Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый – Telegram
Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый
5.06K subscribers
4.8K photos
1.68K videos
52 files
7.01K links
Михаил Альбертович Лебедев (@lebedevmikhaila) — нейроученый. Индекс Хирша — 55 (Google scholar).

https://sites.google.com/site/lebedevneuro/curriculum-vitae

https://scholar.google.com/citations?user=cvd2xxcAAAAJ&hl=en
Download Telegram
Заголовок статьи сообщает, что некоторым организмам не нужен мозг для того, чтобы обучаться. Я представил, что эти существа овладели интегрированием по частям. Но нет, все оказалось гораздо прозаичнее: их били током, и здесь уж деваться некуда, приходится "браться за голову" и отползать.

https://www.sciencealert.com/these-sea-creatures-dont-need-a-brain-to-learn-according-to-a-new-study
Обзор, в котором были рассмотрены существующие исследования о здоровье и привычках к алкоголю почти 5 миллионов человек, является одним из крупнейших исследований, разоблачающих широко распространенное мнение о том, что умеренное употребление вина или других алкогольных напитков полезно для вас. В прошлом году исследователи в Великобритании изучили генетические и медицинские данные почти 400 000 человек и пришли к выводу, что даже низкое потребление алкоголя связано с повышенным риском заболевания.

https://slashdot.org/story/23/04/01/0642219/it-turns-out-moderate-drinking-isnt-good-for-your-health-new-study-finds
Полностью пропустил 1 апреля, но что-то было
Раньше, по-моему, это называлось "автоматическая система управления с обратной связью", но эта терминология куда-то почему-то ушла.

"Мы использовали методы байесовской оптимизации на основе гауссовского процесса (GPBO) для повторной настройки параметров нейростимуляции в реалистичных данных нейропротезирования путем интеграции временной информации в процесс для решения проблемы временной изменчивости. С этой целью мы построили прогностическую модель, способную настраивать параметры нейромодуляции для двух отдельных критических сценариев, где требуется повторная калибровка. В первом мы построили модель, способную найти оптимальные активные участки для использования от многоканального электрода, т.е. способную покрыть определенную функцию нейропротеза, которой в данном конкретном случае была вариабельность местоположения вызванных ощущений. Во втором мы предлагаем алгоритм, способный адаптировать введенный заряд, необходимый для получения функциональной нейронной активации (например, вариабельность порога восприятия)".

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37001513/
Статья, вроде, небезынтересная — о применении функциональной электрической стимуляции у пациентов с травмой спинного мозга.

Но определенно наблюдается деградация того, как люди пишут:

"The analysis was focused on the changes in muscle activation".

Какая-то массированная атака дилетантизма, начиная с подобных писателей и заканчивая Илоном Маском, борцом с ИИ.

https://www.nature.com/articles/s41394-023-00568-4
👍2
Пожалуй, это абстракт с наибольшим количеством цифр, которое я когда-либо видел:

a 32-week for 12 weeks 20-30 Hz with 0.1-1 ms pulse from 2.0 ± 1.58 cm to 12.3 ± 6.12 cm (p = 0.02) from 0.9 ± 0.74 cm to 4.6 ± 2.58 cm (p = 0.03) from 1.0 ± 0.79 cm to 4.0 ± 1.69 cm (p = 0.01) from 3.0 ± 0.70 to 11.6 ± 3.36 (p < 0.01) and from 12.6 ± 4.45 to 29.0 ± 8.80 (p < 0.01), from 12.2 ± 4.71° to 23.1 ± 9.0° (p = 0.01) from 5.7 ± 2.04° to 12.4 ± 4.48° (p = 0.01) from 5.8 ± 5.63° to 9.1 ± 5.43° (p = 0.04) from 6.0 ± 2.82° to 9.8 ± 2.94° (p < 0.001) from 1.7 ± 2.30° to 4.5 ± 2.67° (p = 0.01) from 18.4 ± 13.15° to 39.6 ± 13.43° (p < 0.01) from 2.20 ± 1.60 μV to 8.86 ± 6.04 μV from 2.57 ± 1.81 μV to 9.94 ± 6.70 μV from 1.62 ± 0.95 μV to 6.93 ± 6.32 μV from 1.79 ± 1.25 μV to 7.53 ± 5.47 μV from 1.75 ± 1.31 μV to 6.15 ± 4.83 μV from 2.07 ± 1.17 μV to 13.47 ± 7.49 μV (pre-26.6 ± 7.3°, post-16.3 ± 5.0°) (pre-9.3 ± 13.9°, post-11.7 ± 8.3°)

https://theses.lib.polyu.edu.hk/handle/200/12283
😱2
"Dynamical latent state computation in the male macaque posterior parietal cortex"

А на русский переводится как "Расчет динамического латентного состояния в задней теменной коре самцов макак"

Я понимаю, что это, скорее всего, рецензенты вынудили их так написать. Но все же нужно как-то критически оценивать, что в результате получается.

Сама статья, вроде, интересная.

https://www.nature.com/articles/s41467-023-37400-4
Ну вот. Обнадеживающие новости наконец.

https://news.1rj.ru/str/finkrolik/102206
На 8-м марта делают большие деньги проклятые французы.

https://news.1rj.ru/str/finkrolik/102320
Нейрометрик дня
👍1🔥1
Вышел свежий отчет Стэнфорда о состоянии ИИ к вашему вниманию

Вот самые интересные тенденции, которые вы должны знать.

1. Исследования по ИИ увеличивались годами, и нет никаких признаков замедления.

2. Новые ИИ - модели сегодня проходят обучение в МИЛЛИОНЫ раз быстрее и больше, чем 10 лет назад.

3. Всего за 3 года языковые модели стали намного мощнее. Это показывает их эффективность по таким предметам, как социальные науки, гуманитарные науки и тд.

4. С большой властью приходит большая ответственность, нужно регулировать ИИ-технологии.

5. Количество дипфейков, которые создают обычные люди будет стремительно расти, поскольку мир выясняет, как приспособиться к новым возможностям ИИ.

6. Правительства спешат со своими подходами по регулированию ИИ.
Посмотрите на ЕС. Они работали над большим законом об искусственном интеллекте почти 2 года. Затем вышел ChatGPT и бросил им вызов. После чего возникла рефлекторная реакция Италии на запрет.

7. За последние 10 лет число новых стартапов в области искусственного интеллекта увеличилось почти втрое. 57 из 273 компаний в последнем наборе YC работают с генеративным ИИ.

8. Топ 5 стран, где открываются ИИ-компании - США, Китай, UK, Израиль, Индия.

9. Время для развития человека новых навыков с ИИ.

10. Для сравнения, жители Китая верят в будущее ИИ гораздо больше, чем жители США.