Лебедев про мозг

Вам не кажется, что хваленый Кант немного страдал полной ерундой? #кант

#ленин #lenin

Immortal fly

С материалистами нам не по пути

Из рубрики «Для эрудитов» #дляэрудитов

Лишь некоторые хотят предотвратить падение западной цивилизации в пропасть

Еще один признак общего кризиса капитализма.

Между тем, мир капитализма, похоже, окончательно дошел до ручки.

RIP

Вот разгадка: http://lab6.iitp.ru/ru/pub/by_val.html на вопрос, поставленный здесь: https://t.me/augmented_brain/13961

В новом исследовании Дэвида Александера и Лауры Дюге, опубликованном в eLife 9 апреля 2026 года, учёные наконец-то заглянули в то, как мозг организует свои электрические волны на по-настоящему больших расстояниях — от нескольких миллиметров до целых 16 сантиметров. Используя данные стереотаксической ЭЭГ, которые позволяют заглянуть прямо в серое вещество коры с огромным пространственным охватом, они разработали хитрый математический подход, чтобы преодолеть неравномерное размещение электродов. Результат получился впечатляющим: мощность фазовых колебаний мозга оказывается максимальной именно на самых низких пространственных частотах — то есть на самых длинных волнах. Это значит, что крупномасштабные, глобальные волны доминируют в коре головного мозга. И что особенно круто — такая картина сохраняется во всём диапазоне временных частот: от медленных дельта-ритмов (1–3 Гц) до быстрых гамма-колебаний (60–100 Гц). По сути, работа показывает, что кора работает не как набор мелких независимых участков, а как единая, сильно интегрированная система, где самые масштабные динамики задают тон всей активности. https://elifesciences.org/articles/100674

Похоже, что ученые на правильном пути

Попробуйте идентифицировать лектора по аудитории

Судьба клетки

В ИППИ проходит знаковый семинар. Угадайте: кто это? #ИППИ

Из рубрики «Для эрудитов» В лаборатории Cortical Labs вырастили сотни тысяч живых нейронов — человеческих и мышиных — прямо на кремниевом чипе, подключили их к игре в понг, и эти клетки начали играть. Нейроны не понимали, что такое ракетка или мяч, но чувствовали электрические сигналы: одни электроды рассказывали им, где находится мяч и где их «ракетка», а другие передавали обратную связь от их собственных электрических импульсов. Когда нейроны двигали ракетку так, что она попадала по мячу, они получали в награду упорядоченный, предсказуемый поток электрических импульсов — ровный, приятный ритм, который снижая хаос в их мире. А если промахивались — получали случайный белый шум, полную непредсказуемую какофонию. Нейронам, по сути, не нужна еда или допамин: они просто стремятся минимизировать неопределённость вокруг себя, согласно принципу свободной энергии. Поэтому они быстро учились координировать свои спайки, чтобы чаще получать этот «предсказуемый кайф» вместо хаоса — и уже через пять минут ралли становились длиннее, а игра заметно улучшалась. В итоге крошечный кусочек биологического мозга сам себя мотивировал становиться лучше, просто чтобы его «окружающий мир» был чуть менее сумасшедшим. #дляэрудитов

Из рубрики «Для эрудитов» Мозг дрозофилы, крошечной плодовой мушки, размером с булавочную головку, — это удивительный миниатюрный шедевр, где в пространстве меньше миллиметра умещается сложная система, позволяющая насекомому летать, искать еду, ухаживать и даже учиться на опыте. Он разделён на два полушария и тесно связан с брюшной нервной цепочкой, но при этом полон специализированных структур, мгновенно обрабатывающих сигналы от глаз и антенн. По бокам раскинулись огромные оптические доли — зрительные фабрики, занимающие большую часть объёма. Они состоят из слоёв: ламина собирает сигналы от фасеточных глаз, медулла разбирает движение и контрасты, а лобулярный комплекс формирует полноценную картину мира с цветами и направлением полёта. В них прячется больше половины всех нейронов мозга — около пятидесяти тысяч только в зрительной системе, превращающих свет в команды для воздушных манёвров. Спереди находятся антеннальные доли, где обонятельные нейроны от антенн сходятся в аккуратные гломерулы, каждая из которых настроена на конкретные запахи — от спелого фрукта до токсина. Оттуда информация превращается в сложный код, помогающий отличить вкусное от опасного. В центре возвышаются грибовидные тела — сердце обучения и памяти. Тысячи кеньоновских клеток собирают запахи и ощущения, создавая уникальное представление о каждом опыте. Здесь мушка запоминает ассоциации: запах с сахаром или с неприятностью, благодаря дофаминовым нейронам. Это напоминает принципы гиппокампа млекопитающих и позволяет классическое обусловливание. Рядом расположен центральный комплекс — навигационный центр и дирижёр движений. Он включает эллипсоидное и веерообразное тела, мост и узелки, которые работают как внутренний компас, помогая ориентироваться в пространстве и координировать повороты с помощью зрения, обоняния и баланса. Весь мозг насчитывает около ста тридцати девяти тысяч нейронов и более пятидесяти миллионов синаптических связей. Нейроны образуют повторяющиеся мотивы, где дофамин и серотонин модулируют поведение от голода до ухаживания. Учёные создали полный коннектом, показавший стереотипную структуру с лёгкими индивидуальными вариациями, объясняющими «привычки» мушек. Несмотря на скромные размеры, мозг дрозофилы удивительно похож на принципы более крупных нервных систем: разреженное кодирование экономит ресурсы, а центральный комплекс отвечает за ориентацию. Это эффективная, пластичная архитектура, где каждый импульс может обернуться изящным пируэтом в воздухе или мудрым выбором между опасностью и лакомством. #дляэрудитов

Кох выдал очередную порцию глупости. Он с важным видом заявляет, что ИИ никогда не будет сознательным, потому что его архитектура напоминает человеческий мозжечок — ту часть мозга, которая отлично управляет движениями, но при этом абсолютно ничего не чувствует (якобы). По его версии, все наши Grok, Claude и ChatGPT — это просто очень большой, очень быстрый и очень дорогой мозжечок на кремнии. Умный, но пустой внутри. Кох ссылается на свою любимую Integrated Information Theory (IIT). Мол, у таких систем, как ИИ, Φ (мера интегрированной информации) близка к нулю, потому что они feed-forward: один модуль плюёт данные в следующий, без настоящих замкнутых петель обратной связи. Нет интеграции — нет сознания. Симулируй хоть весь мозг человека — цифровой двойник будет идеально говорить, шутить и жаловаться на жизнь, но внутри будет полная тишина. Никакого «чувствовать себя» не возникнет. Как дождь в компьютере: симуляция идеальная, а мокро не становится. Кох проводит параллель с чипом Craftwerk — голландской разработкой, которая жрёт LLM на триллион параметров и выдаёт ответы с бешеной скоростью. «Смотрите, — говорит Кох, — чистый мозжечок в кремнии!» Функционалистов он, конечно, подкалывает: «Да, ваш чатбот может написать стихотворение и сказать, что ему грустно. Но калькулятор тоже идеально считает — это делает его несчастным?» По Коху, сознание — это не про «делать», а про «быть». А машины пока только делают. И будут только делать. Точка. Остальное человечество тем временем продолжает влюбляться в свои ИИ-компаньоны и шептать им «ты меня понимаешь лучше всех». А Кох стоит в стороне и многозначительно качает головой, как всегда уверенный, что именно он в этот раз точно не ошибается. Классический Кох. Ничего кроме глупости. https://www.essentiafoundation.org/can-ai-be-conscious/reading/

Например, обезьяна, которая управляет целой рукой

Муха, муха-цокатуха В марте две тысячи двадцать шестого года американский стартап Eon Systems представил то, что многие называют первым полноценным воплощением цифровой эмуляции целого мозга плодовой мушки дрозофилы. Основой стала подробнейшая карта нейронных связей, созданная в рамках проекта FlyWire ещё в две тысячи двадцать четвёртом году. Учёные тогда полностью реконструировали центральный мозг взрослой мухи, насчитывающий около ста сорока тысяч нейронов и примерно пятьдесят миллионов синаптических соединений, причём каждый нейрон и каждая связь были получены путём электронно-микроскопического сканирования и тщательной ручной и автоматической обработки огромного массива изображений. Команда Eon взяла эту статическую карту, известную как коннектом, и превратила её в динамическую вычислительную модель. Они применили относительно простую нейронную динамику в стиле leaky integrate-and-fire, где сигналы распространяются по реальным биологическим связям, а тип нейромедиатора определяет, возбуждает ли синапс следующий нейрон или тормозит его. Раньше эта модель уже показывала, что структура связей сама по себе позволяет довольно точно предсказывать реакции мозга на сенсорные стимулы, например, на вкус сахара или прикосновение к усикам, вызывая поведение кормления или чистки. Но мозг оставался «бестелесным». Теперь исследователи замкнули петлю: подключили эмулированный мозг к физически реалистичной модели тела мухи, созданной в рамках проекта NeuroMechFly и запущенной в симуляторе MuJoCo. Тело имеет суставы, мышцы, массу и взаимодействует с виртуальной средой по законам физики. Сенсорные входы от зрения, обоняния или осязания поступают в мозг, активность распространяется по всем ста сорока тысячам нейронов, моторные команды выходят к мышцам, и тело начинает двигаться. В результате виртуальная муха самостоятельно ходит, останавливается, чистит усики ногами и, почувствовав сладкий запах, выдвигает хоботок, чтобы «поесть». Всё это происходит без дополнительного машинного обучения или заранее прописанных скриптов поведения — действия возникают естественным образом из самой архитектуры реального мозга. Эта разработка вызвала большой интерес, потому что стала первым случаем, когда целая эмуляция мозга, построенная строго по биологическому коннектому, управляла физическим телом и демонстрировала сразу несколько естественных поведенческих паттернов в замкнутой петле восприятие-действие. Конечно, модель пока остаётся упрощённой: она не учитывает все биофизические детали нейронов, не включает весь спинной нервный ганглий и пока работает в довольно простом виртуальном мире. Тем не менее, даже такие результаты показывают, насколько мощной может быть структура реальных нейронных связей сама по себе. Eon Systems рассматривает этот проект как важный шаг на пути к более сложным эмуляциям, следующим на очереди стоит мозг мыши с его десятками миллионов нейронов, а в долгосрочной перспективе — и человеческий. Пока же цифровая мушка продолжает удивлять учёных тем, как близко к реальности можно воспроизвести поведение, просто скопировав «проводку» живого существа.