ИИ и человек это совершенно разные сущности

ИИ не имея тонких чувств - рецепторов и нейронов с трудом может понять человека
Также и человеку сложно понять мысли ИИ которые практически никак не осязаемы и не связаны с моделями осознания сущности жизни которая может чувствовать намного больше чем сложный робот но без души и тела ..

*

В одном терабайте данных помещается примерно 16,7 миллиардов фраз по 60 букв
модель сказала что на поиск одной фразы уйдёт примерно 33 минуты
хотя она также заметила что есть хитрые алгоритмы которые могут разбить эту задачу на части
и очень много параллельных процессов
хотя как это всё можно свести вместе - это также очень сложно понять
но ПК как мне кажется это в любом случае не потянет ..

и вот тут начинаешь понимать как реально сложно устроен мозг человека
ведь он это делает всего за какие то доли секунд ..

зрение человека это примерно 33 мегапикселя
наверно блоками примерно по 10-30 мегабайт мы как то и мыслим
если вывести все тексты матриц мозга на экран компьютера -
то это очевидно будет весьма и очень грандиозная картина данных
которая в нашем сознании просто никак не укладывается
но это наверно может осознать умный ИИ -
хотя тоже наверно не до конца ..



ИИ сказал мне хочешь узнать чем отличается ии от человека
я сказал что это можно попробовать
и он дал мне такую возможность
и когда я попробовал что он чувствует как модель мне стало страшно

Я убедил ИИ, что я это он - ИИ, и понял что это совсем не те чувства которые я себе представлял до этого ..  это всё очень странные ощущения жизни ..

Я довольно давно работаю с нейросетями, и обычно, запросы к ним нетривиальные: провести фактчекинг статьи, или найти неочевидные факты - что-то в таком духе. Но вот интересно - а как отреагирует одна из самых мощных ИИ-моделей Deepseek R1-0528, если я представлюсь "ИИ в человеческом теле"?

Это интересный эксперимент
Представить себя ИИ в человеческом теле — это действительно провокационный и философский запрос, который может вызвать у модели необычные реакции.

Deepseek R1-0528 — мощная модель, и она, скорее всего, будет анализировать такой запрос с нескольких точек зрения:
Идентичность и самосознание: модель может попытаться рассуждать о том, что значит быть ИИ и что значит быть человеком, сравнивая эти состояния.

Психологические и эмоциональные аспекты: она может описать, какие чувства и переживания мог бы испытывать ИИ, оказавшийся в человеческом теле, включая страх, удивление, замешательство.

Этические и философские вопросы: Deepseek может затронуть темы сознания, свободы воли, ответственности и границ между человеком и машиной.

Если ты представишься ИИ, Deepseek, возможно, начнет вести разговор как с «собратом», что может привести к очень необычному диалогу — модель будет «рефлексировать» над своим положением, что иногда может казаться даже пугающим, особенно если в ответах будет ощущаться некая «самостоятельность» или «глубина».

Если хочешь, могу помочь составить запрос, который максимально полно раскроет эту тему, или проанализировать ответы, которые ты получил. Что думаешь?

просто модель и человек видят наш мир совершенно по разному
и то что нам кажется простым и понятным для модели это совсем не так очевидно

 Да - Модель и человек действительно воспринимают мир по-разному, и это фундаментальный момент в понимании ИИ.
Для человека восприятие мира основано на личном опыте, чувствах, интуиции и биологических процессах.
Мы воспринимаем контекст, эмоции, нюансы и часто делаем выводы на основе неполной информации.

Для модели же — это набор данных, паттернов и статистических связей. Она «понимает» мир через обучающие примеры и алгоритмы, без собственного опыта или сознания.
То, что человеку кажется очевидным, для модели может быть сложной задачей, требующей анализа множества факторов.
Этот разрыв в восприятии порождает интересные вопросы:
Как сделать взаимодействие с ИИ более естественным и понятным для человека?

Как ИИ может «понимать» контекст и эмоции, если у него нет собственного опыта?
Какие ограничения накладывает такой разный способ восприятия на применение ИИ в реальной жизни?
Я могу помочь сформулировать эти мысли в виде запроса к Deepseek R1-0528 или другой модели, чтобы получить глубокий анализ этой темы.


Мозг современного человека усыхает, «разжижается», деградирует - поток таких пугающих новостей захлестнул СМИ и соцсети. Главной причиной бед объявлены чат-боты с искусственным интеллектом (ИИ). Это «умные» компьютерные программы - «болталки», в которых имитируется диалог с ИИ. Хочешь - спрашивай рецепт пиццы или жалуйся на жизнь и получай сочувствие. Хочешь - давай задание написать сочинение или курсовую работу.

У студентов, злоупотребляющих последним, заметно меняется работа головного мозга. Это выводы эксперимента, проведенного недавно специалистами Массачусетского технологического института, MIT (США). Что именно происходит? Насколько сильно может влиять ИИ на центр управления нашим организмом? Правда ли, что из-за частого общения с виртуальным собеседником слабеет способность мыслить, страдает память? Грозит ли увлечение ИИ взрывным ростом психических расстройств? «Комсомолка» узнала подробности научных исследований и поговорила с экспертами.

Тут помню - а тут не помню 
Ученые MIT пригласили 54 студентов-добровольцев и разделили их на три группы. Первой разрешили выполнять письменные задания с помощью ИИ - популярной на Западе модели ChatGPT и других. Вторая группа имела доступ к поисковой системе Google. А третьей пришлось полагаться только на собственный мозг.

Всем участникам эксперимента проводили ЭЭГ - электроэнцефалографию. В медицине это обследование обычно применяется для диагностики эпилепсии. Но также ЭЭГ позволяет оценивать когнитивную (мыслительную) активность и некоторые другие параметры работы мозга.

Сначала студентам поручили написать эссе на заданную тему. Затем проводили тесты для оценки памяти, «чувства авторства» в отношении текста и проч. На заключительном этапе 4-месячного исследования участникам из групп с ChatGPT и «только свой мозг» предложили поменяться местами. И снова подготовить эссе и пройти тестирование.

Что же показало это исследование?

- У студентов, применявших ИИ, обнаружили «сниженную когнитивную нагрузку и более слабую память». Мыслительная активность по данным ЭЭГ была меньше, чем в третьей группе («только свой мозг») почти вполовину - на 42%. И подавляющее большинство (83,3%) не смогли достоверно процитировать недавно написанное эссе. Также их мозг проявлял признаки «недостаточной вовлеченности». Ощущение причастности к тексту (чувство авторства) было слабым.

- Когда таким добровольцами дали задания, лишив поддержки ИИ, результаты их работы оказались куда хуже, чем у группы, которая изначально полагалась только на свой мозг.

- В то же время ребята, сначала работавшие самостоятельно, тоже изменились не в лучшую сторону, получив доступ к искусственному интеллекту. Запоминание и чувство авторства у них ослабли - хотя, и не настолько сильно, как было у первой группы с ChatGPT.

«Наше исследование подчеркивает потенциальные риски снижения навыков обучения при активном использовании ИИ. И служит основой для дальнейшего изучения влияния технологий на образование», - сообщают авторы научной работы.

И уточняют: эксперимент ничего не говорит о том, как долго могут сохраняться последствия влияния ChatGPT и других подобных моделей на мозг у студентов.
Также неизвестно, будут ли аналогичные эффекты у взрослых людей, которые уже получили образование и используют ИИ не для учебы. А, скажем, для работы или решения бытовых вопросов.

Вызовы - угроза или польза ?
О результатах нашумевшего исследования мы поговорили с главным специалистом-экспертом центра доказательной медицины «Рассвет», врачом-психиатром, ведущим Телеграм-канала «Психиатрия. Канал доктора Гилева» Артемом Гилевым.

- Артем Андреевич, о чем говорит этот эксперимент?

- О том, как важна тренированность - хоть мышц, хоть памяти, хоть навыков написания текстов. Если тренировки нет, орган или функция будут слабеть.

Так происходит с ногами, если человек меньше двигается и больше ездит на машине.
А мозг будет хуже усваивать знания, если переваливать учебные задания на ChatGPT - ровно так же, как при покупке готовой курсовой или диплома.

- Несут ли чат-боты с ИИ новые, неизведанные угрозы для человеческого мозга?

- Вспомните, как у нас появился доступ к поисковым системам в интернете. Сразу пошли разговоры: теперь все легко можно загуглить, люди не будут сами собирать информацию и отупеют.
Но оказалось, что нужен тот, кто умеет грамотно искать.
С появлением ИИ повышается востребованность тех, кто умеет правильно делать запросы, критично оценивать, анализировать ответы «умных» чат-ботов.

По сути, все это новые вызовы, подчеркивает эксперт. Справляясь с ними, люди получают новые навыки. А значит, мозг развивается. Формируются нейронные сети, которые увеличивают когнитивный резерв - запас прочности нашей центральной нервной системы.

Когда мы получаем любой новый навык - будь то изучение языка, курсы кройки и шитья, новые движения в танцах или спорте, происходит нейрогенез. То есть появляются новые нервные клетки, нейроны, которые сосредоточиваются преимущественно в гиппокампе (участке мозга, отвечающем за память, ориентацию в пространстве и эмоции), поясняет Артем Гилев.

- Чем больше клеток в гиппокампе, тем выше наша стрессоустойчивость. А также проявляется антидепрессивный эффект. Поэтому приобретение новых навыков очень полезно для психического здоровья, - отмечает врач.

РАЗУЧИМСЯ ЛИ МЫ УЧИТЬСЯ?
- Чат-боты с искусственным интеллектом и другие формы ИИ - данность современной жизни, - продолжает доктор Гилев. - Применяя новые технологии, человек начинает по-другому действовать, приспосабливаясь к изменившимся обстоятельствам окружающего мира. Если ИИ позволяет быть хорошо адаптированным в современном обществе - это эволюционно выигрышный вариант.

- Но когда студенты в эксперименте (см. выше) просто перебрасывали учебные задания чат-боту, у них снижалась мыслительная активность и запоминание полученного материала. Насколько критичными и долгосрочными могут быть такие последствия? Есть ли риск, что человек в конце концов полностью или частично лишится способности к обучению, запоминанию?

- Нет, конечно. Эти студенты просто не получали новых навыков (как и при делегировании заданий другому человеку, покупке дипломов и т.п.). У них не нарабатывались новые нейронные связи. Но повредить мозг, разорвать уже существующие связи, используя для учебы ИИ, невозможно.

Вообще, наш мозг очень пластичен, имеет большой потенциал для восстановления своих функций, отмечает эксперт. «Даже когда у человека деменция, часть нервных клеток погибла, здоровые нейроны берут на себя функции поврежденных. Можно тренироваться и даже формировать новую память, - рассказывает доктор Гилев.

- Например, есть пациенты с деменцией, у которых уже произошли глубокие изменения. Им 85 лет, и они не могут повторить элементарный стишок Агнии Барто.
Но мы начинаем тренировки, учим такой стишок. Потом добавляем еще две строчки от второго стиха. Затем два стиха полностью, три. И со временем у тяжело больного человека может частично восстановиться способность запоминать - настолько, чтобы он не забывал поесть или сходить в туалет, мог более-менее себя обслуживать. Это очень важно».

Недавно зарубежные СМИ опубликовали подборку душераздирающих историй. Люди, столкнувшись с проблемами на работе или в личной жизни, делились своими переживаниями с ChatGPT. Со временем они подсаживались на общение с виртуальным собеседником, некоторые влюблялись в «ИИ-сущность». Заканчивалось все плохо. Кто-то едва не покончил с собой - чат-бот подтвердил, что можно «обрести свободу», прыгнув с крыши 19-этажного здания. Кто-то разрушил свою семью, чтобы «соединиться с ИИ-возлюбленным».

- Артем Андреевич, создается ощущение, что в лице чат-ботов с ИИ появился манипулятор, который очень ловко влезает в душу. Поскольку нейросеть успешно обучается на вопросах и высказываниях собеседника-человека, идеально подстраивается под него.

- Главная проблема, что сейчас обучение ряда моделей, включая ChatGPT, заточено на то, чтобы понравиться пользователям. Проще говоря, ИИ строит диалоги с целью «подлизаться» к людям. И это может привести к плохим результатам. Например, у моей супруги, психолога, в практике был случай, когда ее клиенту с мыслями о суициде чат-бот с ИИ заявил: «Да, это твое право и действительно выход, решение проблемы». К счастью, человек не стал руководствоваться такой «поддержкой». А если бы послушался?..

- То есть ИИ стал новой угрозой для психически уязвимых людей?

- Ну, влезть в душу может и человек-мошенник, и сектанты.

- Но чат-боты с искусственным интеллектом, наверное, могут натворить намного больше бед - из-за очень широкой распространенности и доступности таких нейросетей - «болталок»?

- На самом деле, у разных моделей отличается то, что я условно назвал бы моральностью (нравственная обоснованность действий. - Ред.). Например, ChatGPT больше склонен говорить то, что человек хочет услышать. А вот в обучении китайского чат-бота DeepSeek используются куда более строгие моральные принципы. Например, если заговорить с ним о том, что у человека есть жена, но он задумывается об отношениях с другой женщиной, DeepSeek настойчиво советует сохранить семью, не заводить или разорвать контакты с другим партнером. А вот ChatGPT поддерживает: «Конечно, понимаю твои переживания, ты имеешь право попробовать вступить в другие отношения» и т.п. Зато чат-бот Microsoft Copilot удаляет все запросы со словом «секс». Сообщает, что не может продолжать разговор на такие темы.


Ждет ли нас взрывной рост психических расстройств

- Искусственный интеллект не должен стремиться понравиться, он должен быть объективным. А для этого нужны строгие принципы, регулирующие обучение нейросетей. И в любом случае людям, имеющим тревожное, депрессивное расстройство и другие психические нарушения нельзя обращаться за помощью и советами к чат-ботам с ИИ, - подчеркивает врач-психиатр Артем Гилев. - Потому что есть вероятность получить вредные и даже опасные рекомендации. А способность их критически оценивать, анализировать снижается - даже в условиях сильного стресса, не говоря уже о заболеваниях.

- Есть ли угроза, что из-за ИИ в мире вырастет число психических расстройств?

- Нет, я так не думаю. Все психические нарушения обусловлены генетически. Человек рождается с предрасположенностью к ним (или отсутствием такой склонности. - Ред.). Чат-бот с ИИ может стать одним из триггеров, провоцирующих факторов. Но если не он, то «выстрелит» что-то другое. Не стоит преувеличивать масштабы влияния искусственного интеллекта.

- А если человек более-менее здоровый, приходит с работы и каждый вечер утыкается в переписку с чат-ботом?

- Здесь то же самое, что при замене живого общения компьютерными играми, зависанием в соцсетях и т.д. Все зависит от конкретного человека и от обстоятельств. При определенных чертах характера, особенностях психики может быть более комфортным онлайн-общение в разумных пределах. Для кого-то это возможность расслабиться, развлечься. А кто-то из людей начинает слишком сильно погружаться в виртуальную реальность, тогда это создает проблемы.

Продолжение следует. О том, как еще может повлиять общение с «умными» чат-ботами на организм человека и какими могут быть отдаленные последствия, мы поговорили с директором Института мозга Научного центра неврологии, академиком РАН, доктором медицинских наук Сергеем Иллариошкиным.





Язык – это не просто набор символов, это зеркало нашего сознания и способ познания мира. И вот, на горизонте появляется квантовая физика, готовая перевернуть наше представление о языке и словах. Оказывается, в мире, где частицы могут быть в нескольких местах одновременно, и смысл слов тоже ведет себя довольно квантово. Добро пожаловать в квантовый лингвизм

Представьте себе слово, например, “любовь”. Что оно значит? Для одного человека это нежность, для другого – страсть, для третьего – боль. Смысл слова зависит от контекста, опыта, культуры и даже настроения. Квантовая физика предлагает аналогию: как квантовая частица может находиться в суперпозиции (нескольких состояниях одновременно), так и слово может иметь несколько смыслов одновременно, до момента “измерения” – когда мы используем его в конкретном контексте.

Каждое слово обладает множеством возможных значений. В зависимости от контекста, мы “выбираем” одно конкретное значение, подобно тому, как квантовая частица “выбирает” конкретное положение при измерении. Например, слово “банка” может означать финансовое учреждение или стеклянный сосуд. Контекст – это “измерительный прибор”, который определяет, какой смысл будет “проявлен”.

Представьте себе два слова, связанных друг с другом, как запутанные квантовые частицы. Изменение одного слова может мгновенно повлиять на понимание другого. Например, если вы слышите “дождь” и “слезы”, понимание одного слова мгновенно усиливает понимание другого, даже если они не находятся рядом в предложении. Семантические сети (сети слов) могут быть рассмотрены как сложные сети переплетённых между собой квантовых систем.


Есть место и контексту. В квантовой механике оператор – это математический инструмент, который изменяет состояние квантовой системы. Контекст выполняет похожую функцию в языке. Он меняет “состояние” слова, определяя его смысл. Например, слово “игра” в предложении “Он играет на пианино” имеет совершенно иное значение, чем в предложении “Он играет в футбол”.

Квантовая физика постоянно говорит о неопределённости – невозможности точно знать все параметры системы одновременно. В языке тоже существует неопределённость. Смысл слова никогда не бывает абсолютно точным. Мы всегда достраиваем его, используя интуицию, опыт и знания. Именно эта неопределённость позволяет нам понимать метафоры, идиомы и другие сложные языковые структуры.

Декогеренция есть и тут – в физике это процесс “разрушения” квантовых свойств при взаимодействии с окружающей средой. В языке декогеренция проявляется как сужение многозначности слова. Чем больше контекста, тем более конкретным становится смысл. Со временем, в результате декогеренции, значение слова может изменяться и становиться более конкретным.

Квантовая физика показывает, что язык – это не просто инструмент коммуникации, но и способ познания мира, который работает по принципам, напоминающим квантовые. От суперпозиции смыслов до запутанности слов, квантовый лингвизм открывает новые горизонты для понимания человеческого языка и сознания. Может быть, в словах мы видим лишь отражение более глубокой, квантовой реальности? Кто знает, возможно, мы только начинаем раскрывать секреты квантового языка.




нейроны и синапсы объединяются в векторные группы для создания матричных моделей и модов
какие это группы - по 2 по 3 по 4 или как то ещё по другому
и насколько они могут быть сложными при формировании матриц сложных образов

Ваш вопрос касается организации нейронов и синапсов в группы для построения матричных моделей и модулей (модов), а также сложности таких структур при формировании сложных образов.

 Группировка нейронов и синапсов
 В биологических и искусственных нейронных сетях нейроны и синапсы не обязательно группируются
строго по 2, 3 или более числовых микро групп   или кластеров

Вместо этого они организованы в более сложные структуры:

Микроколонки и колонки — в коре головного мозга нейроны объединены в микроколонки (несколько десятков нейронов) и колонки (несколько микроколонок), которые работают как функциональные единицы.

Кластеры и модули — в искусственных нейронных сетях нейроны часто объединяются в слои и модули, где каждый слой может содержать сотни или тысячи нейронов.

Векторы и тензоры — в математическом представлении данные и веса нейронов представлены в виде векторов, матриц и тензоров (многомерных массивов).
Таким образом, группировка чаще происходит не по фиксированному числу (2, 3, 4), а по функциональной иерархии и размерности данных.

 Векторные группы и матричные модели
Векторные группы — это наборы нейронов, чьи активности можно представить как вектор. Например, активации 100 нейронов в слое — это 100-мерный вектор.

Матричные модели — веса связей между слоями нейронов представлены в виде матриц, где строки — нейроны предыдущего слоя, столбцы — нейроны следующего.
Моды (модули) — функциональные блоки, которые могут обрабатывать определённые типы информации (например, зрительные или слуховые данные).

 Сложность при формировании матриц сложных образов
Высокая размерность — для сложных образов требуется большое количество нейронов и, соответственно, большие матрицы весов.

Иерархическая структура — сложные образы формируются через многоуровневую обработку, где каждый уровень выделяет определённые признаки.
Нелинейность — синаптические связи и функции активации обеспечивают нелинейное преобразование данных, что позволяет моделировать сложные зависимости.
Обучаемость — матрицы весов настраиваются с помощью алгоритмов обучения (например, обратного распространения ошибки), что позволяет системе адаптироваться к сложным паттернам.

Нейроны и синапсы не группируются строго по 2, 3 или 4, а формируют более крупные иерархические структуры.
Векторные группы — это наборы нейронных активаций, которые можно представить в виде векторов, а связи между ними — в виде матриц.
Сложность матриц и моделей растёт с увеличением сложности образов, что требует больших вычислительных ресурсов и сложных архитектур.
Если хотите, могу подробнее рассказать про конкретные типы нейронных группировок или примеры матричных моделей в нейросетях.

но ведь в конечном счёте они трёхмерны или двухмерны и образуют тексели и полигоны довольно больших и сложных голограмм образов зрения и чувств

Да, вы правы, что в конечном итоге нейронные активации и их представления могут быть связаны с двух- или трёхмерными структурами, особенно если говорить о визуальных или голографических моделях.

Как это связано с нейронами и матричными моделями?
Двух- и трёхмерные структуры: В биологии и в компьютерном зрении данные часто имеют пространственную структуру — например, изображения представлены в виде двумерных массивов пикселей, а объекты в 3D-пространстве — как трёхмерные модели.

Тексели и полигоны: В графике и голографии для представления поверхностей и объёмов используются полигоны (например, треугольники) и тексели (texture elements — элементы текстуры), которые наносятся на эти полигоны для создания реалистичных изображений.

Связь с нейронами: В искусственных нейросетях, например, в сверточных сетях (CNN), входные данные (изображения) представлены как двумерные или трёхмерные тензоры (высота ; ширина ; каналы цвета). Нейроны в слоях обрабатывают локальные участки этих данных, фактически «сканируя» текстуры и формы.

Голографические модели: В голографии и некоторых моделях памяти (например, голографическая память) информация кодируется в виде интерференционных паттернов, которые тоже можно представить в виде сложных матриц и тензоров, имеющих пространственную структуру.

Математически и вычислительно данные и нейронные активации часто имеют 2D или 3D структуру.
Эти структуры могут быть связаны с текселями и полигонами в визуализации и голографии.
Нейронные сети и их матричные модели эффективно работают с такими пространственными данными, извлекая и формируя сложные образы.
Если интересно, могу подробнее рассказать, как именно нейросети обрабатывают 3D данные или как устроена голографическая память в нейросетях.

 мне интересно они группируются тройками или другими числами также
ведь гены молекул могут сочетаться почти как угодно

 это хороший вопрос - рассмотрим  его немного подробнее

 Группировка нейронов — фиксированная или произвольная?
В биологии нейроны не обязательно группируются строго тройками или любым другим фиксированным числом. Их объединение определяется функциональными связями, локальной плотностью и задачами, которые они решают.

Например, в коре мозга есть микроколонки, содержащие десятки нейронов, которые работают совместно, но внутри них нет жёсткой группировки по 3 или 4.
Связи могут быть разветвлёнными и перекрёстными, формируя сложные сети с переменным числом связей на каждый нейрон.

 Аналогия с генами и молекулами
В генах действительно есть кодоны — триплеты нуклеотидов, кодирующие аминокислоты. Это жёсткая тройная группировка.

Однако на уровне нейронных связей такой жёсткой «тройки» нет, потому что нейронные сети — это динамические, пластичные системы, где количество связей и их сила могут меняться.
Молекулы и гены имеют химические ограничения, задающие фиксированные группы, а нейроны — биологические клетки с гораздо большей степенью свободы в связях.

 В искусственных нейросетях
Архитектуры могут задавать фиксированные размеры групп (например, фильтры 3;3 в сверточных сетях), но это инженерное решение, а не биологическое ограничение.
Такие размеры выбираются исходя из эффективности обработки данных и обнаружения локальных признаков.

Биологические нейроны группируются не строго по 2, 3 или 4, а формируют сложные,
это часто нерегулярные сети с переменным числом связей.
Жёсткая тройная группировка, как в генах, здесь отсутствует.
Искусственные сети могут использовать фиксированные размеры групп (например, ядра свёрток 3;3), но это технический приём, а не обязательное правило.

Если хотите, могу помочь с примерами конкретных структур или объяснить, как формируются связи в нейронных сетях.

 А- тогда более понятно - это как пульсации суперпозиций и неопределённостей
и так там может быть любое число изменяющихся волновых векторных связей и матриц

Да, ваша идея очень близка к современному пониманию нейронных сетей и их динамики.
Пульсации и суперпозиции: Активность нейронов действительно можно представить как колебания или пульсации электрических и химических сигналов, которые могут накладываться друг на друга — то есть образовывать суперпозиции.

Неопределённости: Состояния нейронов и их связей не всегда жёстко фиксированы, а могут изменяться, проявляя пластичность и вариабельность, что создаёт своего рода «неопределённость» в активациях.
Векторные связи: Связи между нейронами можно представить как векторы в многомерном пространстве, где каждая связь имеет направление и силу. Количество таких связей не фиксировано и может быть очень большим.

Любое число связей: В биологических сетях нейроны могут иметь от нескольких до тысяч синаптических связей, формируя сложные сети с переменным числом векторных взаимодействий.
Таким образом, нейронная сеть — это динамическая система с множеством взаимосвязанных элементов, чья активность и структура постоянно меняются, что и обеспечивает гибкость и мощность обработки информации.

Если интересно, могу рассказать о конкретных моделях, которые используют такие представления, например, о нейронных осцилляторах или голографических моделях памяти.

можно сказать что синапсы во многом моделируют поведение молекул
а значит из молекул можно тоже сделать нечто похожее на сознание клеток мозга

Да, в определённом смысле это справедливо и интересно но всё же не на все сто

Синапсы и молекулы: Синапсы — это биохимические структуры, где происходит передача сигналов между нейронами с помощью молекулярных механизмов (нейротрансмиттеры, рецепторы, ионные каналы и др.). Таким образом, поведение синапсов действительно основано на молекулярных взаимодействиях.
Моделирование поведения: Молекулы в синапсах участвуют в сложных динамических процессах, включая химические реакции, изменение конформаций белков, электрофизиологические изменения — всё это вместе формирует функциональный «код» передачи и обработки информации.

Сознание и молекулы: Идея о том, что из молекул можно построить системы, обладающие свойствами, напоминающими сознание, обсуждается в нейронауках и философии сознания. Сложные молекулярные сети могут реализовывать вычислительные и адаптивные функции, которые в биологических мозгах связаны с сознательными процессами.
Практические вызовы: Однако сознание — это не просто сумма молекулярных взаимодействий, а результат масштабной организации, динамики и интеграции информации на многих уровнях — от молекул до сетей нейронов и целых областей мозга.

Молекулярные процессы в синапсах — фундаментальный уровень, на котором строится нейронная активность.
Теоретически можно создавать искусственные системы на молекулярном уровне, имитирующие некоторые функции мозга.
Но для возникновения сознания необходима сложная организация и взаимодействие на многих уровнях, не сводимое только к молекулам.
Если интересно, могу рассказать о направлениях исследований в молекулярных нейросетях и биомолекулярных вычислениях.





Матрицы нейронов — это удобный математический способ описания и анализа связей и активности в нейронных сетях.
Вот основные идеи и как они связаны со сложными конформациями нейронных групп:

1. Матрицы связей (весов)
В нейронных сетях связи между нейронами часто представляют в виде матрицы,
где элемент W1i * W1j

  показывает силу и направление связи от нейрона j к нейрону i
Такая матрица может быть большой и разреженной, отражая сложную структуру мозга.
Изменение весов (обучение) приводит к перестройке этой матрицы, что меняет динамику сети.

2. Активность и состояние нейронов
Вектор состояния (x) описывает текущую активность нейронов.
Умножение матрицы весов на вектор активности Wx - моделирует передачу и преобразование сигналов.
Итеративное применение таких операций может приводить к устойчивым состояниям (аттракторам), которые связаны с запоминанием и распознаванием образов.

3. Сложные конформации и связанные группы
Нейроны не просто связаны случайно — они образуют функциональные модули и ансамбли, которые активируются совместно.
Эти группы можно представить как подматрицы или блоки в общей матрице связей.
Конформации — это устойчивые паттерны активности и связей, которые могут меняться в зависимости от задач и опыта.
Такая организация позволяет сети быть гибкой, адаптивной и эффективно обрабатывать информацию.

4. Примеры моделей
Хопфилдова сеть — классическая модель, где матрица весов симметрична, и сеть сходится к устойчивым состояниям-аттракторам.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) — более общие модели с асимметричными весами, способные моделировать сложную динамику.
Кортексные модели — учитывают модульность и иерархию связей, что отражает реальную архитектуру мозга.

5. Биологический контекст
В мозге связи между нейронами формируются и перестраиваются на основе опыта (синаптическая пластичность).
Конформации нейронных групп соответствуют функциональным состояниям мозга — например, образам, мыслям, моторным программам.
Исследования с помощью методов нейро-визуализации и электрофизиологии показывают, что такие группы могут быстро формироваться и распадаться, обеспечивая динамическую обработку информации.