Tam beyin emülasyonu için bir yol haritası
Ele Alınan Ana Konular
Başarı Kriterlerine Giriş
Oturum, yol haritasının başarı kriterleri bölümünü tanımlayarak, tam beyin emülasyonunun temel ilkelerinden başlar [00:29].
Church-Turing tezi, Kullback-Leibler ıraksama, Wolfram'ın hesaplama indirgenemezliği, Gödel'in eksiklik teoremi ve Kantorovich-Wasserstein metriği [00:36] gibi konuları ele alır.
Tartışma, Locke, Hume ve Parfit'e atıfta bulunarak, tam beyin emülasyonunda neyin korunması gerektiğine dair bir temel oluşturmak için kişisel kimlik felsefesine uzanır [04:37].
Tam beyin emülasyonunun beyin biliminde kullanımı, zihnin anlaşılması ve insan substrat bağımsızlığına ulaşılması dahil olmak üzere hedefleri tartışılır [07:51].
Başarı Kriterlerinin Keşfedilmesi için Öneriler
Video, amacın tanımlanması, kısıtlamaların anlaşılması, kıyaslama değerlerinin belirlenmesi ve paydaşlardan öğrenme dahil olmak üzere başarı kriterlerinin nasıl belirleneceğini araştırır [13:46].
Sorunun netleştirilmesi, bağlamlandırılması, temel işlevlerin belirlenmesi, minimum işlevselliğin oluşturulması ve ölçülebilir sonuçların sağlanması dahil olmak üzere başarı kriterlerinin sistematik olarak tanımlanması için bir süreç detaylandırır [14:14].
Tam beyin emülasyonu için ilk başarı kriteri setinin oluşturulmasında kullanılan süreç, aday kriterlerin tanımlanması, sınıflandırılması ve azaltılması ve değerlendirme yargılarının uygulanması [18:35] dahil olmak üzere ana hatlarıyla belirtilir.
Başarı Kriterleri ve Belirli Metriklerin Birleştirilmesi
Başarı kriterlerinin karşılanıp karşılanmadığının test edilmesinde metriklerin önemi tartışılır [34:16].
Video, makine öğrenimi sorunlarına benzer şekilde düşünmenin uygunluğuna değinerek, model seçimi ve parametre tahmini zorluklarına vurgu yapar [34:53].
Boyutlanma laneti ve kombinatoryal patlamayı vurgulayarak, sistem tanımlama ve veri çevirisindeki hesaplama yükünü belirtir [35:36].
Tam beyin emülasyonu için iyi bir doğrulama protokolü, birden fazla ölçekte doğrulama gerektirir [37:02].
Metriklerin geliştirilmesi, G/Ç farklılıklarının ve doğrulama test verilerinin boyutu ve bileşiminin ölçülmesi için hususları vurgulayan bir örnek kullanılarak gösterilir [42:02].
Tartışma ve Geri Bildirim
Oturum, uzmanların anket edilmesi, geri bildirim için kriterlerin yayınlanması ve bir kilometre taşı zaman çizelgesi oluşturulması gibi başarı kriterlerinin belirlenmesi için yöntemler hakkında tartışmalar içerir [51:01].
Önerilen başarı kriterleri için normal ve anormal davranış, ortaya çıkan davranış ve öznel deneyimlerle ilgili metriklerin gerekliliği de dahil olmak üzere eleştiriler ve öneriler tartışılır [01:21:13].
Metriklerin türetilmesi, kriterlerin değişkenler olarak formüle edilmesi, kapsamın dikkate alınması ve doğrulama protokollerinin incelenmesi [01:36:15] dahil olmak üzere araştırılır.
Anahtar Noktalar
Tam beyin emülasyonunun gelişimini yönlendirmek için net ve ölçülebilir başarı kriterlerinin tanımlanması çok önemlidir.
Bu kriterlerin oluşturulması için felsefi, bilimsel ve teknik hususları içeren çok yönlü bir yaklaşım gereklidir.
Farklı ölçekler ve ölçüm türleri için dikkate alınarak başarı kriterlerinin objektif olarak test edilmesi için metrikler geliştirilmelidir.
Başarı kriterleri ve metriklerin tanımlanması süreci yinelemelidir ve yeni bilgi ve teknolojik gelişmelere uyum sağlamalıdır.
https://youtu.be/mQGBXp6_oBY?si=xm1GH6hWgdVozh5e
___
Elbette, işte videonun bir özeti:
Bu video, bütün beyin emülasyonu (WBE) için bir yol haritasının revizyonu ve güncellenmesi hakkındadır. Sunum, kısıtlamalar ve ölçek ayrımına odaklanmaktadır.
Kısıtlamalar: Kısıtlamalar, bir soruna veya projeye olası çözümlerin aralığını sınırlayan belirli, ölçülebilir sınırlamalardır [02:08]. Mekanizmanın doğası, sinaptik veya nöronal ateşleme olasılığı ile ilgili belirsizlikler getirebilir [02:41]. Daha geniş çevresel koşullar, örneğin elektromanyetik alanlar aracılığıyla parazit oluşturabilir [02:57]. Nöral kodlama türleri, makul ölçütleri ve kriterleri kısıtlar [04:29]. Nöral devreler genellikle seyrek bağlantı sergiler ve bu da otomatik segmentasyon algoritmalarının her nöron arasındaki bağlantıları tanımlamasına gerek kalmaz [08:06].
Ölçek Ayrımı: Ölçek ayrımı, beyin gibi karmaşık sistemlerde farklı yapı ve işlev seviyelerinin farklı ölçeklerde (hem mekansal hem de zamansal olarak) çalıştığı ve modelleme amaçları için birbirinden bağımsız olarak ele alınabileceği fikrini ifade eder [16:22]. Bütün beyin emülasyonu bağlamında, bu, beyni başarılı bir şekilde taklit etmek için tüm ayrıntı seviyelerini aynı anda simüle etmeye gerek olmayabileceği anlamına gelebilir [16:48]. Beyin, moleküler, sinaptik, hücresel ve mikro devre seviyelerinden mezo ve makro ölçeklere kadar çoklu ölçeklerde çalışır [17:37].
Tartışma: Sunumun ardından, katılımcılar veri toplama, model çözünürlüğü, algı ve qualia ve düşük kaliteli bütün beyin emülasyonu (LoFi WBE) hakkında tartışmalara katıldılar [29:13].
Veri Toplama: Başarı kriterlerinin veri türü ve çözünürlüğü üzerindeki sonuçları tartışıldı [30:23].
Model Çözünürlüğü: Model oluşturma seçimlerinin başarı kriterlerini nasıl etkilediği tartışıldı [45:05].
Algı ve Qualia: Qualia'nın ne anlama geldiği ve bunun nasıl test edilebileceği tartışıldı [47:55]. Qualia'nın bir öz modelle birleştirilmiş bir duygu olduğu öne sürüldü [53:54].
LoFi WBE: LoFi yaklaşımlarının farklılıkları ve başarı kriterleri tartışıldı [01:19:20]. LoFi'nin bir öz modelin ortaya çıkışını yakalayıp yakalayamayacağı sorgulandı [01:23:17].
Sonuç: Sunum, kısıtlamaların ve ölçek ayrımının WBE için yol haritası güncellemesinde dikkate alınması gereken önemli hususlar olduğunu vurguladı [27:00]
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder