Forwarded from Антон Кузнецов | Философ
Тайна сознания решена! Но никому не скажу. Если бы понимал, что такое депривация, то все равно бы не сказал)
😁10👍2
Из рубрики «Философские притчи»
Однажды жил да был ученый Перфекшионистов, и он хотел публиковать идеальные статьи, без сучка без задоринки. Поэтому, написав первую статью, он отдал ее на рецензию ИИ (искусственному интеллекту). ИИ выдал массу критических замечаний, после чего Перфекшионистов вынужден был статью полностью переписать.
После этого Перфекшеонистов отдал опять статью на рецензию ИИ. И опять возникло очень много очень ценных комментариев.
В третий раз Перфекшионистов закинул в море невод; простите, переписал статью от корки до корки и снова послал ее ИИ. В ответ — опять отрицательная рецензия.
Причем по ходу удовлетворения этих рецензий статья постепенно сходилась к какому-то совершенно примитивному содержанию. «Вышележащий слой находятся выше уровня головы, но ниже низлежащих структур, — с оторопью прочел Перфекшионистов в следующей версии статьи.
А в чем тут собственно дело? Почему совершенствов так близко, но тем не менее труднодостижимо?
Здесь следует обратиться немного к философии, которая учит, что есть идеализированный мир вещей в себе, которые являются как бы образцами для воплощения. Но есть и принципиальные трудности их познания, которые не может преодолеть никакой рецензент.
Поэтому из практических соображений достаточно только досчитать до двух. Это номер второго рецензента.
Что еще? Да, вроде бы, все.
Однажды жил да был ученый Перфекшионистов, и он хотел публиковать идеальные статьи, без сучка без задоринки. Поэтому, написав первую статью, он отдал ее на рецензию ИИ (искусственному интеллекту). ИИ выдал массу критических замечаний, после чего Перфекшионистов вынужден был статью полностью переписать.
После этого Перфекшеонистов отдал опять статью на рецензию ИИ. И опять возникло очень много очень ценных комментариев.
В третий раз Перфекшионистов закинул в море невод; простите, переписал статью от корки до корки и снова послал ее ИИ. В ответ — опять отрицательная рецензия.
Причем по ходу удовлетворения этих рецензий статья постепенно сходилась к какому-то совершенно примитивному содержанию. «Вышележащий слой находятся выше уровня головы, но ниже низлежащих структур, — с оторопью прочел Перфекшионистов в следующей версии статьи.
А в чем тут собственно дело? Почему совершенствов так близко, но тем не менее труднодостижимо?
Здесь следует обратиться немного к философии, которая учит, что есть идеализированный мир вещей в себе, которые являются как бы образцами для воплощения. Но есть и принципиальные трудности их познания, которые не может преодолеть никакой рецензент.
Поэтому из практических соображений достаточно только досчитать до двух. Это номер второго рецензента.
Что еще? Да, вроде бы, все.
🔥10🤝3👍2😁1💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
К посту о говорящих обезьянах (https://news.1rj.ru/str/augmented_brain/12806) — интервью с наиболее талантливой говорящей обезьяной и ученым, ее обучившим.
😁6🔥2
Из рубрики «Нейрофидбек — это какая-то хрень»
Это новая рубрика.
Начнем с цитаты из статьи 2016 года:
«Нейрофидбек известен как дополнительный и альтернативный метод лечения многих нарушений функции мозга. Однако современные исследования не подтверждают убедительных результатов относительно его эффективности».
Поскольку на статью примерно 900 ссылок, с таким мнением следует считаться.
Далее разберем все виды нейрофидбека: альфа, бета и т.п.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4892319/
Это новая рубрика.
Начнем с цитаты из статьи 2016 года:
«Нейрофидбек известен как дополнительный и альтернативный метод лечения многих нарушений функции мозга. Однако современные исследования не подтверждают убедительных результатов относительно его эффективности».
Поскольку на статью примерно 900 ссылок, с таким мнением следует считаться.
Далее разберем все виды нейрофидбека: альфа, бета и т.п.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4892319/
PubMed Central (PMC)
Neurofeedback: A Comprehensive Review on System Design, Methodology and Clinical Applications
Neurofeedback is a kind of biofeedback, which teaches self-control of brain functions to subjects by measuring brain waves and providing a feedback signal. Neurofeedback usually provides the audio and or video feedback. Positive or negative feedback ...
🔥4👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Из рубрики «Короткие лекции»
Тоже новая рубрика.
Получилось на 18 минут, но далее буду стараться укладываться в 10.
Тоже новая рубрика.
Получилось на 18 минут, но далее буду стараться укладываться в 10.
🔥8👍2🤔1
Искусственный интеллект помогает диагностировать трудноулавливаемое заболевание сердца по обычной ЭКГ. Исследователи надеются, что эта модель будет доступна в больницах, не имеющих сложного диагностического оборудования.
https://ai.nejm.org/doi/10.1056/AIoa2500164
https://ai.nejm.org/doi/10.1056/AIoa2500164
NEJM AI
A Foundation Transformer Model with Self-Supervised Learning for ECG-Based Assessment of Cardiac and Coronary Function
The wide availability of labeled electrocardiogram (ECG) data has driven major advances
in artificial intelligence (AI)–based detection of structural and functional cardiac
abnormalities and thus i...
in artificial intelligence (AI)–based detection of structural and functional cardiac
abnormalities and thus i...
👍1
Искусственный интеллект научился строить простые уравнения для описания сложных динамических систем на основе данных об их изменении во времени. Этот подход позволяет находить компактные и интерпретируемые модели, что открывает новые возможности для научных открытий в областях, где традиционные физические законы неизвестны или чрезмерно сложны.
https://www.nature.com/articles/s44260-025-00062-y
https://www.nature.com/articles/s44260-025-00062-y
Nature
Automated global analysis of experimental dynamics through low-dimensional linear embeddings
npj Complexity - Automated global analysis of experimental dynamics through low-dimensional linear embeddings
🔥3
Мухамад Салман Кабир, Гурген Согоян et al. разработали технологию, которая переводит мышечную активность руки в написанный текст — как будто человек пишет в воздухе, а ИИ это распознаёт и выводит буквы/цифры на экран. Для этого использовали новый неинвазивный метод оптомиографии (Optomyography, OMG) — оптическое измерение деформации мышц (лучше традиционной электромиографии EMG, без электродов и геля).
С помощью ИИ-декодеров (GRUScribe на базе GRU и TransScribe на базе трансформеров) успешно распознавали 10 цифр и 33 русские буквы у 20 здоровых людей и 4 ампутантов — без сложной предварительной обработки сигналов.
Прорыв в трёх ключевых аспектах: Первое в мире декодирование почерка (handwriting decoding) не из мозга, а из периферийных мышечных сигналов — сложная моторная задача, которую раньше решали только как классификацию отдельных символов. Переход от классификации к реконструкции непрерывной траектории движения — это позволяет распознавать естественный “почерк” в реальном времени, а не просто угадывать буквы. Использование оптической оптомиографии (OMG) вместо EMG: более чистый сигнал, выше соотношение сигнал/шум, устойчиво к помехам, полностью неинвазивно и удобно.
Плюс работает даже у ампутантов.
Это устанавливает новый стандарт для неинвазивных интерфейсов “мышца-компьютер” — перспективно для продвинутых протезов рук, общения парализованных людей и улучшенного управления гаджетами.
https://ieeexplore.ieee.org/document/11269447/
С помощью ИИ-декодеров (GRUScribe на базе GRU и TransScribe на базе трансформеров) успешно распознавали 10 цифр и 33 русские буквы у 20 здоровых людей и 4 ампутантов — без сложной предварительной обработки сигналов.
Прорыв в трёх ключевых аспектах: Первое в мире декодирование почерка (handwriting decoding) не из мозга, а из периферийных мышечных сигналов — сложная моторная задача, которую раньше решали только как классификацию отдельных символов. Переход от классификации к реконструкции непрерывной траектории движения — это позволяет распознавать естественный “почерк” в реальном времени, а не просто угадывать буквы. Использование оптической оптомиографии (OMG) вместо EMG: более чистый сигнал, выше соотношение сигнал/шум, устойчиво к помехам, полностью неинвазивно и удобно.
Плюс работает даже у ампутантов.
Это устанавливает новый стандарт для неинвазивных интерфейсов “мышца-компьютер” — перспективно для продвинутых протезов рук, общения парализованных людей и улучшенного управления гаджетами.
https://ieeexplore.ieee.org/document/11269447/
🔥13👍5👏2
Здесь, правда, никаких парков не было. Были какие-то видео плюс гиперсканирование, которое Сергей Шишкин считает полной хренью (ну и просмотр видео заодно).
Так что, если Сергей не боится испортить отношения с коллегами из ВШЭ, ждём от него разгромного комментария.
https://news.1rj.ru/str/neuronovosti/9182
Так что, если Сергей не боится испортить отношения с коллегами из ВШЭ, ждём от него разгромного комментария.
https://news.1rj.ru/str/neuronovosti/9182
Telegram
Новости нейронаук и нейротехнологий
Исследователи НИУ ВШЭ экспериментально показали благотворное влияние парков на горожан
Ученые НИУ ВШЭ изучили, как парки влияют на когнитивные и эмоциональные ресурсы горожан. Они сравнили электрическую активность мозга у 30 человек при просмотре видеозаписей…
Ученые НИУ ВШЭ изучили, как парки влияют на когнитивные и эмоциональные ресурсы горожан. Они сравнили электрическую активность мозга у 30 человек при просмотре видеозаписей…
Следующая революция в нейронауке происходит за пределами лабораторий.
Нейроэтология — новое направление, сочетающее нейронауку и этологию (изучение естественного поведения животных). Оно изучает активность мозга приматов в условиях свободного движения в естественной среде, а не в жёстко контролируемых лабораторных экспериментах.
Классическая нейронаука раскрыла многое о мозге, но упускала реальные когнитивные процессы в сложных, естественных ситуациях — таких как социальные взаимодействия, принятие решений или адаптация к изменениям.
Пример: после урагана Мария на острове Кайо-Сантьяго макаки-резусы стали более толерантными друг к другу, расширили социальные сети и лучше выживали в жаре.
Благодаря беспроводным нейрологгерам учёные теперь записывают сигналы мозга свободно движущихся приматов.
Исследования показывают более богатую и вариативную нейронную динамику, например, при груминге (взаимной чистке шерсти) мозг ведёт «социальный учёт» взаимодействий.
Это может радикально изменить понимание человеческого познания, помочь в лечении расстройств (аутизм, шизофрения) и развитии ИИ. Поле ещё молодое, сталкивается с техническими и аналитическими вызовами, но обещает прорыв.
https://bigthink.com/neuropsych/neuroethology/
Нейроэтология — новое направление, сочетающее нейронауку и этологию (изучение естественного поведения животных). Оно изучает активность мозга приматов в условиях свободного движения в естественной среде, а не в жёстко контролируемых лабораторных экспериментах.
Классическая нейронаука раскрыла многое о мозге, но упускала реальные когнитивные процессы в сложных, естественных ситуациях — таких как социальные взаимодействия, принятие решений или адаптация к изменениям.
Пример: после урагана Мария на острове Кайо-Сантьяго макаки-резусы стали более толерантными друг к другу, расширили социальные сети и лучше выживали в жаре.
Благодаря беспроводным нейрологгерам учёные теперь записывают сигналы мозга свободно движущихся приматов.
Исследования показывают более богатую и вариативную нейронную динамику, например, при груминге (взаимной чистке шерсти) мозг ведёт «социальный учёт» взаимодействий.
Это может радикально изменить понимание человеческого познания, помочь в лечении расстройств (аутизм, шизофрения) и развитии ИИ. Поле ещё молодое, сталкивается с техническими и аналитическими вызовами, но обещает прорыв.
https://bigthink.com/neuropsych/neuroethology/
🔥7👍2💯2
3-е место в треке Speech Detection на LibriBrain (NeurIPS 2025)
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам MEG (магнитоэнцефалография) предсказывать, слышит ли человек речь или тишину в аудиокниге о Шерлоке Холмсе.
Ключевые детали анализа и решения:
• Нормализация данных: Главный инсайт — глобальная Robust Z-score (медиана + MAD) только по train-сету и применение ко всем сплитам. Это дало преимущество над дефолтным подходом организаторов (отдельная нормализация по сплитам). Пер-сессионная нормализация улучшала val, но не использовалась из-за неизвестного состава holdout.
• Архитектура: Гибрид сверточных сетей + трансформер (Conv-Encoder с ResBlocks → Transformer с RoPE → Conv-Decoder). Что сработало:
• Depth-wise conv как первый слой (отдельные свертки по каналам, затем миксинг).
• Нормализация с learnable scale per channel внутри окон (+1.5%).
• Weight averaging последних 3 чекпоинтов (+1% на test).
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам MEG (магнитоэнцефалография) предсказывать, слышит ли человек речь или тишину в аудиокниге о Шерлоке Холмсе.
Ключевые детали анализа и решения:
• Нормализация данных: Главный инсайт — глобальная Robust Z-score (медиана + MAD) только по train-сету и применение ко всем сплитам. Это дало преимущество над дефолтным подходом организаторов (отдельная нормализация по сплитам). Пер-сессионная нормализация улучшала val, но не использовалась из-за неизвестного состава holdout.
• Архитектура: Гибрид сверточных сетей + трансформер (Conv-Encoder с ResBlocks → Transformer с RoPE → Conv-Decoder). Что сработало:
• Depth-wise conv как первый слой (отдельные свертки по каналам, затем миксинг).
• Нормализация с learnable scale per channel внутри окон (+1.5%).
• Weight averaging последних 3 чекпоинтов (+1% на test).
👍3🔥2❤1
Но, кстати, не умаляя заслуг
https://news.1rj.ru/str/augmented_brain/12848
Смотреть, какая модель лучше себя покажет на одних и тех же данных, — это же тоже случайный процесс, и к нему самому нужно предъявлять определенные статистические критерии.
Успех модели — это случайная величина.
Плюс все модели обычно предсказывают одно и то же. И, вроде, никто не анализирует unique contribution, или типа того.
https://news.1rj.ru/str/augmented_brain/12848
Смотреть, какая модель лучше себя покажет на одних и тех же данных, — это же тоже случайный процесс, и к нему самому нужно предъявлять определенные статистические критерии.
Успех модели — это случайная величина.
Плюс все модели обычно предсказывают одно и то же. И, вроде, никто не анализирует unique contribution, или типа того.
Telegram
Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый
3-е место в треке Speech Detection на LibriBrain (NeurIPS 2025)
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам…
Команда alvi (Aleksandr Kovalev, Aleksejs Timčenko, Petr Chizhov, Vladislav Lomtev) заняла 3-е место в стандартном треке Speech Detection с результатом 0.91 F1-macro (приз $800).
Задача: По сигналам…
👍2
Скудная речь современного человека
https://ren.tv/news/v-rossii/1390347-a-pogovorit-novye-tendentsii-iazyka-proglotili-gramotnuiu-rech
https://ren.tv/news/v-rossii/1390347-a-pogovorit-novye-tendentsii-iazyka-proglotili-gramotnuiu-rech
РЕН ТВ
Короткие ролики в соцсетях мешают работе мозга и обедняют речь человека
Речь современного человека стала скудной из-за коротких роликов в соцсетях и коронавируса.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Язык — это одна из важнейших функций нашего мозга
Учёные записали сигналы от отдельных нейронов в боковой затылочной области мозга человека — это часть коры, которая отвечает за распознавание форм и объектов.
В экспериментах они использовали три приёма: маскировку изображения (когда одно быстро сменяет другое), подавление вспышкой и бинокулярное соперничество (когда каждому глазу показывают разные картинки, и мозг по очереди воспринимает то одну, то другую).
Результаты показали, что когда человек осознанно видит изображение, нейроны в этой области мозга точнее его распознают и активируются преимущественно в соответствии с тем, что человек субъективно воспринимает.
Это исследование помогает понять, как в мозге возникает осознанное зрительное восприятие.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-67077-w
В экспериментах они использовали три приёма: маскировку изображения (когда одно быстро сменяет другое), подавление вспышкой и бинокулярное соперничество (когда каждому глазу показывают разные картинки, и мозг по очереди воспринимает то одну, то другую).
Результаты показали, что когда человек осознанно видит изображение, нейроны в этой области мозга точнее его распознают и активируются преимущественно в соответствии с тем, что человек субъективно воспринимает.
Это исследование помогает понять, как в мозге возникает осознанное зрительное восприятие.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-67077-w
Nature
Single-neuron correlates of visual consciousness in human lateral occipital complex
Nature Communications - How individual neurons in the human lateral occipital complex respond to perceptually suppressed visual input remains unclear. Here, the authors demonstrate that while most...
👍4❤1