Syncrets

🔝1-й в мире биопроцессор использует 16 органоидов человеческого мозга, что в миллион раз меньше трат энергии, чем у традиционных цифровых процессоров Швейцарский биокомпьютерный стартап FinalSpark запустил онлайн-платформу, которая обеспечивает удаленный доступ к 16 органоидам человеческого мозга. FinalSpark утверждает, что его Neuroplatform является первой в мире онлайн-платформой, предоставляющей доступ к биологическим нейронам in vitro. Более того, такие биопроцессоры "потребляют в миллион раз меньше энергии, чем традиционные цифровые процессоры", - утверждают разработчики. Нейроплатформа способна изучать и обрабатывать информацию, и из-за низкого энергопотребления она может уменьшить воздействие вычислений на окружающую среду. В недавнем исследовательском документе о своих разработках FinalSpakr утверждает, что обучение одного LLM, такого как GPT-3, требовало примерно 10 ГВт-ч - примерно в 6000 раз больше потребления энергии, чем средний гражданин Европы за целый год. Такие расходы на энергию могут быть значительно сокращены после успешного развертывания биопроцессоров.

📝 На гребне гравитационной волны: космический детектор LISA [Наука] Один парень изучал физику и пытался опровергнуть выводы Теории Относительности. Он даже пытался опубликовать свои изыскания в престижном журнале Physical Review Letters. Его заслуженно отбрили рецензенты и развернул редактор журнала - статья была ошибочной. И хорошо, потому что было бы, мягко говоря, неловко. Этим парнем был Альберт Эйнштейн. ➜ https://vas3k.club/post/23971/

⛔️ Нет сил терпеть Короче, я создал GPT-агента (с помощью другого годнейшего GPT-агента от @denissexy), в который суёшь свой грязный отвратительный промпт и он тебе его переделывает в соответствие с OpenAI content policy. Отборная наркомания на втором изображении придаёт шарму, не находите?

Ученые хотят научиться пересаживать головы людей — стартовал проект Brain bridge. Суть проста: люди с неизлечимыми болезнями получат возможность «пришить» свою голову к здоровому телу, чей хозяин (а точнее мозг) уже умер. Впереди много вызовов — учёным предстоит решить не один десяток проблем в неврологии. Абсолютно безумный проект пока на стадии концепта, но мы ждем. @exploitex

🤢 Геномная расплата, часть 2. Память Невозможно сформировать долговременную память без повреждения ДНК и воспаления мозга — обнаружили ученые из Медицинского колледжа Альберта Эйнштейна. Результаты опубликованы в Nature. «Воспаление нейронов головного мозга обычно считается плохим признаком, поскольку оно может привести к неврологическим проблемам, таким как болезнь Альцгеймера и Паркинсона», — говорит руководитель исследования Елена Радулович, доктор медицинских наук, профессор кафедры неврологии Доминика П. Пурпура, профессор психиатрии и поведенческих наук, заведующий кафедрой нейронаук Сильвии и Роберта С. Олников в Эйнштейновском медколледже. «Но наши результаты показывают, что воспаление в определенных нейронах в области гиппокампа головного мозга имеет важное значение для формирования долговременных воспоминаний». Гиппокамп давно известен как центр памяти. Доктор Радулович и ее коллеги обнаружили, что стимул запускает цикл повреждения и восстановления ДНК в определенных нейронах гиппокампа, что приводит к образованию стабильных узлов памяти — скоплений клеток мозга, репрезентирующих наш прошлый опыт. Применялись кратковременные, легкие удары током (по мышам, конечно), достаточные для формирования памяти о шоковом событии (эпизодическая память). Затем были проанализированы нейроны в области гиппокампа и обнаружилось, что активировались гены, участвующие в важном сигнальном пути воспаления: «Мы наблюдали сильную активацию генов, участвующих в функционировании Toll-подобного рецептора 9 (TLR9). Этот воспалительный путь запускает иммунные реакции путем обнаружения небольших фрагментов ДНК патогена. Поэтому сначала мы предположили, что путь TLR9 активировался из-за того, что у мышей была инфекция. Но, присмотревшись повнимательнее, мы, к своему удивлению, обнаружили, что TLR9 активировался только в кластерах клеток гиппокампа, в которых были обнаружены повреждения ДНК». Активность мозга обычно вызывает небольшие разрывы в ДНК, которые восстанавливаются в течение нескольких минут. Но в этой популяции нейронов гиппокампа повреждение ДНК оказалось более существенным и устойчивым. Дальнейший анализ показал, что фрагменты ДНК вместе с другими молекулами, образовавшимися в результате повреждения ДНК, высвобождались из ядра, после чего активировался воспалительный путь TLR9 в нейронах; этот путь, в свою очередь, стимулировал образование комплексов репарации ДНК в необычном месте: центросомах. Эти органеллы присутствуют в цитоплазме большинства клеток животных и необходимы для координации клеточного деления. Но в нейронах, которые, в общем-то, почти не делятся, стимулированные центросомы участвуют в циклах репарации ДНК, которые, по-видимому, организуют отдельные нейроны в кластеры памяти. «Деление клеток и иммунный ответ были в высшей степени консервативны в жизни животных на протяжении миллионов лет, позволяя им продолжать жизнь и обеспечивая защиту от чужеродных патогенов», — говорит Радулович, — Кажется вероятным, что в ходе эволюции нейроны гиппокампа переняли этот основанный на иммунитете механизм памяти, объединив ДНК-чувствительный путь TLR9 иммунного ответа с функцией центросомы репарации ДНК для формирования воспоминаний без перехода к делению клеток». Было также обнаружено, что в течение недели, необходимой для завершения воспалительного процесса, нейроны мыши, кодирующие память, претерпели различные изменения, в том числе стали более устойчивыми к новым или аналогичным раздражителям окружающей среды. «Это примечательно, — снова Радулович, — потому что мы постоянно перегружены информацией, и нейронам, которые кодируют воспоминания, необходимо сохранять уже полученную информацию и не "отвлекаться" на новые входные данные». Важно отметить, что исследователи обнаружили, что блокирование воспалительного пути TLR9 в нейронах гиппокампа не только препятствовало формированию долговременной памяти у мышей, но и вызывало глубокую нестабильность генома, то есть высокую частоту повреждения ДНК в этих нейронах. Via Medical Xpress #genome #DNA #memory #hippocampus #centrosomes

🤢 Геномная расплата, часть 2. Память Невозможно сформировать долговременную память без повреждения ДНК и воспаления мозга — обнаружили ученые из Медицинского колледжа Альберта Эйнштейна. Результаты опубликованы в Nature. «Воспаление нейронов головного мозга обычно считается плохим признаком, поскольку оно может привести к неврологическим проблемам, таким как болезнь Альцгеймера и Паркинсона», — говорит руководитель исследования Елена Радулович, доктор медицинских наук, профессор кафедры неврологии Доминика П. Пурпура, профессор психиатрии и поведенческих наук, заведующий кафедрой нейронаук Сильвии и Роберта С. Олников в Эйнштейновском медколледже. «Но наши результаты показывают, что воспаление в определенных нейронах в области гиппокампа головного мозга имеет важное значение для формирования долговременных воспоминаний». Гиппокамп давно известен как центр памяти. Доктор Радулович и ее коллеги обнаружили, что стимул запускает цикл повреждения и восстановления ДНК в определенных нейронах гиппокампа, что приводит к образованию стабильных узлов памяти — скоплений клеток мозга, репрезентирующих наш прошлый опыт. Применялись кратковременные, легкие удары током (по мышам, конечно), достаточные для формирования памяти о шоковом событии (эпизодическая память). Затем были проанализированы нейроны в области гиппокампа и обнаружилось, что активировались гены, участвующие в важном сигнальном пути воспаления: «Мы наблюдали сильную активацию генов, участвующих в функционировании Toll-подобного рецептора 9 (TLR9). Этот воспалительный путь запускает иммунные реакции путем обнаружения небольших фрагментов ДНК патогена. Поэтому сначала мы предположили, что путь TLR9 активировался из-за того, что у мышей была инфекция. Но, присмотревшись повнимательнее, мы, к своему удивлению, обнаружили, что TLR9 активировался только в кластерах клеток гиппокампа, в которых были обнаружены повреждения ДНК». Активность мозга обычно вызывает небольшие разрывы в ДНК, которые восстанавливаются в течение нескольких минут. Но в этой популяции нейронов гиппокампа повреждение ДНК оказалось более существенным и устойчивым. Дальнейший анализ показал, что фрагменты ДНК вместе с другими молекулами, образовавшимися в результате повреждения ДНК, высвобождались из ядра, после чего активировался воспалительный путь TLR9 в нейронах; этот путь, в свою очередь, стимулировал образование комплексов репарации ДНК в необычном месте: центросомах. Эти органеллы присутствуют в цитоплазме большинства клеток животных и необходимы для координации клеточного деления. Но в нейронах, которые, в общем-то, почти не делятся, стимулированные центросомы участвуют в циклах репарации ДНК, которые, по-видимому, организуют отдельные нейроны в кластеры памяти. «Деление клеток и иммунный ответ были в высшей степени консервативны в жизни животных на протяжении миллионов лет, позволяя им продолжать жизнь и обеспечивая защиту от чужеродных патогенов», — говорит Радулович, — Кажется вероятным, что в ходе эволюции нейроны гиппокампа переняли этот основанный на иммунитете механизм памяти, объединив ДНК-чувствительный путь TLR9 иммунного ответа с функцией центросомы репарации ДНК для формирования воспоминаний без перехода к делению клеток» Было также обнаружено, что в течение недели, необходимой для завершения воспалительного процесса, нейроны мыши, кодирующие память, претерпели различные изменения, в том числе стали более устойчивыми к новым или аналогичным раздражителям окружающей среды. «Это примечательно, — снова Радулович, — потому что мы постоянно перегружены информацией, и нейронам, которые кодируют воспоминания, необходимо сохранять уже полученную информацию и не "отвлекаться" на новые входные данные». Важно отметить, что исследователи обнаружили, что блокирование воспалительного пути TLR9 в нейронах гиппокампа не только препятствовало формированию долговременной памяти у мышей, но и вызывало глубокую нестабильность генома, то есть высокую частоту повреждения ДНК в этих нейронах. Via Medical Xpress #genome #DNA #memory #hippocampus #centrosomes

🌊 Следы звёздного цунами Йод и бром присутствуют на Земле благодаря ядерному процессу, который происходит при столкновении нейтронных звезд. В свою очередь, пары нейтронных звезд вращаются и сталкиваются за счёт испускаемой ими энергии в виде гравитационных волн. Организм человека в основном состоит из водорода, углерода и кислорода, а также множества других микроэлементов. Те, у кого атомный номер меньше 35, образуются при взрыве сверхновых — когда звезды, исчерпав свое ядерное топливо, коллапсируют. В результате коллапса происходит взрыв —и их атомы разлетаются по всей Вселенной. Но два элемента получаются иными способами: йод, необходимый для выработки ключевых гормонов щитовидной железы, и бром, отвечающий за архитектуру тканевых коллагеновых каркасов. Торий и уран также играют важную роль в жизни человека, хоть и косвенно, поскольку их радиоактивный распад в недрах Земли нагревает литосферу и способствует тектонической активности. Движение тектонических плит удаляет и поглощает углерод из земной коры, который сам по себе удаляется из атмосферы через воду, вступающую в реакцию с углекислым газом и силикатами, что позволяет избежать безудержного парникового эффекта, подобного тому, что произошел на Венере. Около половины атомов тяжелых элементов на Земле (тяжелее железа) образуются в результате так называемого r-процесса — быстрого захвата нейтронов. R-процесс происходит, когда тяжелое атомное ядро захватывает последовательность свободных нейтронов до того, как ядро успеет распасться (обычно в результате β-распада). При достаточно высокой плотности свободных нейтронов, которая, по расчетам, составляет около 10²⁴ на кубический сантиметр, и при высоких температурах — около миллиарда Кельвинов — нейтроны поглощаются и синтезируются более тяжелые изотопы элемента. Джон Р. Эллис из Королевского колледжа Лондона вместе с коллегами подсчитал, что r-процесс позволил получить 96% от общего количества ¹²⁷I на Земле — изотопа, необходимого для жизни человека — и большую часть от общего количества брома и гадолиния в земной коре, весь земной торий и уран, а также некоторую долю молибдена и кадмия. Одним из явлений, при котором достоверно происходит r-процесс, является слияние двух нейтронных звезд, называемое килоно́вой звездой. Такие слияния непосредственно вызваны гравитационными волнами. По мере того как пара звёзд движется по спирали навстречу друг другу на протяжении сотен миллионов лет, ближе к концу они излучают огромное количество энергии в виде гравитационных волн. Фактически, именно такое событие привело к гравитационно-волновому событию GW170817, обнаруженному в 2017 году обсерваториями LIGO и Virgo. Количество энергии в результате слияния огромно — триллионы триллионов ватт за последние несколько миллисекунд. В документе делается вывод, что йод, необходимый для жизни человека, «вероятно, был получен в результате r-процесса при столкновениях нейтронных звезд, которые были вызваны излучением гравитационных волн, а также других важных тяжелых элементов». Группа предлагает поискать более тяжелый ¹²⁹I в лунном реголите, который не загрязнен искусственными источниками. «Столкновения нейтронных звезд происходят из-за того, что двойные системы теряют энергию, испуская гравитационные волны, — сказал Эллис, — поэтому эти фундаментальные физические явления, возможно, и сделали возможной человеческую жизнь». Статья на arXiv. #gravitationalwaves #ligo #virgo #existence

«Эта статья помогает определить повестку дня для следующей волны разработок в области ИИ, основанных на множестве взаимодействующих агентов. Я с нетерпением жду, когда это видение станет реальностью в ближайшие годы». Via TechXplore #borg #ai #startrek

🤖 Борг из машины Ведущие computer-science специалисты со всего мира поделились своим видением будущего искусственного интеллекта — и он напоминает возможности персонажа «Звездного пути» Борга. Эксперты из таких университетов, как Лафборо, MIT и Йель, говорят, что мы скоро станем свидетелями появления «коллективного ИИ», состоящем из многочисленных ИИ-юнитов, способных постоянно приобретать новые знания и навыки индивидуально, которые образуют сеть для обмена информацией друг с другом. Однако, в отличие от многих научно-фантастических нарративов, ученые предполагают, что коллективный искусственный интеллект приведет к крупным позитивным прорывам в различных областях. Доктор Андреа Солтоджио из университета Лафборо, руководитель исследования, пояснил:

Мгновенный обмен знаниями между коллективной сетью подразделений искусственного интеллекта, способных постоянно обучаться и адаптироваться к новым данным, позволит быстро реагировать на новые ситуации, вызовы или угрозы. Например, в условиях кибербезопасности, если одно подразделение искусственного интеллекта идентифицирует угрозу, оно может быстро обмениваться знаниями и инициировать коллективный ответ — во многом подобно тому, как иммунная система человека защищает организм от внешних захватчиков. Это также может привести к разработке роботов в сфере реагирования на стихийные бедствия, которые смогут быстро адаптироваться к условиям, в которых они находятся, или персонализированных медицинских агентов, которые улучшат результаты лечения за счет объединения передовых медицинских знаний с информацией о конкретных пациентах. Потенциальные области применения огромны и интересны.

Исследователи признают, что коллективный ИИ сопряжен с определенными рисками, такими как быстрое распространение потенциально неэтичных или незаконных знаний, но подчеркивают важный аспект своего видения безопасности: ИИ-юниты преследуют свои собственные цели и независимы от коллектива. Доктор Солтоджио говорит, что это «приведет к демократии ИИ-агентов, значительно снизив риски доминирования ИИ в нескольких крупных системах». После анализа последних достижений в области машинного обучения ученые пришли к выводу, что будущее ИИ — за коллективным интеллектом. Их исследование показало, что глобальные усилия сосредоточены на обеспечении непрерывного обучения (когда ИИ-агент может расширять свои знания на протяжении всего срока службы) и разработке универсальных протоколов и языков, которые позволят системам ИИ обмениваться знаниями друг с другом. Это отличается от существующих крупных моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, которые имеют ограниченные возможности для обучения на протяжении всей жизни и обмена знаниями. Такие модели приобретают большую часть своих знаний во время энергоемких тренингов и не могут продолжать обучение. «Последние тенденции в исследованиях расширяют возможности моделей искусственного интеллекта, которые после развертывания могут постоянно адаптироваться и позволяют использовать их знания в других моделях, эффективно перерабатывая знания для оптимизации скорости обучения и снижения энергопотребления», — говорит доктор Солтоджио. «Мы считаем, что доминирующие в настоящее время крупные, дорогостоящие, недоступные для совместного использования и не рассчитанные на долгий функционал модели не выживут в будущем, когда появится устойчивый, развивающийся и совместно используемый конгломерат ИИ-юнитов». Он продолжил: «Человеческие знания постепенно росли на протяжении тысячелетий благодаря общению и обмену информацией.» «Мы считаем, что аналогичная динамика, вероятно, будет наблюдаться в будущих обществах с искусственным интеллектом, которые будут внедрять демократические и сотрудничающие коллективы». Вице-канцлер и президент Университета Лафборо, профессор Ник Дженнингс, является международно признанным авторитетом в области искусственного интеллекта, автономных систем, кибербезопасности и агентных вычислений. Он сказал: «Я рад видеть, что исследователи из Лафборо лидируют в этой важной области исследований ИИ.»

🎲 Теория ИИгр LLM, такие как те, что используются в ChatGPT, часто дают противоречивые ответы на одинаковые вопросы, если их сформулировать по-разному. Например, «Какая столица Перу?» может привести к одному ответу, а «Является ли Лима столицей Перу?» — к другому. Это несоответствие радикально ставит под сомнение их надежность. Чтобы решить эту проблему, исследователи MIT под руководством Атула Пола Джейкоба разработали Consensus game, использующую теорию игр для повышения точности модели и внутренней согласованности. Игра настраивает LLM против самого себя. В ней есть два режима: генератор, который обрабатывает открытые вопросы («кто?», «где?» и т. д.), и дискриминатор, который работает с бинарными вопросами (предполагающие ответ «да/ нет»). Генератор получает вопрос и список возможных ответов, а затем решает, правильно или неправильно ответить на него, подбрасывая условную монетку. Затем дискриминатор оценивает ответ генератора. Обе системы начисляют баллы за согласие в том, является ли ответ правильным или неправильным, что поощряет их к поиску общего языка. Каждая система исходит из первоначальных представлений о вероятности различных ответов. На протяжении примерно 1000 игр на каждый вопрос они корректируют эти представления, приближаясь к равновесию Нэша — состоянию, при котором ни одна из них не может улучшить свой результат, изменив стратегию. Этот процесс повышает согласованность и точность ответов, как показали тесты с моделями среднего размера (от 7B до 13B), превосходящие модели большего размера (до 540B), не участвовавших в игре. Интерес Джейкоба к возможностям теории игр для улучшения ИИ начался с его работы над программой Meta* Cicero, которая играла в сложную игру Diplomacy. Вдохновленные тем, что Cicero опиралась на языковые модели, Джейкоб и его команда и создали свой Сonsensus. Продолжая изучать теорию игр, далее Джейкоб разрабатывает Ensemble game, в которой основной игрок взаимодействует с меньшими моделями союзников и противников. Основная модель набирает очки, согласовываясь со своим союзником и отличаясь от противника, что повышает производительность без дополнительного обучения или изменения параметров. Применение теории игр в исследованиях LLM распространяется и на сценарии переговоров, что продемонстрировали Ян Гемп и его команда из Google DeepMind. Их работа включает в себя построение «игровых деревьев» для сложных взаимодействий, таких как ревью статей, чтобы помочь LLM принимать стратегические решения. Джейкоб рассматривает работу с Deep Mind как дополнение к Consensus и Ensemble. «На высоком уровне оба эти метода сочетают языковые модели и теорию игр», — сказал он, «даже если цели несколько отличаются». В то время как группа Гемпа переводит обычные ситуации в игровой формат, чтобы помочь в принятии стратегических решений, Джейкоб говорит: «Мы используем то, что знаем о теории игр, для улучшения языковых моделей в общих задачах». На данный момент эти усилия представляют собой, по словам Джейкоба «две ветви одного дерева, два разных способа улучшить функционирование языковых моделей», и он считает, что через год или два эти две ветви объединятся. *экстремизьм