Нейронная сеть человека. Как устроены нейронные сети, и могут ли они захватить человечество

Искусственный интеллект (искусственные нейронные сети) «думает» несколько иначе, чем люди. Его «взгляд» на реальность, представляемую в виде фотографий, которые ему представляют для просмотра, после обработки его «мозгом» выглядят сюрреалистично, если не сказать больше.

Искусственный интеллект, это нейронные сети — специальный алгоритм распознавания предметов от Google. Для того чтобы понять, как созданная ими система «думает», команда разработчиков «попросила» её создать образы, основанные на определенных запросах. Результаты, показывающие то, как эта сеть искусственного интеллекта интерпретирует окружающий мир, получились удивительными, а иногда завораживающими.

В новом докладе под названием «Инсептионизм: углубление в нейронные сети» исследовательская группа Google подробнейшим образом анализирует работу искусственных нейронных сетей, особенно в качестве программного обеспечения, предназначенного для распознавания изображений.

Красное дерево

Команда исследователей попробовала «научить» сеть, показывая ей примеры изображений, которые она должна была запомнить. Например, чтобы научить искусственный интеллект, что означает слово «горы», они показывали ей различные фото гор.

Гора МакКовен

Тем не менее, они получили довольно странные результаты, когда попросили сеть создать собственное изображение на основе того, что она «выучила». В одном случае, когда ей велели нарисовать гантели, сеть создала картинку, где объединила металл и человеческие руки, вероятно, из-за того, что каждый образ с гантелями, который был ей показан, включал в себя руки, держащие гантели.

Повторяющиеся места

В некоторых иных тестах команда исследователей попросила нейронные сети найти на изображениях конкретные вещи, которых на самом деле там не было. Идея заключалась в том, чтобы заставить искусственный интеллект модифицировать начальное изображение для получения желаемого объекта.

Генерирование изображений

Во ходе других испытаний сотрудники Google сказали сети ИИ производить случайные изображения без подсказок, основываясь лишь на случайных нейронных воспоминаниях, присутствующих в статической памяти.

Исследователи Google говорят о таких случайно генерируемых изображениях, как о «снах» искусственной нейронной сети.

Оказывается, ИИ может спать и видеть удивительных овец вместе с деформированными птицами и множеством глаз…

…И может также видеть много других сумасшедших визуальных изображений. Наверно так выглядит «Властелин Колец», если смотреть его под ЛСД или в состоянии белой горячки.

Если считать картины искусственного интеллекта отчасти примером модернистского искусства, то вероятно, весьма приемлемо, что искуственный интеллект использовал несколько приемов Эдварда Мунка, с помощью которых тот создавал «Крик».

Но почему так много глаз? Откуда эта… собака на картине?

Другие изображения оказались необыкновенно красивыми и сложными одновременно. Команда Google планирует продолжить свое наблюдение за тем, какие образы формируются на глубоких нейронных уровнях, поскольку она решила продолжить обучение искусственного интеллекта, чтобы тот смог лучше распознавать необходимые изображения.

На новость об умении нейронных сетей создавать свои картины, исходя из загруженной фотографии обратили пользователи интернетом.

К сожалению, воспользоваться сервисом могут только опытные пользователи. Снимки же в социальных сетях собираются под хештегом #deepdream.

Вот, например, кадры из фильма “Кавказская пленница”:

А вот обычная обычная шаурма:

Борис Ельцин:

Водка и сало выглядят вообще неузнаваемо.

Мона Лиза Леонардо да Винчи

Как замечают пользователи, много снимков получается с мордами собак и их глаз. Причина, по которой нейросети их показывают в большинстве случаев, это то, что “обучали” программу на очень большом количестве фото именно этих домашних животных.

Нейронные связи головного мозга обуславливают сложное поведение. Нейроны — маленькие вычислительные машины, способные оказывать влияние, только объединившись в сети.

Контроль простейших элементов поведения (например, рефлексов) не требует большого количества нейронов, но даже рефлексы часто сопровождает осознание человеком срабатывания рефлекса. Сознательное же восприятие сенсорных стимулов (и все высшие функции нервной системы) зависит от огромного числа связей между нейронами.

Нейронные связи делают нас такими, какие мы есть. Их качество влияет на работу внутренних органов, на интеллектуальные способности и эмоциональную стабильность.

"Проводка"

Нейронные связи головного мозга — проводка нервной системы. Работа нервной системы основана на способности нейрона воспринимать, обрабатывать и передавать информацию другим клеткам.

Информация передается через Поведение человека и функционирование его организма полностью зависит от передачи и получения импульсов нейронами через отростки.

У нейрона два типа отростков: аксон и дендрит. Аксон у нейрона всегда один, именно по нему нейрон передает импульс другим клеткам. Получает же импульс через дендриты, которых может быть несколько.

К дендритам "подведено" множество (иногда десятки тысяч) аксонов других нейронов. Дендрит и аксон контактируют через синапс.

Нейрон и синапсы

Щель между дендритом и аксоном — синапс. Т.к. аксон "источник" импульса, дендрит "принимающий", а синаптическая щель — место взаимодействия: нейрон, от которого идет аксон, называют пресинаптическим; нейрон, от которого идет дендрит, — постсинаптическим.

Синапсы могут формироваться и между аксоном и телом нейрона, и между двумя аксонами или двумя дендритами. Многие синаптические связи образованы дендритным шипиком и аксоном. Шипики очень пластичны, обладают множеством форм, могут быстро исчезать и формироваться. Они чувствительны к химическим и физическим воздействиям (травмы, инфекционные заболевания).

В синапсах чаще всего информация передается посредством медиаторов (химических веществ). Молекулы медиатора высвобождаются на пресинаптической клетке, пересекают синаптическую щель и связываются с мембранными рецепторами постсинаптической клетки. Медиаторы могут передавать возбуждающий или тормозящий (ингибирующий) сигнал.

Нейронные связи головного мозга представляют собой соединение нейронов через синаптические связи. Синапсы — функциональная и структурная единица нервной системы. Количество синаптических связей — ключевой показатель для работы мозга.

Рецепторы

Рецепторы вспоминают каждый раз, когда говорят про наркотическую или алкогольную зависимость. Почему же человеку необходимо руководствоваться принципом умеренности?

Рецептор на постсинаптической мембране — белок, настроенный на молекулы медиатора. Когда человек искусственно (наркотиками, например) стимулирует выброс медиаторов в синаптическую щель, синапс пытается вернуть равновесие: снижает количество рецепторов или их чувствительность. Из-за этого естественные уровни концентрации медиаторов в синапсе перестают оказывать действие на нейронные структуры.

Например, курящие люди никотином изменяют восприимчивость рецепторов к ацетилхолину, происходит десенсибилизация (уменьшение чувствительности) рецепторов. Естественный уровень ацетилхолина оказывается недостаточным для рецепторов с пониженной чувствительность. Т.к. ацетилхолин задействован во многих процессах, в том числе, связанных с концентрацией внимания и ощущением комфорта, курящий не может получить полезные эффекты работы нервной системы без никотина.

Впрочем, чувствительность рецепторов постепенно восстанавливается. Хотя это может занимать долгое время, синапс приходит в норму, и человеку больше не требуются сторонние стимуляторы.

Развитие нейронных сетей

Долговременные изменения нейронных связей происходят при различных болезнях (психических и неврологических — шизофрения, аутизм, эпилепсия, болезнях Хантингтона, Альцгеймера и Паркинсона). Синаптические связи и внутренние свойства нейронов изменяются, что приводит к нарушению работы нервной системы.

За развитие синаптических связей отвечает активность нейронов. "Используй или потеряешь" — принцип, лежащий в основе мозга. Чем чаще "действуют" нейроны, тем больше между ними связей, чем реже, тем меньше связей. Когда нейрон теряет все свои связи, он погибает.

Когда средний уровень активности нейронов падает (например, вследствие травмы), нейроны строят новые контакты, с количеством синапсов растет активность нейронов. Верно и обратное: как только уровень активности становится больше привычного уровня, количество синаптических соединений уменьшается. Подобные формы гомеостаза часто встречаются в природе, например, при регуляции температуры тела и уровня сахара в крови.

М. Бутс M. Butz отметил:

Формирование новых синапсов обусловлено стремлением нейронов поддерживать заданный уровень электрической активности...

Генри Маркрам, который участвует в проекте по созданию нейронной симуляции мозга, подчеркивает перспективы развития отрасли для изучения нарушения, восстановления и развития нейронных связей. Группа исследователей уже оцифровала 31 тысячу нейронов крысы. Нейронные связи мозга крысы представлены в видео ниже.

Нейропластичность

Развитие нейронных связей в головном мозге сопряжено с созданием новых синапсов и модификацией существующих. Возможность модификаций обусловлена синаптической пластичностью — изменением "мощности" синапса в ответ на активацию рецепторов на постсинаптической клетке.

Человек может запоминать информацию и обучаться благодаря пластичности мозга. Нарушение нейронных связей головного мозга вследствие черепно-мозговых травм и нейродегенеративных заболеваний благодаря нейропластичности не становится фатальным.

Нейропластичность обусловлена необходимостью изменяться в ответ на новые условия жизни, но она может как решать проблемы человека, так и создавать их. Изменение мощности синапса, например, при курении — это тоже отражение От наркотиков и обсессивно-компульсивного расстройства так сложно избавиться именно из-за неадаптивного изменения синапсов в нейронных сетях.

На нейропластичность большое влияние оказывают нейротрофические факторы. Н. В. Гуляева подчеркивает, что различные нарушения нейронных связей происходят на фоне снижения уровней нейротрофинов. Нормализация уровня нейротрофинов приводит к восстановлению нейронных связей головного мозга.

Все эффективные лекарства, используемые для лечения болезней мозга, независимо от их структуры, если они эффективны, они тем или иным механизмом нормализуют локальные уровни нейротрофических факторов.

Оптимизация уровней нейротрофинов пока не может осуществляться путем прямой их доставки в мозг. Зато человек может опосредованно влиять на уровни нейротрофинов через физические и когнитивные нагрузки.

Физические нагрузки

Обзоры исследований показывают, что упражнения улучшают настроение и познавательные способности. Данные свидетельствуют о том, что эти эффекты обусловлены изменением уровня нейротрофического фактора (BDNF) и оздоровлением сердечно-сосудистой системы.

Высокие уровни BDNF были связаны с лучшими показателями пространственных способностей, эпизодической и Низкий уровень BDNF, особенно у пожилых людей, коррелировал с атрофией гиппокампа и нарушениями памяти, что может быть связано с когнитивными проблемами, возникающими при болезни Альцгеймера.

Изучая возможности по лечению и профилактике Альцгеймера, исследователи часто говорят о незаменимости физических упражнений для людей. Так, исследования показывают, что регулярная ходьба влияет на размер гиппокампа и улучшает память.

Физические нагрузки увеличивают скорость нейрогенеза. Появление новых нейронов — важное условие для переучивания (приобретения нового опыта и стирания старого).

Когнитивные нагрузки

Нейронные связи головного мозга развиваются, когда человек находится в обогащенной стимулами среде. Новый опыт — ключ к увеличению нейронных связей.

Новый опыт — это конфликт, когда проблема не решается теми средствами, которые уже есть у мозга. Поэтому ему приходится создавать новые связи, новые шаблоны поведения, что связано с увеличением плотности шипиков, количества дендритов и синапсов.

Обучение новым навыкам приводит к образованию новых шипиков и дестабилизации старых соединений шипиков с аксонами. Человек вырабатывает новые привычки, а старые исчезают. Некоторые исследования связывают когнитивные расстройства (СДВГ, аутизм, умственную отсталость) с отклонениями в развитии шипиков.

Шипики очень пластичны. Количество, форма и размер шипиков связаны с мотивацией, обучением и памятью.

Время, требующееся на изменения их формы и размера, измеряется буквально в часах. Но это значит также, что настолько же быстро новые соединения могут исчезать. Поэтому лучше всего отдавать предпочтение кратким, но частым когнитивным нагрузкам, чем длительным и редким.

Образ жизни

Диета может повышать когнитивные способности и защищать нейронные связи головного мозга от повреждений, содействовать их восстановлению после болезней и противодействовать последствиям старения. На здоровье мозга, по всей видимости, оказывают положительное влияние:

— омега-3 (рыба, семена льна, киви, орехи);

— куркумин (карри);

— флавоноиды (какао, зеленый чай, цитрусовые, темный шоколад);

— витамины группы В;

— витамин Е (авокадо, орехи, арахис, шпинат, пшеничная мука);

— холин (куриное мясо, телятина, яичные желтки).

Большинство перечисленных продуктов опосредованно влияют на нейротрофины. Позитивное влияние диеты усиливается при наличии физических упражнений. Кроме того, умеренное ограничение количества калорий в рационе стимулирует экспрессию нейротрофинов.

Для восстановления и развития нейронных связей полезно исключение насыщенных жиров и рафинированного сахара. Продукты с добавленными сахарами снижают уровни нейротрофинов, что негативно сказывается на нейропластичности. А высокое содержание насыщенных жиров в еде даже тормозит восстановление мозга после черепно-мозговых травм.

Среди негативных факторов, затрагивающих нейронные связи: курение и стресс. Курение и длительный стресс в последнее время ассоциируют с нейродегенеративными изменениями. Хотя непродолжительный стресс может быть катализатором нейропластичности.

Функционирование нейронных связей зависит и ото сна. Возможно, даже больше, чем от всех остальных перечисленных факторов. Потому что сам по себе сон — "это цена, которую мы платим за пластичность мозга" (Sleep is the price we pay for brain plasticity. Ch. Cirelli - Ч. Цирелли).

Резюме

Как улучшить нейронные связи головного мозга? Положительное влияние оказывают:

• физические упражнения;
• задачи и трудности;
• полноценный сон;
• сбалансированная диета.

Негативно воздействуют:

• жирная пища и сахар;
• курение;
• длительный стресс.

Мозг чрезвычайно пластичен, но "лепить" из него что-то очень сложно. Он не любит тратить энергию на бесполезные вещи. Быстрее всего развитие новых связей происходит в ситуации конфликта, когда человек не способен решить задачу известными методами.

Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение - что на самом деле означают все эти нынче популярные понятия? Для большинства непосвященных людей, коим являюсь и я сам, они всегда казались чем-то фантастическим, но на самом деле суть их лежит на поверхности. У меня давно созревала идея написать простым языком об искусственных нейронных сетях. Узнать самому и рассказать другим, что представляет собой эта технология, как она работает, рассмотреть ее историю и перспективы. В этой статье я постарался не залезать в дебри, а просто и популярно рассказать об этом перспективном направление в мире высоких технологий.

Немного истории

Впервые понятие искусственных нейронных сетей (ИНС) возникло при попытке смоделировать процессы головного мозга. Первым серьезным прорывом в этой сфере можно считать создание модели нейронных сетей МакКаллока-Питтса в 1943 году. Учеными впервые была разработана модель искусственного нейрона. Ими также была предложена конструкция сети из этих элементов для выполнения логических операций. Но самое главное, учеными было доказано, что подобная сеть способна обучаться.

Следующим важным шагом стала разработка Дональдом Хеббом первого алгоритма вычисления ИНС в 1949 году, который стал основополагающем на несколько последующих десятилетий. В 1958 году Фрэнком Розенблаттом был разработан парцептрон - система, имитирующая процессы головного мозга. В свое время технология не имела аналогов и до сих пор является основополагающей в нейронных сетях. В 1986 году практически одновременно, независимо друг от друга американскими и советскими учеными был существенно доработан основополагающий метод обучения многослойного перцептрона . В 2007 году нейронные сети перенесли второе рождение. Британский информатик Джеффри Хинтоном впервые разработал алгоритм глубокого обучения многослойных нейронных сетей, который сейчас, например, используется для работы беспилотных автомобилей.

Коротко о главном

В общем смысле слова, нейронные сети - это математические модели, работающие по принципу сетей нервных клеток животного организма. ИНС могут быть реализованы как в программируемые, так и в аппаратные решения. Для простоты восприятия нейрон можно представить, как некую ячейку, у которой имеется множество входных отверстий и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления. На каждый вход нейрона подаются действенные значения, которые затем распространяются по межнейронным связям (синопсисам). У синапсов есть один параметр - вес, благодаря которому входная информация изменяется при переходе от одного нейрона к другому. Легче всего принцип работы нейросетей можно представить на примере смешения цветов. Синий, зеленый и красный нейрон имеют разные веса. Информация того нейрона, вес которого больше будет доминирующей в следующем нейроне.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему нейроны способны выполнять очень сложные задачи.

В зависимости от области применения нейросеть можно трактовать по-разному, Например, с точки зрения машинного обучения ИНС представляет собой метод распознавания образов. С математической точки зрения - это многопараметрическая задача. С точки зрения кибернетики - модель адаптивного управления робототехникой. Для искусственного интеллекта ИНС - это основополагающее составляющее для моделирования естественного интеллекта с помощью вычислительных алгоритмов.

Основным преимуществом нейросетей над обычными алгоритмами вычисления является их возможность обучения. В общем смысле слова обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Фактически, удачное обучение нейросети означает, что система будет способна выявить верный результат на основании данных, отсутствующих в обучающей выборке.

Сегодняшнее положение

И какой бы многообещающей не была бы эта технология, пока что ИНС еще очень далеки от возможностей человеческого мозга и мышления. Тем не менее, уже сейчас нейросети применяются во многих сферах деятельности человека. Пока что они не способны принимать высокоинтеллектуальные решения, но в состоянии заменить человека там, где раньше он был необходим. Среди многочисленных областей применения ИНС можно отметить: создание самообучающихся систем производственных процессов, беспилотные транспортные средства, системы распознавания изображений, интеллектуальные охранные системы, робототехника, системы мониторинга качества, голосовые интерфейсы взаимодействия, системы аналитики и многое другое. Такое широкое распространение нейросетей помимо прочего обусловлено появлением различных способов ускорения обучения ИНС.

На сегодняшний день рынок нейронных сетей огромен - это миллиарды и миллиарды долларов. Как показывает практика, большинство технологий нейросетей по всему миру мало отличаются друг от друга. Однако применение нейросетей - это очень затратное занятие, которое в большинстве случаев могут позволить себе только крупные компании. Для разработки, обучения и тестирования нейронных сетей требуются большие вычислительные мощности, очевидно, что этого в достатке имеется у крупных игроков на рынке ИТ. Среди основных компаний, ведущих разработки в этой области можно отметить подразделение Google DeepMind, подразделение Microsoft Research, компании IBM, Facebook и Baidu.

Конечно, все это хорошо: нейросети развиваются, рынок растет, но пока что главная задача так и не решена. Человечеству не удалось создать технологию, хотя бы приближенную по возможностям к человеческому мозгу. Давайте рассмотрим основные различия между человеческим мозгом и искусственными нейросетями.

Почему нейросети еще далеки до человеческого мозга?

Самым главным отличием, которое в корне меняет принцип и эффективность работы системы - это разная передача сигналов в искусственных нейронных сетях и в биологической сети нейронов. Дело в том, что в ИНС нейроны передают значения, которые являются действительными значениями, то есть числами. В человеческом мозге осуществляется передача импульсов с фиксированной амплитудой, причем эти импульсы практически мгновенные. Отсюда вытекает целый ряд преимуществ человеческой сети нейронов.

Во-первых, линии связи в мозге намного эффективнее и экономичнее, чем в ИНС. Во-вторых, импульсная схема обеспечивает простоту реализации технологии: достаточно использование аналоговых схем вместо сложных вычислительных механизмов. В конечном счете, импульсные сети защищены от звуковых помех. Действенные числа подвержены влиянию шумов, в результате чего повышается вероятность возникновения ошибки.

Итог

Безусловно, в последнее десятилетие произошел настоящий бум развития нейронных сетей. В первую очередь это связано с тем, что процесс обучения ИНС стал намного быстрее и проще. Также стали активно разрабатываться так называемые «предобученные» нейросети, которые позволяют существенно ускорить процесс внедрения технологии. И если пока что рано говорить о том, смогут ли когда-то нейросети полностью воспроизвести возможности человеческого мозга, вероятность того, что в ближайшее десятилетие ИНС смогут заменить человека на четверти существующих профессий все больше становится похожим на правду.

Для тех, кто хочет знать больше

• Большая нейронная война: что на самом деле затевает Google
• Как когнитивные компьютеры могут изменить наше будущее

Ещё одно научное открытие вызвало мой интерес в контексте причин мифотворчества, которое вписывается в бинарную структуру мозга и мышления, вынуждающую человека мыслить на двух уровнях - левополушарном, рациональном, логическом и правополушарном, образно-символическом и мифологическом. И как может быть иначе, если мы мыслим всем телом?

Смотрим у matveychev_oleg в Материализация событий в Вашей жизни начинается на квантовом уровне

Доктор Джо Диспенза (Joe Dispenza) стал одним из первых, кто начал исследовать влияние сознания на реальность с научной точки зрения. Его теория взаимосвязи между материей и сознанием принесла ему мировую известность после выхода документального фильма «Мы знаем, что делает сигнал».

Ключевое открытие, сделанное Джо Диспензой, заключается в том, что мозг не отличает физические переживания от душевных. Грубо говоря, клетки «серого вещества» абсолютно не отличают реальное, т.е. материальное, от воображаемого, т.е. от мыслей!

Мало кто знает, что исследования доктора в области сознания и нейрофизиологии начались с трагического опыта. После того, как Джо Диспенза был сбит машиной, врачи предложили ему скрепить поврежденные позвонки с помощью импланта, который впоследствии мог привести к пожизненным болям. Только так, по мнению врачей, он смог бы снова ходить.

Но Диспенза решил бросить вывоз традиционной медицине и восстановить свое здоровье с помощью силы мысли. Всего через 9 месяцев терапии Диспенза снова мог ходить. Это и послужило толчком к исследованию возможностей сознания.

Первым шагом на этом пути стало общение с людьми, пережившими опыт «спонтанной ремиссии». Это спонтанное и невозможное с точки зрения врачей исцеление человека от тяжелого заболевания без применения традиционного лечения. В ходе опроса Диспенза выяснил, что все люди, прошедшие через подобный опыт, были убеждены в том, что мысль первична по отношению к материи и может исцелять любые заболевания.

Нейронные сети

Теория доктора Диспензы утверждает, что каждый раз, переживая какой-либо опыт, мы «активируем» огромное количество нейронов в нашем мозге, которые в свою очередь влияют на наше физическое состояние.

Именно феноменальная сила сознания, благодаря способности к концентрации, создает так называемые синаптические связи - связи между нейронами. Повторяющиеся переживания (ситуации, мысли, чувства) создают устойчивые нейронные связи, называемые нейронными сетями. Каждая сеть является, по сути, определенным воспоминанием, на основе которого наше тело в будущем реагирует на похожие объекты и ситуации.

Согласно Диспензе, все наше прошлое «записано» в нейросетях мозга, которые формируют то, как мы воспринимаем и ощущаем мир в целом и его конкретные объекты в частности. Таким образом, нам лишь кажется, что наши реакции спонтанны. На самом деле, большинство из них запрограммировано устойчивыми нейронными связями. Каждый объект (стимул) активирует ту или иную нейронную сеть, которая в свою очередь вызывает набор определенных химических реакций в организме.

Эти химические реакции заставляют нас действовать или чувствовать себя определенным образом - бежать или застывать на месте, радоваться или огорчаться, возбуждаться или впадать в апатию и т.д. Все наши эмоциональные реакции - не более чем результат химических процессов, обусловленных сложившимися нейросетями, и основываются они на прошлом опыте. Другими словами, в 99% случаев мы воспринимаем реальность не такой, какая она есть, а интерпретируем ее на основе готовых образов из прошлого.

Основное правило нейрофизиологии звучит так: нервы, которые используются вместе, соединяются. Это значит, что нейросети образуются в результате повторения и закрепления опыта. Если же опыт долгое время не воспроизводится, то нейросети распадаются. Таким образом, привычка образуется в результате регулярного «нажимания» кнопки одной и той же нейросети. Так формируются автоматические реакции и условные рефлексы - вы еще не успели подумать и осознать, что происходит, а ваше тело уже реагирует определенным образом.

Сила внимания

Только вдумайтесь: наш характер, наши привычки, наша личность являются всего лишь набором устойчивых нейросетей, которые мы в любой момент можем ослабить или укрепить благодаря осознанному восприятию действительности! Концентрируя внимание осознанно и выборочно на том, чего мы хотим достичь, мы создаем новые нейронные сети.

Раньше ученые считали, что мозг является статичным, но исследования нейрофизиологов показывают, что абсолютно каждый малейший опыт производит в нем тысячи и миллионы нейронных изменений, которые отражаются на организме в целом. В своей книге «Эволюция нашего мозга, наука изменять наше сознание» Джо Диспенза задает логичный вопрос: если мы будем с помощью нашего мышления вызывать в организме определенные негативные состояния, то не станет ли в итоге это аномальное состояние нормой?

Диспенза провел специальный эксперимент для подтверждения возможностей нашего сознания.

Люди из одной группы в течение часа ежедневно нажимали на пружинистый механизм одним и тем же пальцем. Люди из другой группы должны были только представлять, что нажимают. В результате пальцы людей из первой группы окрепли на 30%, а из второй - на 22%. Такое влияние чисто мысленной практики на физические параметры - результат работы нейронных сетей. Так Джо Диспенза доказал, что для мозга и нейронов нет никакой разницы между реальным и мысленным опытом. А значит, если мы уделяем внимание негативным мыслям, наш мозг воспринимает их как реальность и вызывает соответствующие изменения в теле. Например, болезнь, страх, депрессию, всплеск агрессии и т.д.

Откуда грабли?

Еще один вывод из исследований Диспензы касается наших эмоций. Устойчивые нейронные сети формируют неосознанные паттерны эмоционального поведения, т.е. склонность к тем или иным формам эмоционального реагирования. В свою очередь, это ведет к повторяющемуся опыту в жизни.

Мы наступаем на одни и те же грабли только потому, что не осознаем причины их появления! А причина проста - каждая эмоция «ощущается» вследствие выброса в тело определенного набора химических веществ, и наш организм просто становится в некотором роде «зависим» от этих химических сочетаний. Осознав эту зависимость именно как физиологическую зависимость от химических веществ, мы можем от нее избавиться.

Необходим только сознательный подход.

Сегодня посмотрела лекцию Джо Диспенза «Сломай привычку быть собой» и подумалось: «Таким ученым золотые памятники надо ставить…» Биохимик, нейрофизиолог, нейропсихолог, хиропрактик, отец троих детей (двое из которых по инициативе Диспензы родились под водой, хотя 23 года назад в США этот способ считался полным сумасшествием) и очень обаятельный в общении человек. Лекции читает с таким искрометным юмором, о нейрофизиологии говорит настолько простым и понятным языком — настоящий энтузиаст от науки, просвещающий обычных людей, щедро делясь своим 20-летним научным опытом.

В своих объяснениях он активно использует последние достижения квантовой физики и говорит об уже наступившем времени, когда людям сейчас мало просто узнать о чем-то, но теперь они обязаны применять свои знания на практике:

«Зачем ждать какого-то особого момента или начала нового года для того, чтобы начать кардинально менять свое мышление и жизнь к лучшему? Просто начинайте это делать прямо сейчас: перестаньте проявлять часто повторяющиеся ежедневные негативные моменты поведения, от которых хотите избавиться, например, скажите себе утром:»Сегодня я проживу день, никого не осуждая» или «Сегодня я не буду ныть и жаловаться на все подряд» или «Не буду сегодня раздражаться»….

Старайтесь делать что-то в другом порядке, например, если сначала умывались, а потом чистили зубы, сделайте наоборот. Или возьмите и простите кого-нибудь. Просто так. Ломайте привычные конструкции!!! И вы почувствуете необычные и очень приятные ощущения, вам понравится, уж не говоря о тех глобальных процессах в своем теле и сознании, которые вы этим запустите! Начните привыкать размышлять о себе и беседовать с собой, как с лучшим другом.

Изменение мышления приводит к глубоким изменениям и в физическом теле. Если человек взял и задумался, беспристрастно посмотрев на себя со стороны:

«Кто я?
Почему мне плохо?
Почему я живу так, как не хочу?
Что мне нужно в себе изменить?
Что именно мне мешает?
От чего я хочу избавиться?» и т.д. и почувствовал острое желание не реагировать, как прежде, или не делать чего-то, как прежде,- это значит, что он прошел через процесс «осознания».

Это внутренняя эволюция. В этот момент он совершил скачок. Соответственно личность начинает меняться, а новой личности нужно новое тело.

Так происходят спонтанные исцеления: с новым сознанием болезнь больше не может оставаться в теле, т.к. меняется вся биохимия организма (мы меняем мысли, а от этого меняется набор химических элементов, участвующих в процессах, наша внутренняя среда становится токсичной для болезни), и человек выздоравливает.

Зависимое поведение (т.е. аддикцию к чему угодно: от видеоигр до раздражительности) можно определить очень легко: это то, что вам трудно остановить, когда вы хотите.

Если не можете отлипнуть от компьютера и проверяете свою страницу в соцсети каждые 5 минут, или понимаете, например, что раздражительность мешает вашим отношениям, но не можете перестать раздражаться, — знайте, что у вас зависимость не только на ментальном уровне, но и на биохимическом (ваше тело требует вброса гормонов, отвечающих за данное состояние).

Научно доказано, что действие химических элементов длится период от 30 секунд до 2 минут, и если вы продолжаете испытывать то или иное состояние дольше, знайте, что все остальное время вы искусственно поддерживаете его в себе, мыслями провоцируя цикличное возбуждение нейросети и повторный выброс нежелательных гормонов, вызывающих негативные эмоции, т.е. вы сами поддерживаете в себе это состояние!

По большому счету, вы добровольно выбираете свое самочувствие. Лучший совет для таких ситуаций — научитесь переключать свое внимание на что-то другое: природа, спорт, просмотр комедии, да что угодно, способное отвлечь и переключить вас. Резкая перефокусировка внимания позволит ослабить и «потушить» действие гормонов, отвечающих на негативное состояние. Эта способность называется нейропластичностью.

И чем лучше вы разовьете в себе это качество, тем легче вам будет управлять своими реакциями, что, по цепочке, приведет к огромному множеству изменений в вашем восприятии внешнего мира и внутреннему состоянию. Данный процесс и называется эволюцией.

Потому что новые мысли приводят к новому выбору, новый выбор ведет к новому поведению, новое поведение ведет к новому опыту, новый опыт ведет к новым эмоциям, которые, вместе с новой информацией из окружающего мира, начинают менять ваши гены эпигенетически (т.е. вторично). А потом эти новые эмоции, в свою очередь, начинают вызывать новые мысли, и так вы развиваете самоуважение, уверенность в себе и т.д. Именно таким образом мы можем усовершенствовать себя и, соответственно, свою жизнь.

Депрессия — тоже яркий пример зависимости . Любое состояние зависимости говорит о биохимическом дисбалансе в теле, а также о дисбалансе в работе связи «сознание-тело»

Самая большая ошибка людей в том, что они ассоциируют свои эмоции и линии поведения со своей личностью: мы так и говорим «Я нервный», «Я слабовольный», «Я больной», «Я несчастный» и т.д. Они считают, что проявление определенных эмоций идентифицирует их личность, поэтому постоянно подсознательно стремятся повторять схему реагирования или состояние (например, физическую болезнь или депрессию), как бы подтверждая себе каждый раз, кто они такие. Даже если сами очень страдают при этом! Огромное заблуждение. Любое нежелательное состояние можно при желании убрать, а возможности каждого человека ограничены только его фантазией.

И когда хотите изменений в жизни, представьте четко, чего именно вы желаете, но не разрабатывайте в уме «жесткий план» того, КАК ИМЕННО это произойдет, для возможности «выбора» самого лучшего для вас варианта, который может оказаться совершенно неожиданным.

Достаточно внутренне расслабиться и попытаться порадоваться от души тому, что еще не произошло, но обязательно произойдет. Знаете почему? Потому что на квантовом уровне реальности это уже произошло, при условии, что вы четко представили и от души порадовались. Именно с квантового уровня начинается зарождение материализации событий.

Так начните действовать сначала там. Люди привыкли радоваться только тому, что «можно потрогать», что уже реализовалось. Но мы не привыкли доверять самим себе и своим способностям к СО-ТВОРЕНИЮ реальности, хотя занимаемся этим каждый день и, в основном, на негативной волне. Достаточно вспомнить, как часто реализуются наши опасения, хотя эти события ведь тоже сформированы нами, только без контроля… А вот когда вы выработаете в себе способность к контролю над мышлением и эмоциями, начнут происходить настоящие чудеса.

Поверьте, я могу привести тысячи прекрасных и воодушевляющих примеров. Знаете, когда кто-то улыбается и говорит, что что-то произойдет, а его спрашивают: «Откуда ты знаешь?», а он спокойно отвечает: «Просто знаю…». Это яркий пример контролируемой реализации событий… Уверен, что абсолютно каждый хоть раз испытывал это особое состояние.»

Вот так просто о сложном рассказывает Джо Диспенза. Всем горячо посоветую его книги, как только их переведут на русский и начнут продавать в России.

«Самой главной нашей привычкой должна стать привычка быть самими собой».

Joe Dispenza

И еще Диспенза советует: никогда не переставайте учиться. Лучше всего информация усваивается, когда человек удивлен. Старайтесь каждый день узнавать что-то новое — это развивает и тренирует ваш мозг, создавая новые нейронные связи, что в свою очередь, будет менять и развивать вашу способность к осознанному мышлению, которое поможет вам смоделировать вашу собственную счастливую и полноценную реальность.

Искусственная нейронная сеть - это модель, имитирующая работу нервных клеток живого организма, и представляющая собой систему из соединённых и взаимодействующих между собой искусственных нейронов. Искусственный нейрон упрощённо моделирует работу биологического нейрона. У каждого искусственного нейрона есть набор входов, передающих входные сигналы разной интенсивности, тело, состоящее из сумматора и функции активации, и единственный выход, интенсивность сигнала которого и есть результат обработки входных сигналов.

Как правило, искусственные нейросети моделируются послойно: на первый слой нейронов передаются входные данные, затем используется один или более скрытых слоёв и, наконец, выходной слой показывает результат. Возвращаясь к примеру с распознаванием цифр: если взять число признаков порядка 100, то входной слой будет состоять из 100 нейронов, затем последуют несколько скрытых слоёв нейросети, а выходной слой может содержать 10 нейронов. Эта простая и изящная схема компоновки достаточно примитивных вычислительных блоков вместе со специальными методами обучения открывает большие возможности для обработки данных.

Как они обучаются?

Обучение с учителем. В этом случае сети подаются на вход данные из некоторого обучающего набора. В нашем примере это признаки объектов, которые преобразуются в интенсивность сигналов входных нейронов. Затем сигналы суммируются и активируют скрытые нейроны. Этот процесс повторяется слой за слоем, пока не будет достигнут выходной слой нейросети. Сигналы нейронов можно трактовать как ответ на некий вопрос, например, о принадлежности изображения какому-то классу. Если это ответ правильный, то переходят к следующему образцу, в противном случае происходит процесс обратного распространения ошибки. Это можно трактовать так: учитель поставил свою оценку за этот ответ, и нужно выучить новое правило. Если параметры нейросети подобраны верно, то, обработав достаточное количество обучающих образцов на входе, нейросеть становится способна классифицировать незнакомые объекты. В нашем примере можно собрать изображения чисел от 0 до 9, написанные множество раз и разными людьми. Это будет обучающий набор. Он делится на две части: одна используется для обучения классификатора, а вторая - контрольный набор - для проверки качества работы классификатора и для вычисления ошибок.

Обучение без учителя. При поступлении нового образца данных нейросеть пытается найти наиболее «похожий» образец из ранее обработанных и «объединяет» своё представление о целой группе образцов. Если встречается что-то действительно уникальное, это можно трактовать как выделение сетью нового кластера. Здесь никто не контролирует результат. Это используется для грубой оценки структуры данных. То есть мы показали сети 10000 изображений рукописных цифр, она сказала, что примерно может разбить их на 20-30 различных типов объектов. Верно ли это? Возможно верно, она уловила закономерности почерка и особенности написания цифр. Можем ли мы использовать это на практике? Не всегда, всё-таки чтобы распознать цифры, нам надо ограничить фантазию классификатора 10 классами цифр. Обучение без учителя используется для поиска зависимостей в больших объёмах необработанных и несистематизированных данных. Например, в медицине. Есть огромное число особенностей каждого пациента: уровень сахара в крови, артериальное давление, рост, вес, возраст, вредные привычки, наследственные болезни. Вручную выявлять закономерности очень сложно и трудоёмко. А так - анализ данных подскажет, что можно связывать сердечно-сосудистые заболевания с приёмом некоторого лекарства, и тому подобное.