루트의 지성을 체결 될 수 있습에 한정식

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2018-06-26 23:05:27

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루트의 지성을 체결 될 수 있습에 한정식 Source:

에 따라 조 박사 티나 주요한 신경 과학자 대학교에서의 아우구스타에는 조지아,키에있는 하나의 간단한,겸손한 방정식:N=2–1. 의 이론을 연결 티나는 방법에 대한 설명은 우리의 수십억의 신경 세포 유연하게 충족하지만 교육 지식이지만,또한 결정화의 개념을 공부하고 추정하는 것으로 아이디어와 추론에 대 한 것들을 우리는 아직 시도하지 않습니다.

"정보에 기초 속에서 불확실성과 무한한 가능성이,"말했습니다.

면 의심에서 보았 방정식,당신은 혼자가 아닙니다. 이론 보이므로 일반화하는 것은 쉽으로 해고 또 다른 시도를 해명하는 신경 코드만이론,증거가 없습니다.

지만에 새로운 작품에 출판된 국경에서 시스템을 신경과학,Tzin 와 그의 팀은 테스트 이론에서 실험의 수는 동물과는 그것을 실행한 두뇌의 다른 지역 식별,기본적인 행동 등의 기능을 먹이고,메모리,그리고 두려움입니다.

단순함되지 않은 가장 충격적인 측면에는 아이디어의 티나입니다.

무엇이 더 많은 논란이론에 맞는 함께 얼굴을 가진 기본적인 교리에서 신경과학:세포 활성화되는,접촉입니다.

이 오래된 생각입니다 그래서 널리 사용되는 것으로 간주 될 수 있습 교리입니다. 그녀가 말하는 그 때 신경 활성화된 함께,코딩하는 동안 개체 개념 또는 기억,그들의 관계를 강화합니다. 는 경우 어떤 부분의 앙상블을 활성화하고 미래에,그것은 메모리를 발생 전체 메모리합니다. 즉,세포 활성화되는 새로에 의해 연결된 기회에 학습 프로세스입니다.

에서 기본적인 수준의 방직 두뇌가 깊이 뿌리를 내리고 있습니다.

티나에 따르면,이 이론은 의미가 모두의 관점에서 세포의 및 계산,그러나"아름답게 버렸"니다.

그 부분에 대해,Tsen 믿는 뇌의 작동 기준으로 사전 프로그래밍 및 네트워크에 저장됩니다. 이러한 네트워크는 배우지 않는 대신,그들은 그들로 구성되어의 사전에 설립 된 신경 네트워크 연결에 따라 간단한 수학적 원리입니다.

다시 말해,기본적 수준의 방직 두뇌가 깊이 뿌리박—이 주제는 설정에 의한 유전학,깊은 거짓말을의 중심에 우리의 능력을 추출하는 기능을 찾기 위해,관계,추출물 추상적인 지식이고,궁극적으로는 이유입니다.

"내 의견에,조 Tsin 제공하는 흥미로운 아이디어에 대한 원칙의 뇌 조직,그것에 의해 확인하며 시간을 보내실 수 있고 강력한 증거,"says Dr.Thomas Sudhof,신경과학자 스탠포드 대학에서 노벨상 수상자가상에서 생리학 약 2013. "이 생각을 체크 아웃 가치가 있습니다."

일관성을 이론

Tsin 직접 경험으로의 연구 정보합니다.

작동 프린스턴 대학에서 17 년 전,주석 중에 첫 번째 사람으로 유전자 공학자가 만든"마우스 스마트",빠른 연구는 더 이상 기억하고 복잡한 문제를 해결에는 미로보다 빠르게 그것의 전통적인 대응합니다.

의 생성,마우스"호"의 이름을 따서 명명한 십대에서의 TV 시리즈'두기 하우저'라는 이름 듀갈,지도된 과학자들의 아이디어를 변경하는 경우 몇 가지 유전자를 변경할 수 있습니다 극적으로 인지능력에 관계없이,학습,아마도 이러한 연구가 해결 기본적인 직물의 뇌입니다.

몇 년 후,는 방법을 공부하고 마우스 모양이 다른 종류의 끔찍한 기억,Tsin 는 것을 발견 세포에서는 해마—메모리센터의 두뇌는 다양한 자연의 활성화합니다.

일부세포 활성화에 대응하여 모든 종류의 끔찍한 이벤트—공기 폭발이 뒤에서(시뮬레이션을 공격 올빼미),흔들의 방식으로 지진이나 갑자기 무료입니다. 다른 사람이 대답 하위 집합의 이벤트와 같은 흔들어 떨어지는하지만,공기 버스트합니다. 다른 사람들도 더 까다 롭고,활성화에 대한 응답으로만 상황별 이벤트 등의 지진에서는 푸른 하지만에 빨간 룸니다.

매핑할 때는 신경을 형성한 클러스터에서 특정하는 일반적으로.

"의 곡물이 생각도의 이론을 연결"라고 말한 주석합니다.

의 핵심 이론을 기반으로 포뮬러 N=2–1,수학은 논리직에 두 번째 정도는 방법을 보여 줍 신경망을 이동하는에서 특정하는 일반적으로.

각 신경망이라고"벌"니다. 간단한 클릭할 수 있게 신경을 받은 특정 입력합니다. 에 반하는 광범위한 뷰는 개인 신경은 기본적인 전산 단위의 두뇌,Tzin 말했다는 이 역할에 필요에 신경 클러스터입니다.

"이용을 방지하기 위해 시스템이 치명적인 오류 이벤트에서의 상실의 신경이"라고 설명합 Tsen 니다.

이러한 간단한 신경벌을 다음 주입에 큰 네트워크,라는 기능 연결을 모티브(FCM)에 따른 N=2–1. 이 수식은 신경룹으로 연결되어있는 다양한 방법으로,그리고 나 유형의 정보를 수 있습니다.

예를 들어,당신은 원하는 음식과 여성(i=2)니다. 따라서,신경벌(N=2x2—1)를 완전히 자신의 요구를 충족합니다.

"이에 따라 방정식,각 FCM 로 구성되어야의 전체 세트의 신경 파벌을 추출물 및 프로세스의 다른 입력의 조합"라고 말합니다.

을 결합한 이러한 회로,뇌새로운 아이디어를 만들고,세계에 대한 이해를 말한다 Tzin 니다. 어떤 면에서는 그것의 종류의 분해 및 어셈블리 레고의 벽돌에서 모든 새로운 구조입니다. 한 동물들과 더 복잡한 입력,각 신경벌 손잡이의 다양한 측면에 들어오는 정보입니다. 그들은 함께 엮여있다 큰 단위,처리하는 능력 입력 데이터의 높은 수준입니다.

이 장치는 사전 프로그램,가르치지 않고,그에 따라,티나,기본적인 전산 빌딩 블록의 뇌입니다.

므로,뇌의 정보를 취할 수 있습니다 및 턴 개별 요소의 조합은"지진"과"풍경에서"더 많은 일반 지식,"와 같은 자연 재해"니다.

기 때문에 신경 네트워크의 일하는 방식으로,그들이 형성할 수 있는 패턴을 찾는 일반적인 패턴에서 다른 종류의 정보입니다. 이러한 결합의 회로,뇌를 구축할 수 있는 새로운 아이디어와 개념에 대한 세계의 말 Tzin 니다. 어떤 방법으로 그것은 유연한 조합의 레 벽돌의 형성으로 새로운 구조입니다.

Verification 이론

경우 뇌이 정말로 작동하는 공식에 의해 N=2—1,이 이론에 대해 수행해야의 여러 종류인지 작업이 있습니다. 을 테스트하는 아이디어,과학자,제공되는 쥐의 배열 전극 신경을 듣고 그들의 대화입니다.

에서 하나,실험 과학자들은 동물 조합의 네 개의 서로 다른 종류의 식품 표준 식품,설탕,과립,삭제 쌀과 탈지유니다. 이 이론은 쥐어야 합 15(N=24—1)신경생군에 위해를 나타내는 완전히 모든 유형의 음식과 그들의 다양한 조합니다.

여기에 그들이 무엇을 발견했습니다.

기록할 때 활동을 편도의 뇌 영역을 처리하는 감정,몇 가지 신경 반응하는 모든 종류의 음식,다른 사람들이 더 많은 선택적입니다. 모임에서 클러스터를 추가 활동,그들은 15 형성 클릭 정확히 예측하여 이론합니다.

에서 또 다른 실험을 목표로 시작의 두려움,동물을 받게 되었 네 무서운 시나리오는 갑작스런 폭발의 공기,지진,갑작스런 자유 낙하나 충격에 피트니다. 이 시점에서,레코드 지역에서의 대뇌피질는 책임에 대한 두려움도 확인 15 세포를 클릭합니다.

비슷한 결과를 얻을 수 있었에서 다른 두뇌 지역—총 다음과 같은 일곱 가지 다른 분야합니다. 주목할 만한 예외로 밝혀졌 도파민 신경에서의 체인 보상하는 경향이 활성화될에서 이진 방식으로,코딩 등의 개념을 좋거나 나쁜니다.

이 나왔다는 식의 작동해 많은 인지 메커니즘하지 않을 경우,모든다.

그래서 그들은 이동하는지 여부를 테스트하는 이 알고리즘 구성을 미리 진화과 개발 보다는 오히려 배운다. 그들은 그 반복되는 위험만으로는 유형의 유전자 변형을 쥐는 부족 NMDA receptor—주요 스위치가 필요한 네트워크 변경에 의해 발생 학습니다.

의외로,이 수학적 규칙을 실행한 후에도 제거하는 유전자의합니다.

주어진 것을 신경에서 마우스 없이 NMDA 수용 할 수 없습니다"함께 활성화될과 함께 직조,"는 이 연구의 저자는 결론의 이론을 연결성은 근본적으로 다르에서 우리의 현재 개념의 소성:입 취득하지 않지만은 선천적입니다.

지금까요?

Tsin 믿고 이 이론할 수 있는 즉시 사용을 위한 데이터를 검토하는 방법에 대한 추억을 물리적으로 저장되어 두뇌에서,그리고 이론적으로,그 빛을 발산 할 수있는 방법에 대한 질병과의 증상은 오래 된 나이에 영향을 미치는 뇌 세포 수준에서습니다.

덕분에 잘 설명 알고리즘을 테스트 할 준비가되어,이론도 영감을 신경망 컴퓨팅을 가르치고,인조 방식을 추출하는 지식과 유연에서 자신의 행동합니다.

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