ГиперСети

Насколько жёстко? На удивление не очень Знаете, что самое обидное для учёного? Получить наконец полную карту мозга — и понять, что она не отвечает на главный вопрос. У нас есть коннектом личинки дрозофилы, первый в мире расшифрованный мозг насекомого. Все нейроны, все синапсы, вся архитектура — как на ладони. Но можем ли мы теперь предсказать, как этот мозг будет работать? Представьте, что вам дали чертежи сложного часового механизма — все шестерёнки, все пружинки, все соединения. Скажете ли вы по ним, как часы пойдут под нагрузкой? Оказывается, и да, и нет. Ставрос Терианос из Института Аллена проделал тонкую вещь...

Замечали, как мы строим мультиагентные системы? Берём множество специализированных AI-агентов, каждый со своей компетенцией, и собираем их в сеть, где они обмениваются информацией, координируются и временно объединяются для решения конкретных задач. Оказывается, примерно так же устроен наш мозг — если верить гиперсетевой теории профессора, академика РАН Константина Владимировича Анохина — одного из ведущих российских нейробиологов, директора Института перспективных исследований мозга МГУ. 🔬 Что такое когнитом? Анохин К.В. предлагает смотреть на мозг не как на нейронную сеть (где единица — один...

Недавно учёные из Гарварда и Принстона опубликовали в Nature то, к чему нейронаука шла 50 лет: первый полный коннектом центральной нервной системы взрослой Drosophila melanogaster. Самый неожиданный вывод: мозг — не центр управления движениями. Он скорее дирижёр, который лишь задаёт темп. А оркестр сидит… в каждой части тела отдельно. 🔬 Что такое коннектом? Коннектом — полная карта нейронных связей. 130 000 нейронов мухи и 50 миллионов синапсов. Впервые — для взрослой особи (раньше была только личинка). 🤯 Открытие Локальные нейронные модули в каждой части тела — ногах, крыльях, брюшке — способны генерировать скоординированные движения без участия головного мозга...

Представьте, что нейросеть — это оркестр из миллиардов инструментов. Нельзя сказать каждому музыканту «играй тише». Но что, если слегка повернуть ручку у дирижёра? Именно так работает управление активациями (Activation Steering). Идея до смешного проста: вместо того чтобы переучивать модель на тысячах примеров, исследователи просто подсматривают, какие нейроны загораются для тех или иных свойств — и усиливают или ослабляют сигнал. На практике: можно сделать LLM честнее, добрее или, наоборот, убрать нежелательные паттерны. Без дообучения. Без потери качества. Самое занятное — это не «вслепую»...