между прочим, это под 16к. такая
1800. 1:07:35такое разрешение. И значит, вот там
1801. 1:07:37проекция, ваша проекция чисто полностью
1802. 1:07:41соответствует внешней физической
1803. 1:07:43реальности.
1804. 1:07:44Угу.
1805. 1:07:45То есть вот до деталей, ну вот до таких
1806. 1:07:47подробных деталей, значит, вы попали в
1807. 1:07:49мою голову. Ну реально на вот заднюю
1808. 1:07:51поверхность сетчатки вы попали. Ну в
1809. 1:07:54мост-то как вы попадёте?
1810. 1:07:55Да, конечно.
1811. 1:07:56Ваше изображение не может попасть в
1812. 1:07:58мост. Никак. Я не вижу вас в реальности.
1813. 1:08:01Это смешно говорить, что я вас вижу. И
1814. 1:08:03вы тоже меня не видите в реальности. Как
1815. 1:08:06же тогда вот вы меня всё-таки видите?
1816. 1:08:09Ответ.
1817. 1:08:12Модель
1818. 1:08:14делает ваш образ, реконструирует ваш
1819. 1:08:16образ. Всё. Поскольку у нас есть
1820. 1:08:20структуры воображения для воображения, я
1821. 1:08:23вас вижу в воображении. Я вас в
1822. 1:08:25реальности физически не могу видеть. Но
1823. 1:08:27вы как физики должны это подтвердить. Но
1824. 1:08:29а не похожим ли образом работает
1825. 1:08:33нейронка, которая обучена на
1826. 1:08:35распознавании изображений?
1827. 1:08:37Она многослойная многослойная сеть,
1828. 1:08:41которая выделяет паттерны, потом
1829. 1:08:43паттерны в паттернах, потом паттерны в
1830. 1:08:45паттерны в паттернах. И э ну в какой-то
1831. 1:08:48момент вы можете сказать, что она у неё
1832. 1:08:50есть воображение, не знаю, что она
1833. 1:08:52обучена. Правда, её нужно обучать
1834. 1:08:55гораздо затратнее, чем нас, по-видимому.
1835. 1:08:57После чего она говорит: "Это Сурдин, это
1836. 1:08:59Каплан, это Семихатов, неважно, что мы
1837. 1:09:02там чешемся и так далее.
1838. 1:09:04Знате, есть один момент. Ну, в общем-то,
1839. 1:09:06более-менее более-менее так, но вот есть
1840. 1:09:09один момент, который проще разобрать вот
1841. 1:09:11на обычном фотоаппарате. Любой
1842. 1:09:13фотоаппарат, Димы, вот есть вот, да,
1843. 1:09:16смартфон, у него есть две матрицы. одна
1844. 1:09:19матрица,
1845. 1:09:20которая смотрит на объект,
1846. 1:09:22чувствительная матрица. Там
1847. 1:09:24фотоэлементы, которые, значит, вот это
1848. 1:09:25как сетчатка работает, но вторая
1849. 1:09:28матрица, она отображает уже, как туда
1850. 1:09:32попадает это изображение. Оно его можно
1851. 1:09:35сравнить, в точности совпадает.
1852. 1:09:38Но здесь простая простая работа. Пиксель
1853. 1:09:41в пиксель переносим пиксель в пиксель. А
1854. 1:09:43в мост куда там переносить пиксель в
1855. 1:09:45пиксель? Нету. Да, если бы мы перенесли,
1856. 1:09:47кто будет смотреть на этот пиксель?
1857. 1:09:49Видите, получается, что вот эта
1858. 1:09:51волшебная работа мозга - это
1859. 1:09:53реконструкция
1860. 1:09:55внешнего мира.
1861. 1:09:55Я не совсем понял про вторую матрицу.
1862. 1:09:58Это это что?
1863. 1:09:59Вторая матрица, на которую мы смотрим.
1864. 1:10:02Нет, нет, в камере. В камере одна
1865. 1:10:04матрица.
1866. 1:10:04Нет, в камере там тоже две матрицы. Одна
1867. 1:10:06матрица, на которуй попадает
1868. 1:10:08фоточувствительное, да?
1869. 1:10:09А на задней поверхности, ну, это в
1870. 1:10:12фотоаппарате смены второй матрицы не
1871. 1:10:14было.
1872. 1:10:15электронного аппарат.
1873. 1:10:16Ну как же? Вот посмотрите, вот у неё там
1874. 1:10:17есть в этой камере, э значит
1875. 1:10:20фоточувствительная матрица. Так,
1876. 1:10:22но вы-то видите изображение на обратной
1877. 1:10:24стороне другой матрице. Экран имеете?
1878. 1:10:26Ну да, да. Ну это же тоже матрица, да.
1879. 1:10:28Дада. Только глаз.
1880. 1:10:30Да-дада. Вот и всё. Так при вот. Да. Там
1881. 1:10:33пиксель в пикселе там.
1882. 1:10:34Ну или или или заметьте, там может быть
1883. 1:10:37пиксель в пикселе, а может быть нет.
1884. 1:10:38Может быть несколько пикселей в один.
1885. 1:10:40разные разрешения
1886. 1:10:42в общем конепуховое преобразование
1887. 1:10:44абсолютно чепуховони.
1888. 1:10:48Да. Но а в мозге никто не смотрит там
1889. 1:10:50другой прикуда переносить, да? Ну некуда
1890. 1:10:53переносить. Вот такой экранный принцип:
1891. 1:10:55некуда туда переносить. Ну от сетчатки
1892. 1:10:58нервные импульсы бегут, но это же не
1893. 1:11:00ваше изображение.
1894. 1:11:01Угу. Видите, вы учите нас вот чему. Вы
1895. 1:11:03учите нас, что
1896. 1:11:06мы никогда
1897. 1:11:08не поймём работу мозга в том смысле, в
1898. 1:11:11каком мы понимаем, не знаю, стандартную
1899. 1:11:14модель, работу паровоза, даже устройство
1900. 1:11:17атома или чего-нибудь ещё.
1901. 1:11:19Вы знаете, это разные вещи. Всё-таки вот
1902. 1:11:21до некоторое устройства мира мы до
1903. 1:11:23некоторой степени понимаем, ну,
1904. 1:11:26буквально. То есть, значит, мы не знали,
1905. 1:11:29как как устроена соль. Теперь мы знаем,
1906. 1:11:32что там два атома. Ну, дальше атом ещё
1907. 1:11:35как-то можем понимать. Ну, до некоторого
1908. 1:11:37уровня. Я, конечно, понимаю, что есть
1909. 1:11:39некоторые уровень, дальше которого мы не
1910. 1:11:40пройдём, но всё-таки мы как бы стараемся
1911. 1:11:43понять, как реально на самом деле
1912. 1:11:45устроено. А вот представьте себе эти
1913. 1:11:47сетки, о которых вы говорите,
1914. 1:11:49многослойные. Вот они, допустим,
1915. 1:11:51научились чему-то распознавать что-то.
1916. 1:11:53Загляните в эту сетку.
1917. 1:11:55Сплошное распределение коэффициентов,
1918. 1:11:57больше ничего. Мы там ничего не увидим.
1919. 1:11:59Конечно, конечно. И попробуйте ещё это
1920. 1:12:01восстановить. Это это просто совершенно
1921. 1:12:04такая серьёзная работа. Поэтому вот так
1922. 1:12:07примерно мозг загляните в мозг.
1923. 1:12:09То есть это вот хорошее сравнение с тем,
1924. 1:12:11как работает мозг, потому что всегда ээ
1925. 1:12:14говорят так, что вот когда человек
1926. 1:12:16подумал, он там чем-то руководствуется,
1927. 1:12:19вы уже хохочете внутри. Вот. А когда
1928. 1:12:22нейронная сеть приняла какое-то решение,
1929. 1:12:24мы её спрашиваем: "Почему ты приняла
1930. 1:12:25такое решение?" Она показывает: "У меня
1931. 1:12:27158.000 Весов или там 158 млн весов. Вот
1932. 1:12:30они такие. Ну вот и отсюда следует такое
1933. 1:12:32решение по таким ходим. Тоже сетка это
1934. 1:12:34тоже может вам сказать. Языковый модели,
1935. 1:12:36собственно, так и работает. Они вам
1936. 1:12:38скажут чего-нибудь, но не то, что у них
1937. 1:12:41содержится внутри. Также мы с вами
1938. 1:12:43говорим, так сказать, на на на
1939. 1:12:45входных-выходных сигналах. А вот как это
1940. 1:12:48делается в голове в распределении весов?
1941. 1:12:51Если не швейная машинка Илона Маска, то
1942. 1:12:57что ещё можно в перспективе? Какие
1943. 1:13:00технические средства у нас есть, чтобы
1944. 1:13:02всё-таки общаться с внутренностью мозга
1945. 1:13:05в ту или в другую сторону?
1946. 1:13:07Может быть, не обязательно в мозг
1947. 1:13:09втыкать. Он же постоянно взаимодействует
1948. 1:13:12с другими. Ну вот машины, которые А
1949. 1:13:16не пом Я тебя сейчас я тебя укалю сейчас
1950. 1:13:18в любое место. Тебе будет больно. Боль в
1951. 1:13:20голове.
1952. 1:13:22А машина, которая воспринимает дыхание
1953. 1:13:26человека, частоту импульса.
1954. 1:13:27Полигра полиграф, да. А он же общается
1955. 1:13:31не с мозгом, а с другими функциями
1956. 1:13:33человека. Но полиграф
1957. 1:13:36даёт возможность понять, о чём, ну не о
1958. 1:13:38чём, но на каком уровне,
1959. 1:13:41а эксперт, который, значит, смотрит на
1960. 1:13:43эти данные и что-то, да, и что-то
1961. 1:13:46трактует. Ну, к сожалению, выбраться из
1962. 1:13:48этого ничего не сделаешь. Это мы мы как
1963. 1:13:51бы сидим внутри себя. Вот мы у нас
1964. 1:13:53модель она она, собственно, мы живём в
1965. 1:13:56модели.
1966. 1:13:57Мы живём в этой модели. Мы никак не
1967. 1:13:59можем вырваться в ваши элементарные
1968. 1:14:02частички. Они все у нас реконструированы
1969. 1:14:04разными способами. Кто-то уравнения там
1970. 1:14:06написал красивые, вот ещё что-то. Но мы
1971. 1:14:10должны, чтобы трактовать этот внешний
1972. 1:14:12мир, у нас должен быть интерпретатор.
1973. 1:14:15Да,
1974. 1:14:15и это есть модель. Это самый лучший
1975. 1:14:18интерпретатор. Теперь переконструируем
1976. 1:14:20теорему Эшби. Самый лучший интерпретатор
1977. 1:14:24какого-то процесса - это модель этого
1978. 1:14:26процесса. Вот и всё.
1979. 1:14:27О'кей. Искусный интеллект ээ в этом
1980. 1:14:29смысле станет когда-нибудь интеллект
1981. 1:14:32станет когда-нибудь думать или
1982. 1:14:35соображать или по как мозг или хоть по
1983. 1:14:37каким-нибудь параметрам приблизиться к
1984. 1:14:39мозгу в том плане, в каком вот вы?
1985. 1:14:42В смысле личность появится? А, ну я даже
1986. 1:14:44хочу спросить, видимо, более технические
1987. 1:14:47вещи. Вот, э, у Александра Якорович есть
1988. 1:14:49какие-то представления о том, э,
1989. 1:14:53концепция о том, что происходит в мозгу,
1990. 1:14:56может ли в больших языковых моделях,
1991. 1:14:59там, в чём-нибудь ещё происходить, да,
1992. 1:15:01как в какой-то степени параллельные
1993. 1:15:04похожие вещи. Что они создадут? Давайте
1994. 1:15:06я так спрошу, что они создадут свою
1995. 1:15:09собственную модель мира или для этого им
1996. 1:15:11нужно, как ребёнку, органы чувств?
1997. 1:15:17Во-первых, называйте меня Александр
1998. 1:15:18[смех] какой-то. Александр Яковлевич тут
1999. 1:15:20присутствует, где
2000. 1:15:23в этой модели нету Александрович. Да.
2001. 1:15:26[смех]
2002. 1:15:26Да. Вот.
2003. 1:15:27А бывает, что дети родились без
2004. 1:15:30двигательных функций. Ну только мозг. Ну
2005. 1:15:32как, а Стивен Хокинг был в конце своей
2006. 1:15:35жизни, а бывают в начале жизни люди,
2007. 1:15:37лишённые
2008. 1:15:38Вот этот вопрос мы сейчас вот разберём с
2009. 1:15:40вами, он очень такой серьёзный, да,
2010. 1:15:42им трудно модель мира созда себя
2011. 1:15:45создать, если они не могут,
2012. 1:15:46ну, например, от рождения слепой, от
2013. 1:15:48рождения глухой. Дада. Да, и модель
2014. 1:15:50ставится внутрь. У неё недостаток есть
2015. 1:15:52информации, она всё равно строит этот
2016. 1:15:55внешний мир. Она, конечно, всё равно его
2017. 1:15:57построит, потому что есть речь. И
2018. 1:16:00поэтому, значит, на можно с опорой на
2019. 1:16:03речь уже много чего там делать
2020. 1:16:05глухонимае.
2021. 1:16:07Дадада. И в общем, в общем, человеческий
2022. 1:16:10мозг может построить полноценную вот эту
2023. 1:16:13модель. Просто она будет лишена
2024. 1:16:15некоторой терминологии, которой вы,
2025. 1:16:17значит, не можете. Есть такая опера
2026. 1:16:20Чайковского и Оланта. Там как раз дочь
2027. 1:16:23короля Рине, короля Прованса. Она от
2028. 1:16:26рождения была слепая. Угу.
2029. 1:16:28Ну не от рождения там, ну, в самом
2030. 1:16:30маленьком возрасте ослепло. И вот,
2031. 1:16:32значит, чтобы её никак не обидеть, он её
2032. 1:16:35посадил в роскошный сад, взял там
2033. 1:16:37прислужниц всяких, что Но они должны с
2034. 1:16:40ней так говорить, чтобы не упоминать
2035. 1:16:42зрительную функцию.
2036. 1:16:43Ага.
2037. 1:16:44Вот. И и она не знала, и она прекрасно
2038. 1:16:47себя чувствовала в это в этом мире, не
2039. 1:16:50зная ни о каком зрении. Всё прекрасно.
2040. 1:16:52Значит, пока в этот сад случайно не
2041. 1:16:55забрался этот прекрасный принц,
2042. 1:16:58э,
2043. 1:16:59но тупой,
2044. 1:17:00который ничего не разобрался. В чём тут
2045. 1:17:02дело?
2046. 1:17:02Тупой, да. [смех]
2047. 1:17:04Да. И начал ей говорить: "Вот это
2048. 1:17:06красная роза, это белая роза". Что такое
2049. 1:17:08красная белая роза? И она начала
2050. 1:17:11понимать, что-то не то, что-то тут не
2051. 1:17:13то, да, что-то, значит. И в конце концов
2052. 1:17:17он ей понял, что она слепа. И он вот из
2053. 1:17:20лучших побуждений начал ей объяснять,
2054. 1:17:22что есть такое зрение и прочее, и
2055. 1:17:24прочее. Но [смех]
2056. 1:17:26очень тупой принцип. Зачем он это
2057. 1:17:29сделал?
2058. 1:17:29Но, вы знаете, там хороший конец, потому
2059. 1:17:31что этот держал при себе ээ доктора
2060. 1:17:35какого-то мавританского доктора, который
2061. 1:17:38должен был её излечить. И он говорил,
2062. 1:17:40что я могу ей дать рение, но его
2063. 1:17:43привезли, когда ей было уже 18 лет, но
2064. 1:17:45она говорит, всё равно не будет ничего
2065. 1:17:46видеть. Вы понимаете, насколько тонко
2066. 1:17:49сценарист понял, что в голове есть
2067. 1:17:52модель. У неё модель без зрения,
2068. 1:17:55что толку, что она откроет глаза.
2069. 1:17:58И вот он ей говорит, что я только обреку
2070. 1:18:01её на страдание, если я открою ей
2071. 1:18:03зрение.
2072. 1:18:05Ну вот как-то они с этим мучились,
2073. 1:18:07мучились, но вот случайно вот она
2074. 1:18:10узнала, что есть зрение. Этот принц
2075. 1:18:12рассказал ей, как прекрасен этот мир. И
2076. 1:18:16тогда этот доктор решился. Он, значит,
2077. 1:18:19открыл ей зрение, и она была счастлива,
2078. 1:18:22потому что её этот принц подготовил. Ну,
2079. 1:18:24потому что она влюбилась в этого принца
2080. 1:18:26и так далее, и так далее. Но смотрите,
2081. 1:18:29нейрофизиологически и вот то это та то
2082. 1:18:32же самое, о чём мы говорим с вами
2083. 1:18:34абсолютно, когда это было сделано в
2084. 1:18:36позапрошлом веке. Э и вот вам,
2085. 1:18:39пожалуйста, именно такая ситуация. Нет в
2086. 1:18:41модели описания, значит, мы это не
2087. 1:18:44видим, даже если глаза открыты.
2088. 1:18:46А и учим
2089. 1:18:50искусственный интеллект видеть.
2090. 1:18:52Ээ он создаёт модель мира, просто на это
2091. 1:18:54жалуется, что как с этим не очень.
2092. 1:18:56Вот смотрите, значит, ваш вопрос был и
2093. 1:18:58включает это. У меня такое плохое
2094. 1:19:00свойство. Я помню все пункты разговора,
2095. 1:19:04и вы мне задали вопрос по поводу того,
2096. 1:19:06научится ли этот искусственный
2097. 1:19:07интеллект. И, значит, до такого уровня,
2098. 1:19:10как учится этот мозг, дело в том, что
2099. 1:19:13нет, здесь уже у нас полно полно
2100. 1:19:16примеров. Языковая модель, большие
2101. 1:19:19языковые модели - это сетки, которые
2102. 1:19:22содержат в себе модель.
2103. 1:19:24Угу.
2104. 1:19:24Модель естественного языка.
2105. 1:19:29Пожалуйста.
2106. 1:19:30Я подозреваю, что шахматные программы,
2107. 1:19:34ну, есть есть такие альфазеро,
2108. 1:19:40она имеет внутри модель. И модель она
2109. 1:19:43имеет не потому, что там классные из
2110. 1:19:45этого Open а AI программисты. Она у неё
2111. 1:19:49выработалась, потому что у неё задача
2112. 1:19:52была выиграть,
2113. 1:19:53да, она сама с собой даже играла и
2114. 1:19:54научила,
2115. 1:19:54да. Собственно, в этом она и играет,
2116. 1:19:56потому что шахматные партии с человеком
2117. 1:19:58- это целая история. А там они каждую
2118. 1:20:00там мгновение делают партию. И поэтому
2119. 1:20:02можно учиться. Но получается, что лучший
2120. 1:20:05игрок - это тот, у которого есть модель
2121. 1:20:08этой игры.
2122. 1:20:10И, естественно, она должна была сделать
2123. 1:20:12эту модель шахматной игры.
2124. 1:20:13То есть все вот эти вот 158 млн весов,
2125. 1:20:16распределённых в ео связях, это есть
2126. 1:20:18модель из модели. Это модель, да, она
2127. 1:20:20схватила сущностные свойства шахматной
2128. 1:20:23партии.
2129. 1:20:24И таким образом и она резко стала лучше
2130. 1:20:27играть. То есть, что значит резко? Все
2131. 1:20:30предыдущие программы шахматные, там
2132. 1:20:32такая была
2133. 1:20:34стокфиш, да, программа, она их она
2134. 1:20:37играет с нуля. Стокфиш они там всему там
2135. 1:20:40хитрили, там дебютную базу загружали,
2136. 1:20:43там ещё что-то.
2137. 1:20:45А эту сажали.
2138. 1:20:46Кстати, она сделала несколько открытий в
2139. 1:20:47дебютах Альфазеро. Она, играя со
2140. 1:20:50Стокфишем, выносила её иногда очень
2141. 1:20:52нетривиально играя дебюты.
2142. 1:20:54Совершенно верно. Да, совершенно верно.
2143. 1:20:56Но её сажали играть с нулевы, ну
2144. 1:20:59нулёвкой. Ни дебютной базы,
2145. 1:21:03Нет, и правила не знала.
2146. 1:21:05Нет, нет, не знала. Не знала, я вам
2147. 1:21:08гарантирую. Да. Вот именно так вот
2148. 1:21:10сажают. Её задача не правила знать, а
2149. 1:21:14целевой результат. Съесть короля,
2150. 1:21:16допустим. Всё. Она может просто там
2151. 1:21:18пешкой его съесть. Да. Да. Вот так она
2152. 1:21:21начинает играть. Вот так. Через 21 день
2153. 1:21:24это реальные
2154. 1:21:25Угу.
2155. 1:21:26всё кругом обыгрывало. Через 40 дней
2156. 1:21:29Стокфиish обыграла. Она обыграла
2157. 1:21:31Стокфиish с нуля, без всяких дебютных
2158. 1:21:34баз. Всё, можете посмотреть. И и что там
2159. 1:21:38в этом так Изюминко, когда она играла со
2160. 1:21:41Стокфиш, обыгрывая её. Ну, вы знаете,
2161. 1:21:44если так уж внимательно там разбираться,
2162. 1:21:46как она её обыгрывала, допустим, 100
2163. 1:21:48партий,
2164. 1:21:48там было матчи и несколько Стокфиш, там
2165. 1:21:51были ничьи и Стокфиш несколько выиграла.
2166. 1:21:53Нет, нет, нет, вот в том ни одной. В
2167. 1:21:55том-то всё дело 80 ничьих, допустим, и
2168. 1:21:5820 выигра. То есть не так-то, в общем,
2169. 1:22:00всё безоблачно, да. Всё-таки та
2170. 1:22:02сопротивлялась. А Стокфеш выносит всех
2171. 1:22:04людей вообще как делать нечего,
2172. 1:22:05заметить.
2173. 1:22:05Ну, потому что там у неё ило на 500
2174. 1:22:07очков больше, чем у любых, да. Поэтому
2175. 1:22:10вот. И, значит, у неё была одна
2176. 1:22:12особенность. Была одна особенность. Она,
2177. 1:22:15обыгрывая эту стоквиш, играла с со
2178. 1:22:19скоростью 70.000 операций в секунду.
2179. 1:22:22Угу.
2180. 1:22:24А Стоквиш в это время играла с ней со
2181. 1:22:27скоростью 80 млн операций в секунду.
2182. 1:22:31Модель лучше,
2183. 1:22:32видите?
2184. 1:22:32Угу.
2185. 1:22:33Не то, что модель, у Стоквиш нет модели.
2186. 1:22:35О'кей?
2187. 1:22:35А как только появляется модель, всё
2188. 1:22:37оптимизируется совершенно. И вот я
2189. 1:22:40подозреваю, собственно, это нигде не
2190. 1:22:41написано, но я подозреваю, что у неё
2191. 1:22:43выработалась модель
2192. 1:22:46шахматной игры.
2193. 1:22:46Тогда вопрос про тестюринга вам надо
2194. 1:22:48задавать по-другому. А
2195. 1:22:53может ли быть искусственный интеллект, у
2196. 1:22:55которого вы обнаружите уж не знаю как. А
2197. 1:22:59вы не можете обнаружить у него модель
2198. 1:23:00мира?
2199. 1:23:01Ну вы прави мне кажется, вы на
2200. 1:23:03правильном пути, да? Как-то надо
2201. 1:23:05обнаруживать, есть ли модель. Есть ли
2202. 1:23:07модель? А её можно обнаружить по вот по
2203. 1:23:10этой очень высокому э коэффициенту
2204. 1:23:14оптимизации. То есть как-то вот
2205. 1:23:17схватывает то, что нельзя взять ни
2206. 1:23:18перебором, ни чем. И всё-таки, значит,
2207. 1:23:21она делает правильный ход. Ну, как
2208. 1:23:22шахматист, собственно, у него в голове
2209. 1:23:24тоже модель. Ну, естественно,
2210. 1:23:27про физическую модель мира есть,
2211. 1:23:28конечно, замечательные примеры,
2212. 1:23:29например, не шахматиста, а футболиста,
2213. 1:23:31который бьёт какой-нибудь обалденский
2214. 1:23:33крючённый удар, анализирувает
2215. 1:23:35колоссальное количество параметров, но
2216. 1:23:37при этом он не делает в прямом смысле
2217. 1:23:39слова вычислений.
2218. 1:23:40Вот. А это делает он вообще не делает
2219. 1:23:43вычислений. Это модель. Ну, смотрите,
2220. 1:23:46пример. А, значит, есть такие вот люди
2221. 1:23:49странные, они называются охотники.
2222. 1:23:51Угу.
2223. 1:23:52И есть среди них такие, которые охотятся
2224. 1:23:54на уток. Угу.
2225. 1:23:55Утка где на каком расстоянии утка может
2226. 1:23:58быть? Она с упреждением стрелять, то
2227. 1:24:01есть
2228. 1:24:01разгадывать её будущую. Да. Дело в том,
2229. 1:24:04что теперь-то мы знаем в узком кругу,
2230. 1:24:07что охотник же реальную удку не видит.
2231. 1:24:10Он же её видит в реконструированном
2232. 1:24:12виде, в своей модели, и он целится в эту
2233. 1:24:15реконструированную утку. У него другого
2234. 1:24:17хода нет. Он же не видит эту утку, мы же
2235. 1:24:19уже понимаем.
2236. 1:24:21А попадает в реальную.
2237. 1:24:23Видите, как точно согласован физический
2238. 1:24:26мир и его модель.
2239. 1:24:27Угу.
2240. 1:24:29И вот вам, вот вам
2241. 1:24:33ситуация. Но, конечно, это не каждый
2242. 1:24:35охотник. Это значит может опыт опыт это
2243. 1:24:39означает, модель может так научиться,
2244. 1:24:42чтобы её внутренняя моделированность в
2245. 1:24:44точности совпадало с внешним миром. Ну,
2246. 1:24:47куда уж точнее попадать в целиться в в
2247. 1:24:50свою утку в голове, а попадать в
2248. 1:24:51реальную утку в пространстве. Вот вам
2249. 1:24:54такое сопряжение модели. И это чудо
2250. 1:24:57делает, творит мозг. А теперь вопрос:
2251. 1:24:59может ли, допустим, искусственный
2252. 1:25:01интеллект, ну, эти все сетки, допустим,
2253. 1:25:03создать такую модель, как у человека,
2254. 1:25:07то, что они могут создать модель языка,
2255. 1:25:10игры в го,
2256. 1:25:11ну, так сказать, это мы уже видим. Ну,
2257. 1:25:14как-то это, в общем, не очень как-то
2258. 1:25:16популяризируется, что это модели уже там
2259. 1:25:19у них.
2260. 1:25:20Ну, потому что их никто не может
2261. 1:25:21выписать формально.
2262. 1:25:23Вот, да. А, а вот может ли универсальная
2263. 1:25:28модель быть, как у человека?
2264. 1:25:30Ну, для этого нужна активность, как у
2265. 1:25:31человека.
2266. 1:25:32Совершенно верно. Это невозможно.
2267. 1:25:33Для этого нужно ручки, ножки, живот, э,
2268. 1:25:36кожа, боль, боль,
2269. 1:25:37всё, всё, всё, всё, что вы сказали.
2270. 1:25:39Холод, холод, голод. Вот тогда будет
2271. 1:25:42действительно, ну и, вообще-то говоря,
2272. 1:25:45я даже не уверен, что вот эти все,
2273. 1:25:47значит, сетки, которые сейчас есть, они
2274. 1:25:50по сложности устроят, значит,
2275. 1:25:54устроят эту цель создать универсальную
2276. 1:25:56модель. Может быть, у них там тоже будут
2277. 1:25:59свои какие-то ограничения, потому что
2278. 1:26:01мозг, видите, у нас и людей нет
2279. 1:26:03универсальных. У каждого модель ущерб,
2280. 1:26:07ну, как какую-то часть окружающего мира
2281. 1:26:11хорошо воспроизводит.
2282. 1:26:12Смотрите, смотрите,
2283. 1:26:13профессиональ, ну, профессия,
2284. 1:26:15это верно. Но дело в том, что это,
2285. 1:26:16частности, потому что у нас, в общем-то,
2286. 1:26:18функционирует универсальная модель. По
2287. 1:26:20крайней мере, в пределах
2288. 1:26:22культурологического
2289. 1:26:24пространства одного и того же, вы
2290. 1:26:26увидите, что мы совпадаем. Вот помноже,
2291. 1:26:29ну, 95%
2292. 1:26:31всего, оказывается, мы одинаково
2293. 1:26:33понимаем, видите? А в каких-то вот
2294. 1:26:36сугубо профессиональных областях, да, и
2295. 1:26:38поэтому какой-нибудь там понре, конечно,
2296. 1:26:40дотеет какую-нибудь сложную там
2297. 1:26:42гипотезу. Да, ну, конечно, я её не
2298. 1:26:45понимаю, он её понимает, но дело в том,
2299. 1:26:47что он же её затеял, ничего не вычисляя
2300. 1:26:50и не понимая, откуда она у него взялась.
2301. 1:26:53Это подсказка модели. Явная подсказка
2302. 1:26:56модели. Человек копался в этом, он
2303. 1:26:58профессионал, он копался в это много. И
2304. 1:27:00модель, как вы вот правильно говорите,
2305. 1:27:02затачивалась в этом месте очень сильно,
2306. 1:27:05и она схватывала эти свойства. Но
2307. 1:27:07проблема в том, что у нас нет прямого
2308. 1:27:09контакта с моделью.
2309. 1:27:10Угу.
2310. 1:27:11Интуиция это называется. Вот совершенно
2311. 1:27:13верно. В частности интуиция.
2312. 1:27:15Эти подсказки мы называем интуицией,
2313. 1:27:18потому что она уже содержит
2314. 1:27:20закономерности. Предсмотрите, сколько
2315. 1:27:22всего этого внешнего мира. А, и
2316. 1:27:25подсказывает такие сложные взаимосвязи,
2317. 1:27:28которые подсмотрел Панкаре. Но ему
2318. 1:27:30подсказала. А Перельман он это ничего,
2319. 1:27:34так сказать, не знает. Его задача
2320. 1:27:36техническая. Да, техническая. Понка
2321. 1:27:39рассказал. Сейчас мы попробуем доказать,
2322. 1:27:42кто тут. Видите, гений. Ну, Пельман
2323. 1:27:44тоже, конечно, хороший математик, да, но
2324. 1:27:47гени-то Понкаре. О, он вошёл в контакт
2325. 1:27:50своей моделью, но эту мы мистику никакую
2326. 1:27:53не рассматриваем,
2327. 1:27:54и получил от неё подсказку. Наша задача
2328. 1:27:57как-нибудь пробиться к этой модели. Есть
2329. 1:28:00такие люди, которые идут этим путём.
2330. 1:28:02Их как зовут?
2331. 1:28:03Буддистские монахи.
2332. 1:28:06Опа. [смех]
2333. 1:28:09Я уже вижу
2334. 1:28:09без всяких электродов и шейных машин.
2335. 1:28:13Они подавляют часть функции мозга для
2336. 1:28:17того, чтобы высветить какие-то другие.
2337. 1:28:20Если очень коротко,
2338. 1:28:21да, примерно так, конечно, да. эти вот
2339. 1:28:23глубинные медитации,
2340. 1:28:25судя по описаниям того, куда они хотят
2341. 1:28:28прийти,
2342. 1:28:29Угу.
2343. 1:28:30Ну, вы знаете, я там делаю каждый год
2344. 1:28:33две-три экспедиции туда для того, чтобы
2345. 1:28:35с ними, значит, работать, судя по
2346. 1:28:38описаниям, которые, но таких таких
2347. 1:28:40глубинных медитаций - это очень трудное
2348. 1:28:42дело. среди вот там около двух десятков
2349. 1:28:47тысяч монахов, тибетских монахов в
2350. 1:28:49Индии, ну процентов 5-4% могут делать
2351. 1:28:52такие глубокие погружения. И вот, судя
2352. 1:28:54по тому, как они описывают, они
2353. 1:28:57стремятся попасть во внутренний опыт.
2354. 1:29:01А внешнее проявление этой внутренней
2355. 1:29:04работы. Вот программа выигрывает
2356. 1:29:07шахматные партии. А как они, так
2357. 1:29:11сказать, доказывают свою внутреннюю
2358. 1:29:14работу для посторонних?
2359. 1:29:16Монохи,
2360. 1:29:17да, они сидят и внутри себя что-то там.
2361. 1:29:20Ну верно, верно.
2362. 1:29:21А может просто сидят и балдеют.
2363. 1:29:24Ну да, дада. Вы знаете, значит,
2364. 1:29:27действительно, мы никак не можем
2365. 1:29:28верифицировать, да, то, что они там
2366. 1:29:31говорят. Просто,
2367. 1:29:33значит, можно так сказать, великий
2368. 1:29:35буддистский народ не может ошибаться.
2369. 1:29:37[смех]
2370. 1:29:39Нет, я немножко другое хотел сказать. У
2371. 1:29:41них всё-таки своя вера, которая, значит,
2372. 1:29:44они репетируют уже несколько тысяч лет.
2373. 1:29:48И они стремятся, они себя сильно
2374. 1:29:50ограничиют, они, в общем, не пользуются
2375. 1:29:53удовольствиями жизни ради того, чтобы,
2376. 1:29:56ну, прийти к состоянию, который вот есть
2377. 1:29:58состояние Будды, который попал вот в
2378. 1:30:01этот внутреннее содержание. И это вот,
2379. 1:30:03значит, ему счастье. Так вот, они
2380. 1:30:05стараются вот идти по этому пути. И у
2381. 1:30:08них написаны тома. Ну, у меня есть такой
2382. 1:30:11том, который написан 600 лет назад.
2383. 1:30:13Регламент, строгий регламент, как идти
2384. 1:30:15по этому пути. И я же не с одним
2385. 1:30:18монахом, а у меня уже набралось около
2386. 1:30:2170ти.
2387. 1:30:22А вы пробовали?
2388. 1:30:24Мы не можем на
2389. 1:30:26ограничивать себя. Нене нет. Дело не в
2390. 1:30:28этом. Просто если из буддистских
2391. 1:30:31монахов, которые живут в монастырях,
2392. 1:30:32только 4-5% достигают такой глубины, нам
2393. 1:30:36это невозможно это сделать.
2394. 1:30:38Но это изучение мозга, как он есть. В
2395. 1:30:40каком-то смысле погружение в свой мозг,
2396. 1:30:41как он есть, освобождённый от модели.
2397. 1:30:43Да. Вот. Ну вы правильно сказали, что
2398. 1:30:46вот они, если погружаются туда, ну там
2399. 1:30:48же есть модель, там закономерности этого
2400. 1:30:50мира, там открытий полно. Всё, что мы
2401. 1:30:53тут бьёмся, там просто вот так эти вот
2402. 1:30:55то, что экаре чуть-чуть там прикоснулся,
2403. 1:30:59то если ты туда попадаешь, там просто
2404. 1:31:00бьёт ключом эти открытия. Им они не
2405. 1:31:04интересны, они не профессионалы, чтобы
2406. 1:31:06какие-то такие открытия, им же нужно
2407. 1:31:08фисфак заканчивать, махмат там,
2408. 1:31:09что-нибудь ещё. Они ни к чему не
2409. 1:31:11учились, поэтому они им достаточно того,
2410. 1:31:15что они открывают для себя вот подоплёку
2411. 1:31:19жизни. Ээ значит, но в их терминологии
2412. 1:31:23они освобождаются от страданий, от
2413. 1:31:26приобретают вот такое счастье. Я
2414. 1:31:28немножко утрирую понима, потому что
2415. 1:31:30А кто их кормит?
2416. 1:31:32В столовую ходят. Ну кто создаёт те
2417. 1:31:35материальные блага, которыми они
2418. 1:31:37пользуются? Ну это вот это классический,
2419. 1:31:39да, конечно, вопрос.
2420. 1:31:40Не их работа мозга, не их работа рук,
2421. 1:31:42да, вы знаете, значит, э ну ээ я сейчас
2422. 1:31:46вам отвечу, потому что есть конкретный
2423. 1:31:48конкретный ответ на кто их кормит. Но
2424. 1:31:51дело в том, что так-то со стороны
2425. 1:31:53посмотреть, вот у этих буддистов там
2426. 1:31:55примерно 18.000 текстов. То есть это
2427. 1:31:58гораздо больше, чем христианском, ээ
2428. 1:32:01эпосе и прочее. И каждый монастырь - это
2429. 1:32:05университет. Там никто не молится,
2430. 1:32:07ничего. Там они целыми днями зубрят эти
2431. 1:32:09тексты, да. Есть монастырь более
2432. 1:32:12религиозный, это философский, это
2433. 1:32:14исторический, есть такой такой такой. И
2434. 1:32:16вот эти древние книги, если на тибетском
2435. 1:32:19языке, допустим, человек, который
2436. 1:32:21прекрасно знает тибетский язык, он не
2437. 1:32:23понимает, о чём там эта книга, но должен
2438. 1:32:26быть учитель, который начинает
2439. 1:32:27растолковывать. И вот в этих монастырях
2440. 1:32:30они оживляют эти книги. То есть с
2441. 1:32:32помощью учителя они наконец понимают
2442. 1:32:35смыслы этого текста и в результате
2443. 1:32:38становятся сами учителями и так далее. И
2444. 1:32:41вот получается, что если вот они пойдут
2445. 1:32:43работать на стройку, всё, эти книги
2446. 1:32:45превращаются в мэ
2447. 1:32:48в мёртвую мудрость. Никто бы уже никогда
2448. 1:32:51не поймёт, что там написано. Поэтому,
2449. 1:32:53ну, есть вот такой, но это не их не
2450. 1:32:55главная цель. Они всё-таки стараются,
2451. 1:32:58чтобы вот выйти за пределы вот такого
2452. 1:33:01быта. У меня есть кощунственное
2453. 1:33:03предложение, конечно, загрузить эти
2454. 1:33:05книги в большие языковые модели [смех]
2455. 1:33:09и попробовать,
2456. 1:33:09знаю, наверное, они подгружены вообще.
2457. 1:33:11Тибетский язык плохо плохо. Вот нету
2458. 1:33:14большая языковая модель может обучиться
2459. 1:33:15любому языку, если очень сильно
2460. 1:33:17постараюсь.
2461. 1:33:17Конечно, конечно. Ну там, понимаете, это
2462. 1:33:20же, ну, мы же всё прекрасно понимаем
2463. 1:33:22превратности этого языка. Я, например,
2464. 1:33:24задал, ну, одной из моделей
2465. 1:33:27Cold. А, значит, вопрос. Кто написал
2466. 1:33:31такую фразу?
2467. 1:33:33Человек да звучит гордо.
2468. 1:33:35Да,
2469. 1:33:36она мне мгновенно отвечает. Айвазовский.
2470. 1:33:40Да. А как она
2471. 1:33:43вот Ну я понимаю, почему она так
2472. 1:33:46сказала. Так, так загружили загрузились
2473. 1:33:49тексты. А это же модель, понимаете? И
2474. 1:33:52поэтому ошибки модели, ну никуда не
2475. 1:33:55денешься от ошибок модели. Это модель,
2476. 1:33:57она не в точности соответствует
2477. 1:33:58реальности. И вот вам вот я вот поймал
2478. 1:34:01вот такую неточность. Ну, подумаешь сам,
2479. 1:34:03какая разница.
2480. 1:34:05Но тем не менее я и написал, что значит
2481. 1:34:09эту фразу написал, значит, Горький в
2482. 1:34:11своей песе на дне там. Так вот,
2483. 1:34:13и теперь она будет правильно от забыл и
2484. 1:34:16забыл про это дело. Через какое-то
2485. 1:34:18время, на месяца, через два, я опять её
2486. 1:34:20спрашиваю, она говорит: "Это написал
2487. 1:34:23Айвазовский, но есть частное мнение, что
2488. 1:34:27это написал Горький". Чувствуете, как
2489. 1:34:29она делает? Если мы все соберёмся и
2490. 1:34:31перевесим те тома книг, которые, значит,
2491. 1:34:34она сделала вывод, что это Айвазовский,
2492. 1:34:36то тогда она будет говорить, что то
2493. 1:34:38частное
2494. 1:34:38вообще довольно людское поведение.
2495. 1:34:40Какое
2496. 1:34:41довольно людское поведение в некотором
2497. 1:34:43роде.
2498. 1:34:43Ну понятно неком роде людское поведение
2499. 1:34:46вообще. Вот все говорят так и вообще вот
2500. 1:34:48так вот. Но если вы, конечно, мне сейчас
2501. 1:34:49все меня убедят, что наоборот, ну тогда
2502. 1:34:52ладно. Ну вот видите, поэтому вот ждать
2503. 1:34:55от того, что они сделают универсальную
2504. 1:34:57модель, чтобы она была, ну, как-то
2505. 1:35:00соответствовала человеческой, шансов
2506. 1:35:02нет, но они могут делать всё более
2507. 1:35:05совершенные собственные модели. Если их
2508. 1:35:08путить на волю, на поля, пусть там
2509. 1:35:10пасутся, вот то они могут делать
2510. 1:35:12совершенно свои визу монахов.
2511. 1:35:14Нет, нет, искусные большие языковые
2512. 1:35:17модели. Сетки сетки. Ну, конечно,
2513. 1:35:18если их пустить, да, то, конечно, они
2514. 1:35:20будут там как-то совершенствоваться.
2515. 1:35:24А их не пустили ещё на волю. Нужно
2516. 1:35:26воспринимать их как вторых нас. Они
2517. 1:35:28собственный мир в себе. Это вещь в себе,
2518. 1:35:30да? И они могут стать вредными, потому
2519. 1:35:32что они же не сопряжены с нами. Они,
2520. 1:35:34допустим, не злонамерены, но они будут
2521. 1:35:36нам мешать, потому что они действительно
2522. 1:35:39будут хорошо моделировать многие
2523. 1:35:40процессы. Ничего они не моделируют. На
2524. 1:35:42самом деле у меня есть опыт такой вот
2525. 1:35:44личный опыт. Недавно один компьютерный
2526. 1:35:47гений обратился ко мне с просьбой. Я,
2527. 1:35:48говорит, он, а, хорошо разобрался в
2528. 1:35:51диалоге с этой программой, там О1, вот
2529. 1:35:55этот чат GPT и так далее. О, говорит,
2530. 1:35:57она такая крутая, она задачи решает на
2531. 1:36:00уровне докторов наук, дайте ей
2532. 1:36:01какую-нибудь задачу. Я ей дал две
2533. 1:36:03задачи. Одну из старого своего
2534. 1:36:06астрономического задачника, другую из
2535. 1:36:08нового, недавно опубликованного.
2536. 1:36:11На старую она не легче была задача. Она
2537. 1:36:13тут же дала правильный ответ, потому что
2538. 1:36:16эта задача циркулирует уже по сетям и
2539. 1:36:18ответа где-то она.
2540. 1:36:19Ну, она просто ответ дала, не решение.
2541. 1:36:22Ну, фактически правильный ответ. Мне
2542. 1:36:24этого достаточно. Значит, каким-то
2543. 1:36:25образом студент тоже мне даёт ответ, и я
2544. 1:36:27удовлетворяюсь.
2545. 1:36:29На вторую задачу она пошла лесом и ушла,
2546. 1:36:32в общем, в неправильное решение, потому
2547. 1:36:34что она просто не нашла в сети
2548. 1:36:37правильного ответа. Это нечеловеческое
2549. 1:36:39поведение. Она не может вот эти самые
2550. 1:36:43как это сложные ваши компьютерные
2551. 1:36:45модели, они рассуждать не могут. У них
2552. 1:36:47эвристического нет начала. Они тупо ищут
2553. 1:36:50по сети. Нет, смотрите, это это не
2554. 1:36:53совсем так. Дело в том, что языковая
2555. 1:36:55модель не подключена к интернету.
2556. 1:36:57Как это?
2557. 1:36:57Нет.
2558. 1:36:58А как она обучается? На каких?
2559. 1:37:00Нет, на стадии обучения. И то даже тогда
2560. 1:37:03ей не нужен интернет. Это будет долгая
2561. 1:37:05история. Они просто текстовые корпуса
2562. 1:37:07прямо загружают туда и всё.
2563. 1:37:09модель. Поэтому они учатся на корпусах
2564. 1:37:12текстов, огромное количество текстов и
2565. 1:37:15так далее. Я об этом говорю,
2566. 1:37:16но попался,
2567. 1:37:17когда она отвечает на вопрос, она не
2568. 1:37:19подсматривает, она не как Google
2569. 1:37:20работает, она пытается сделать
2570. 1:37:22рассуждение на основе того, что она как
2571. 1:37:24бы знает.
2572. 1:37:25Вот вот в том-то всё и дело. Видите, она
2573. 1:37:27ничего не рассуждает, вы правы. Она это
2574. 1:37:30печатный станок, который печатает каждую
2575. 1:37:33следующую букву в соответствии с
2576. 1:37:36моделей. С моделью. То есть, ну,
2577. 1:37:38смотрите, y = x²
2578. 1:37:41это некая кривая, в которой бесконечное
2579. 1:37:44количество точек,
2580. 1:37:45правильно? Да.
2581. 1:37:47А она свёрнута в эту маленькую модель y
2582. 1:37:50= x², что хочу, подставлю и получу любую
2583. 1:37:53точку. Вот модель, она в свёрнутом виде
2584. 1:37:56содержит. Видите? Да, содержит. Но это
2585. 1:37:59должна быть такая модель, которая
2586. 1:38:01реально это описывает. Вот их можно
2587. 1:38:04заточить, эти модели, и они могут
2588. 1:38:06становиться всё более совершенны. Нужна
2589. 1:38:07только операциональная база. Вот эти
2590. 1:38:10сетки действительно сейчас это хорошая
2591. 1:38:12операциональная база для хорошего
2592. 1:38:14моделирования. Ну, во-первых, мы не
2593. 1:38:16узнаем, что там внутри. Слишком сложно
2594. 1:38:18всё. Но уже миллиард слои миллиардов
2595. 1:38:21формальных нейронов, десятки слоёв, там
2596. 1:38:24уже ничего не разобрать.
2597. 1:38:25Но это и не надо.
2598. 1:38:26И, ну, нам это нужна функция их. Да,
2599. 1:38:29совершенно верно. Но дело в том, что это
2600. 1:38:32становится два мира. Мы их не будем
2601. 1:38:34понимать, они нас не будут понимать.
2602. 1:38:36Нужны ли нам такие сер?
2603. 1:38:37Хороши супер вопрос. Я я предлагаю
2604. 1:38:40остановиться. Сегодня уж мы почти
2605. 1:38:41приехали, а мы идим сейчас. Я тебя
2606. 1:38:43спрошу про эту задачу и сам подумаю. И
2607. 1:38:45потом ты увидишь, насколько я хуже или
2608. 1:38:48лучше отвечаю, чем твоя неро. Может я
2609. 1:38:49должен ничего не решу и пойду вообще и
2610. 1:38:51пойду вообще туда.
2611. 1:38:52Доктор наук ты, наверное, решишь.
2612. 1:38:54Ну у тебя такие задачки, что их вообще
2613. 1:38:56не [смех] их школьники решают. Науги. Ну
2614. 1:38:58тогда я без шансов.
2615. 1:39:07Да,
2616. 1:39:08да, мы поняли. Мозг - это не простой
2617. 1:39:11компьютер.
2618. 1:39:12Совсем не
2619. 1:39:13Нет, совсем не компьютер. Он не
2620. 1:39:14занимается вычислением, он не работает с
2621. 1:39:16символами.
2622. 1:39:17Вот это проблема,
2623. 1:39:18да? А вот эти другие ребята, они другие.
2624. 1:39:20Я предлагаю на этой позитивной ноте,
2625. 1:39:23которая, между прочим, наши мозги
2626. 1:39:25побуждает подумать о том, что
2627. 1:39:28происходит. И, э, что у нас появились
2628. 1:39:31кто-то немножко как бы условно думающие,
2629. 1:39:34можно критиковать с разной точки зрения,
2630. 1:39:36но как бы немножко другие и по-другому
2631. 1:39:38думающие, потому что модели другие
2632. 1:39:40модели другие, принципы другие. Мы
2633. 1:39:42создали сами новую цивилизаци.
2634. 1:39:44Ну и вообще куда мы идём с нашей
2635. 1:39:46моделью, да? Она ведь уже пробила барьер
2636. 1:39:49биологической целесообразности. Она была
2637. 1:39:52для сделана для того, чтобы адаптировать
2638. 1:39:54человека к среде обитания, но сейчас она
2639. 1:39:57изучает свет далёких звёзд. Зачем? Это
2640. 1:40:00нам не наша среда обитания. Видите,
2641. 1:40:03у меня и такая задача. [смех]
2642. 1:40:05Почему глаз человека видит звёзды?
2643. 1:40:08Это для, казалось бы, биологической
2644. 1:40:11целесообразности не необходимо. Мы видим
2645. 1:40:14солнце. Понятно, да? Если бы мы втрое
2646. 1:40:17чувствительность сетчатки понизили, мы
2647. 1:40:20видели бы те же пейзажи, что и сегодня,
2648. 1:40:23только звёзд не видели бы. Но почему-то
2649. 1:40:25дарвиновская эволюция довела наше зрение
2650. 1:40:28до чувствительности видимости вот этих
2651. 1:40:30вот точечек. Зачем эти точечки нам? Как
2652. 1:40:34они помогают выживать?
2653. 1:40:35Ну, дело в том, что модель
2654. 1:40:36совершенствуется теперь независимо от
2655. 1:40:38того, что нужно человеку. Она же
2656. 1:40:40становится, старается быть зависимо.
2657. 1:40:43Зависимо. Ответ, что это необходимо. И
2658. 1:40:47когда-нибудь я расскажу, почему мы видим
2659. 1:40:49с
2660. 1:40:49Ну, чтобы Колумб правильно нашёл Индию.
2661. 1:40:54Ну, примерно
2662. 1:40:54он пользовался GPS-навигатором. [смех]
2663. 1:40:58Спасибо.
2664. 1:40:58Спасибо, Александр. Спасибо, спасибо.
2665. 1:41:00Супер, супер. Спасибо за удивительную
2666. 1:41:04историю. Даже несколько историй сразу.
2667. 1:41:06Да.
2668. 1:41:07Думаем
2669. 1:41:09и ставим лайки. А, обращаем внимание на
2670. 1:41:12то, как мы думаем, задумываемся о том,
2671. 1:41:14кто мы такие и пока и куда мы идём. И
2672. 1:41:17пока рассуждаем и размышляем, ставим
2673. 1:41:20лайки, подписываемся. Спасибо.
2674. 1:41:27[музыка]