Barnaföldi Gergely Gáborral még márciusban ültünk le beszélgetni az ELTE lágymányosi kampuszán, épp akkortájt, amikor kiemelték a Nagy Hadronütköztető főként nehézion-ütközésekre specializált ALICE detektorának gigantikus időprojekciós kamráját.
A merész hallgatót annyival biztathatom, hogy a beszélgetés végére ez a mondat már biztosan nem fog idegenül csengeni. Ha pedig egy kicsit odafigyel, minden bizonnyal el tudja majd magyarázni egy kedélyes esti beszélgetésen a barátainak, hogy mik azok a színes vonalak a CERN által kiadott képeken, és gémer haverjait is elkápráztathatja tudásával, hogy mi mindenre használják még a gépükben ketyegő bivalyerős hardvert.
Ugyanakkor az sem titok, hogy nem jutott idő minden ösvény és mellékutca bejárására, a fehér foltok kiszínezésére alkalmasak lehetnek a lenti háttéranyagok.
Hivatkozások, háttérinformációk
Barnaföldi Gergely Gábor profiloldala at MTA Wigner FK honlapján.
Rengeteg ismeretterjesztő előadás a fizikáról “az atomoktól a csillagokig”, egyebek mellett Barnaföldi Gergely Gábortól (a részletesen linkekre kattintva háttéranyagok, videofelvételek érhetők el).
Itt lehet bővebben olvasni az IPBES-ről és az említés szintjén szóba került klímavédelmi bizottságról, az IPCC-ről.
Az élőhelybesorolásra szolgáló Á-NÉR kategóriarendszer itt érhető el.
Anna egyik kedvenc fáslegelője, a Bogyiszló melletti Kasztói Őstölgyes döntőbe jutott a 2016-os Év Fája versenyen. Érdemes megnézni a többi versenyzőt is (végül a Jászai Mari téri platán nyert).
1:30 A mesterséges intelligencia, a mélytanuló rendszerek leginkább kategorizációs feladatokban jók (érdekes módon pont ezek a feladatok, amelyekkel leggyakrabban a laborkísérleteket is végzik). 5-10 év alatt e téren elérték az ember szintjét.
3:30 Felismerés: egy speciális esetben tud ennyit a mesterséges intelligencia, ez egy ugródeszka, innen már elkezdhetjük megkérdezni, hogy az itt alkalmazott matematika mennyiben tér el az emberi idegrendszerben működőtől.
4:30 Több számítógépes játékon egyszerre játszva is képes a mesterséges intelligencia emberi teljesítményt nyújtani.
5:00 A mélytanuló rendszerek elég rugalmasak, és nagy adathalmazon tanítják őket – gordiuszi megoldással kezelik a tanulás problémáját – az emberi agy viszont kevés adatból is viszonylag hatékonyan tud tanulni
6:30 Mélytanulás: mesterséges intelligencia vagy statisztikai módszer?
7:20 A minket körülvevő világban gyakran nehéz következtetéseket levonni – ilyenkor segít a statisztika, de nem mindegy, hogy milyen matematikát használ a rendszer e statisztika elkészítéséhez
8:00 Kell egy hipotézis? Épp a mélytanuló rendszerek rugalmassága az, ami megszabadít attól a tehertől, hogy erős hipotéziseket kelljen megfogalmaznunk. Ezért vannak próbálkozások olyan tanuló rendszerek létrehozására is, ahol a hipotézisek terét szűkítik, strukturálják (például: probabilisztikus programozás).
8:00 Kutya- és macskaképek – felügyelet melletti/felügyelet nélküli tanulás.
10:50 Az emberi tanulás felügyelet nélküli típusú. Az efféle mesterséges rendszerek nagy fejlődés előtt állnak, de a jelenlegi nagy és gyorsan felhasználható eredményeket a mélytanuló rendszerek adják a maguk felügyelt tanulási megoldásaival. Épp e különbségek vizsgálatáról szól Orbán Gergőék kutatása az élőlények idegrendszerében. Milyen matematika működik az agyban, az idegrendszerben?
13:00 A mélytanuló rendszerek alapfelépítése – rétegek, majd a legmélyebb rétegen címkék. Kérdés: mi a leképezés a stimulustól a címkékig? Előrecsatolt rendszer vs. ami az agyban zajlik.
15:00 Mit tudunk a látásról az agyban? A látás a leginkább felfedezett terület, a gépi látás, a mesterséges intelligencia eredményei alapján elég jó hipotéziseket tudunk megfogalmazni. A mesterséges intelligencia és az agykutatás erősen tud kölcsönhatni.
16:10 Az elsődleges látókéreg tulajdonságait kezdjük megismerni, a magasabb rétegekről kevesebbet tudunk, de a hierarchikus rendezettség nagyon fontos jellemző.
18:00 A mostani eredményről. A mélytanuló rendszerek nem képesek azt megjeleníteni, hogy a bemenet alapján levont következtetések bizonytalansággal terheltek. Pl. milyen irányban állnak az ablak rúdjai?
19:10 Ha a bizonytalanságot is megjelenítjük a rendszerben, akkor nem igaz, hogy az információ csak előrecsatoltan áramlik.
19:40 Kísérletekkel (ezeket az együttműködő partnerek végezték) igazolták: nem előrecsatolt rendszerekben megjelennek korrelációk az idegsejtek válaszaiban. A neuronok válaszai nem függetlenek egymástól – ez a korreláció. Ezek arra utaló jelzések, hogy a felülről lefelé irányuló jelek bizonyos helyzetekben aktívabbak, máskor kevésbé aktívak.
21:00 Akkor aktívabbak, amikor a mutatott képek strukturáltak (megjelennek bennük magasabbrendű objektumok, mintázatok) – ez arra utal, hogy ilyenkor megjelennek stimulusspecifikus aktivitások a magasabbrendű látókéregben –> stimulusspecifikus visszajelzés. Ha ugyanakkor nincs ilyen struktúra, akkor a megfigyelt korrelációk sem stimulusspecifikusak.
22 :30 A világ struktúrájáról korábban megtanult információ áramlik vissza, és segít a pillanatnyilag mutatott képek értelmezésében és az alacsonyszintű információfeldolgozásban.
23:40 Ezért van az is, hogy az ember pl. mindenben arcot lát. Hasonló, erős előzetes elvárás a képekkel szemben, hogy háromdimenziósak legyenek.
25:10 A konkrét kísérletekről. Frankfurti majomkísérletek Wolf Singer MTA külső tag laborjában. Együttműködés a kísérlettervezésben és az elemzésben – fontos volt, hogy a predikciókat kontrollált kísérletekkel teszteljék.
26:50 Human Frontier Science Program együttműködés – egy hosszabb projekt kezdete, a mostani kísérletek már részei ennek, a megalapozást jelentik, négy kutatócsoport együttműködése a nagy projekt.
28:10 Egerek és majmok közti kísérletpárok összeállítása – keretrendszer épül. Majmok: fejlett látórendszer, ezért ember számára releváns stimulusokkal is lehet dolgozni; egerek: fejletlenebb látórendszer, de fejlettebb, összetettebb mérési módszerek.
31:20 Hogyan befolyásolja a kísérleteket az állat fejében élő modell? A kísérleti rendszerek jellemzői.
33:30 Állati intelligencia. A környezet és cél jelentős befolyással van a viselkedésre, az idegrendszerre és az agybeli világmodellre. Ezért normatív megközelítést követnek, ahol a környezet és a cél van a középpontban.
34:30 A látás, illetve egyéb érzékszervek szerepe, dominanciája egér/ember esetén, ennek agyi reprezentációja, hatása a kísérletekre.
37:00 Több érzékszervi stimulusbombázás vs. a kísérletezés elve, méréstechnikai, adatfeldolgozási akadályok – önvezető autók, az ipari innováció kölcsönhatása az agykutatással.
39:40 Agyi matematika és molekuláris biológiai kutatások kapcsolata, Orbán Gergőék a viselkedés és az ideghálózatok szintjeit kapcsolják össze, más szintek közti kapcsolatok: kutatások a KOKI-ban.
42:30 Lehetséges-e kiborgagyat készíteni? Inkább a perifériák közelében kezdjük megismerni az agy működését.
