"Self-Learning Machine"
Rys 1. Samoucząca się maszynaSamoucząca się maszyna
Computational Neuroscience, Digital Intelligence Laboratory, 2024
Streszczenie
W kwestii świadomości należy przychylić się do poglądu Rogera Sheparda, psychologa ze Stanfordu, który usiłował znaleźć w świecie umysłu uniwersalne prawa, na wzór praw fizycznych, sprowadzającego się do przekonania, że w obecnych poszukiwaniach wyjaśnienia świadomości nie potrzeba nam więcej danych lub bardziej szczegółowych danych, lecz innego podejścia do problemu.
Obecny stan wiedzy dotyczący świadomości pokazuje, że świadomość człowieka jest procesem dyskretnym, synchronizowanym oscylacjami w zakresie 40-70 Hz, zwanych oscylacjami 40 Hz. Ponadto świadomość ma charakter sekwencyjny ze skupieniem uwagi w danej chwili na jednym obiekcie lub zdarzeniu. W momencie skupienia uwagi aktywności wszystkich synchronizującym zgodnie neuronów reagujących na różne cechy tego samego obiektu lub zdarzenia ulegają scaleniu. Pozostaje rozważenie problemu, jakie jest podłoże mechanizmu scalenia, jego funkcja i przełożenie na świadome doświadczenie.
Nie trzeba się nawet domyślać, iż zachodzi tu pewien rodzaj przetwarzania informacji. Na poziomie dyskretnej i sekwencyjnej świadomości nie należy też doszukiwać się jakiegoś innego mechanizmu przetwarzania niż zadziwiająco doskonale sprawdzający się we wszelkich zastosowaniach uniwersalny mechanizm obliczeniowy, którego teoretycznym modelem jest maszyna Turinga. Cechy tej maszyny są zgodne z cechami świadomości, jakimi są dyskretność i sekwencyjność funkcjonowania oraz skupienie uwagi w danej chwili na jednym obiekcie lub zdarzeniu.
Biorąc pod uwagę obliczeniowe przetwarzanie zależy podkreślić, że takie modele struktur, jak sieci semantyczne i hierarchiczne drzewa pojęć, nie są wystarczające do osiągnięcia intencjonalności nadającej związek przetwarzanych obliczeniowo reprezentacji z tym, co one reprezentują. Postuluję, że taką reprezentacją w dziedzinie świadomości może być w sensie ogólnym algorytm synchronizujący ze światem zewnętrznym w czasie rzeczywistym, a mechanizmem scalenia cech tego samego obiektu lub zdarzenia może być podobny do mechanizmu wielościeżkowej maszyny Turinga. W maszynie tej wejścia uzyskują propagacje ze wszystkich synchronizujących ze sobą neuronów, a przetwarzanie jest zgodnie z zapisem algorytmu będącym reprezentacją wiedzy tej maszyny.
Streszczenia opracowań - od najnowszych pozycji
Indukcja reguł w systemach biologicznych: Nowe przejście do modelowania motorium
Niniejsza praca przedstawia nowatorskie podejście do modelowania motorium w systemach biologicznych, wykorzystując algorytmy indukcji reguł w maszynach skończenie stanowych (FSM). Przeanalizowano, jak procesy biologiczne w jednokomórkowcach, szczególnie w kontekście motorium, mogą być modelowane za pomocą FSM, które są w stanie przetwarzać równoległe sygnały wejściowe reprezentowane przez liczby całkowite. Opisano, jak indukowane reguły pozwalają na adaptację systemu do zmieniających się warunków środowiskowych poprzez mechanizm sprzężenia zwrotnego. Co istotne, omówiono także zdolność FSM do uogólniania danych na podstawie wyekstrahowanych reguł, co zbliża to podejście do funkcjonowania ludzkiego mózgu. Praca ta stanowi wkład w zrozumienie, jak proste systemy regułowe mogą prowadzić do złożonych zachowań adaptacyjnych w systemach biologicznych.
Pełny tekst [pdf]Asocjacje sensoryczne
Praca "Asocjacje sensoryczne" koncentruje się na badaniu roli asocjacji w kontekście percepcji sensorycznej. Wprowadzenie do tematu pracy zawiera klarowne omówienie roli modelu językowego ChatGPT w opracowaniu treści oraz implementacji kodu w języku Python. Sekcja podstaw teoretycznych szczegółowo opisuje rolę układu siatkowatego w przetwarzaniu bodźców sensorycznych, zapewniając czytelnikowi zrozumienie teoretycznych fundamentów tematu. Metodologia pracy jest jasno opisana, skupiając się na modelu asocjacji elementarnych i procesie konsolidacji asocjacji. Analiza i wyniki pracy prezentują bogactwo przykładów operacji matematycznych oraz analizy graficznej obrazka, co ilustruje potencjał modelu asocjacji sensorycznych w praktyce. Sekcja dyskusji wskazuje na implikacje i dalsze kierunki badań, podkreślając znaczenie współpracy z modelem językowym ChatGPT. Podsumowanie pracy jest klarowne i podkreśla istotę badań nad asocjacjami sensorycznymi oraz ich potencjalne zastosowania. Praca "Asocjacje sensoryczne" stanowi cenne źródło wiedzy na temat tego zagadnienia, zapewniając czytelnikowi pełne zrozumienie omawianego tematu.
Pełny tekst [pdf]Nowoczesna Implementacja Synchronicznego Wyzwalania Mikrokolumny
"Nowoczesna Implementacja Synchronicznego Wyzwalania Mikrokolumny" prezentuje rewolucyjne podejście do projektowania systemów przetwarzania informacji, zainspirowane biologicznymi mechanizmami obserwowanymi w korze mózgowej. Centralnym punktem tej koncepcji jest synchroniczne wyzwalanie mikrokolumn, oparte na dynamicznych interakcjach między kora mózgową a strukturami podkorowymi. W pracy tej autor eksploruje, jak biologiczne podstawy funkcjonowania mikrokolumn mogą być przeniesione do dziedziny informatyki, mając na celu stworzenie efektywnego i elastycznego systemu przetwarzania informacji. Koncepcja ta obejmuje reprezentację podsieci mikrokolumn jako dynamicznych jednostek przetwarzania, zdolnych do adaptacji i uczenia się. Podkreślając nowoczesność implementacji, praca analizuje, w jaki sposób synchroniczne wyzwalanie mikrokolumn może zrewolucjonizować praktyczne aspekty przetwarzania informacji, w tym szybkość, energooszczędność i zdolność dostosowywania się do zmieniających się warunków. Autor przedstawia również perspektywy dalszego rozwoju oraz wyzwania, które mogą towarzyszyć implementacji tej innowacyjnej koncepcji. W rezultacie "Nowoczesna Implementacja Synchronicznego Wyzwalania Mikrokolumny" stanowi znaczący wkład w dziedzinę sztucznej inteligencji, łącząc biologię mózgu z zaawansowanymi rozwiązaniami informatycznymi. Praca ta otwiera drzwi do nowych możliwości w projektowaniu systemów przetwarzania informacji, inspirowanych niezwykłą skutecznością biologicznych mechanizmów nerwowych.
Pełny tekst [pdf]Nowatorska Koncepcja Synchronicznego Wyzwalania Mikrokolumny w Podsieci Mikrokolumn Wzgórze-Kora
Koncepcja "Nowatorskiej Koncepcji Synchronicznego Wyzwalania Mikrokolumny w Podsieci Mikrokolumn Wzgórze-Kora" opisuje proces synchronicznego odpalania mikrokolumn na poziomie sensorycznym kory mózgowej. W tej koncepcji kluczowe są interakcje między strukturami podkorowymi (wzgórze) a korą mózgową, koncentrujące się na mikrokolumnach. Gdy impuls niespecyficzny z jądra wewnątrzlaminarnego wzgórza i impuls z jądra specyficznego wzgórza synchronizują się, powoduje to aktywację mikrokolumny w korelacji z obszarami sensorycznymi. Ten mechanizm synchronizacji jest kluczowy dla generowania spójnych reakcji na bodźce oraz dla elastycznego przetwarzania informacji sensorycznych. Koncepcja ta sugeruje, że jednolita faza pobudzenia neuronów w mikrokolumnach wspomaga integrację informacji, tworzenie spójnych wzorców aktywności i może wpływać na wyższe poziomy asocjacji w mózgu.
Pełny tekst [pdf]Nowatorska koncepcji Podsieci Mikrokolumn Wzgórze-Kora
Artykuł "Nowatorska koncepcja Podsieci Mikrokolumn Wzgórze-Kora" przedstawia innowacyjne spojrzenie na funkcjonowanie mózgu, sugerując istnienie lokalnej jednostki przetwarzania o nazwie "Podsieć Mikrokolumn Wzgórze-Kora". Ta struktura, obejmująca połączenia między neuronem jądra wewnątrzlaminarnego wzgórza a mikrokolumnami kory mózgowej, odgrywa kluczową rolę w równoległym przetwarzaniu i integracji informacji sensorycznych. Artykuł analizuje proces kwantyzacji sygnałów czuciowych i wyjaśnia rolę synchronizacji fazowej w organizacji przetwarzania sensorycznego. Koncepcja "Podsieci Mikrokolumn Wzgórze-Kora" otwiera nowe perspektywy w zrozumieniu funkcji mózgu i może stanowić inspirację dla badań nad rozwojem technologii komputerowych, dostarczając nowego modelu do wyjaśniania obliczeń neuronalnych, który mógłby być stosowany do projektowania sieci neuronowych nowej generacji.
Pełny tekst [pdf]Rozszerzona Teoria Dyskretnego Przetwarzania Rytmicznego
Rozszerzona Teoria Dyskretnego Przetwarzania Rytmicznego (RDPR) to nowatorska koncepcja, która rozwija pierwotną "Teorię Dyskretnego Przetwarzania Rytmicznego" poprzez wprowadzenie pojęcia "kwantów świadomości." Koncepcja RDPR zakłada, że nasza świadomość operuje na określonych interwałach czasowych, które można nazwać "kwantami," a informacje przetwarzane są w ramach tych jednostek. Kluczową cechą RDPR jest to, że nasza świadomość nie rejestruje szczegółów przetwarzania w ramach kwantu, ale odbiera jedynie sumaryczny efekt tego przetwarzania. Nowatorską propozycją w kontekście RDPR jest wykorzystanie dynamicznych sieci neuronowych zainspirowanych modelami przetwarzania języka naturalnego do modelowania procesów zachodzących w ramach tej teorii. Sieć neuronowa, działająca w czasie rzeczywistym, przyjmuje sekwencje "klatek" doświadczenia, co odpowiada sekwencyjnym kwantom świadomości. Poprzez uczenie na danych empirycznych, taka sieć neuronowa może modelować procesy kwantowania, integracji, indukcji i konsolidacji kwantów w ludzkim umyśle. Model RDPR za pomocą dynamicznej sieci neuronowej może służyć do badania i symulacji procesów przepływu świadomości oraz generowania świadomych doświadczeń. Język, jako linearna sekwencyjność, wydaje się być odpowiednim narzędziem do reprezentacji strumienia świadomości. Taki model może stanowić platformę do dalszych symulacji i eksperymentów, które pomogą w lepszym zrozumieniu natury ludzkiej świadomości i sposobu, w jaki przetwarzamy informacje w ramach RDPR. Jest to fascynujący kierunek badań, który może przynieść nowe spojrzenie na funkcjonowanie umysłu.
Pełny tekst [pdf]Teoria Dyskretnego Przetwarzania Rytmicznego
"Teoria Dyskretnego Przetwarzania Rytmicznego" (Theory of Rhythmic Discrete Processing) jest nowatorskim modelem wyjaśniającym naturę ludzkiej świadomości. Według tej teorii, w pniu mózgu istnieje rytmiczny generator impulsów, który wpływa na aktywność kory mózgowej. Te impulsy, nazywane "Rytmicznym Generatorem Impulsów," powodują dyskretyzację przetwarzania informacji na poziomie świadomości. To oznacza, że nasza świadomość operuje na określonych interwałach czasowych, co tłumaczy "klatkowy" charakter subiektywnych przeżyć. Kluczową rolę w procesie zachowania ciągłości percepcji i uwagi odgrywa pamięć sensoryczna. Działa ona jako bufor i integrator, który łączy te dyskretne "klatki czasowe" w płynny strumień świadomości. Teoria ta sugeruje, że synchronizacja i desynchronizacja impulsów generowanych przez rytmiczny generator wpływają na sposób, w jaki te "klatki czasowe" są łączone w jednolity strumień świadomości. "Teoria Dyskretnego Przetwarzania Rytmicznego" jest propozycją opisującą mechanizmy działania ludzkiej świadomości, łącząc rytmiczne generowanie impulsów w pniu mózgu z kwantyzacją przetwarzania informacji na poziomie świadomości, przy jednoczesnym zachowaniu płynności percepcji i uwagi.
Pełny tekst [pdf]Hybrid Neural AI Core
Artykuł przedstawia ewolucję Interaktywnego Algorytmu Elastycznego Dostosowywania (IAED) w formę Zaawansowanego Systemu Dostosowywania Interakcji i Wspomagania (ZSDIW). Ten zaawansowany system opiera się na hybrydowym układzie "Hybrid Neural AI Core", składającym się z Neuroadaptacyjnej Sieci Interakcji i Wspomagania (NSIW) oraz Procesora "AI Core". NSIW stanowi rozwiniętą pamięć długotrwałą i kontekstową, przechowując informacje z poprzednich interakcji, podczas gdy Procesor "AI Core" zarządza Mechanizmem Uwagi, koncentrując się na istotnych aspektach interakcji. System ZSDIW wprowadza także nowe mechanizmy, takie jak emocjonalny, immunologiczny, społeczny, etyczny, edukacyjny, kreatywny, zrównoważonych wyborów, nagrody oraz ciekawości, poprawiając jakość i odpowiedzialność naszych interakcji technologicznych. W ten sposób ZSDIW wyznacza nowy etap w dostosowaniu i wspomaganiu interakcji, pokazując potencjał zaawansowanych technologii w tworzeniu spersonalizowanych i zrównoważonych doświadczeń użytkownika.
Pełny tekst [pdf]Interaktywnego Algorytmu Elastycznego Dostosowywania
W artykule przedstawiamy koncepcję "Interaktywnego Algorytmu Elastycznego Dostosowywania" (IAED) jako innowacyjne rozwiązanie w dziedzinie adaptacyjnych algorytmów. IAED łączy trzy kluczowe elementy: interakcje, adaptację i probabilistyczne podejście, tworząc zaawansowany system, który skutecznie dostosowuje się do zmieniających się warunków. Omówiliśmy, że IAED opiera swoje działanie na dwóch filarach: aktywnych interakcjach z użytkownikami i otoczeniem oraz zdolności do elastycznego dostosowywania się. Algorytm nie tylko analizuje bieżące dane, lecz także korzysta z elementów probabilistycznych, aby podejmować decyzje w warunkach niepewności. Podkreśliliśmy wpływ interakcji na efektywność IAED, zauważając, że informacje zwrotne od użytkowników dostarczają cennych wskazówek adaptacyjnych. Dialog ten pozwala IAED na lepsze rozpoznanie zmian preferencji i kontekstu, przyczyniając się do dokładniejszych decyzji. W kontekście zastosowań, zaprezentowaliśmy potencjał IAED w obszarach rekomendacji personalizowanych, zarządzania zasobami, zdrowia i finansów. Jego elastyczność i zdolność do uczenia się na bieżąco sprawiają, że IAED staje się atrakcyjnym narzędziem w dynamicznych środowiskach. Podsumowując, IAED jest perspektywicznym modelem adaptacyjnym, który łączy nowoczesne podejście do interakcji z elastyczną adaptacją i elementami probabilistycznymi. Choć termin IAED nie istnieje w literaturze, to nasza dyskusja wykazała jego potencjał w tworzeniu inteligentnych systemów dostosowujących się do zmieniających się warunków. Nasze ustalenia sugerują, że IAED stanowi kreatywną i obiecującą ścieżkę badań oraz implementacji w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Pełny tekst [pdf]Słaby Algorytm Inteligentny. Nowatorska Forma Minimalizacji Inteligencji Algorytmicznej
(Napisany na pomocą modelu językowego ChatGPT)
Artykuł omawia trzy innowacyjne pojęcia w dziedzinie algorytmów inteligentnych: "Słaby Algorytm Sondy Logicznej", "Słaby Algorytm Losowy" oraz "Słaby Algorytm Adaptacyjno-Probabilistyczny". Pierwszy algorytm opiera się na logice i wzorcach, wykorzystując pojedynczy zapis logiczny do podejmowania decyzji. Drugi algorytm podejmuje losowe decyzje bez uwzględnienia logiki czy wzorców. Trzeci algorytm łączy dwie kluczowe cechy - adaptację do zmiennych warunków i podejmowanie decyzji na podstawie elementów probabilistycznych. W artykule analizowane są zalety i wyzwania związane z każdym algorytmem oraz możliwości ich zastosowania w różnych dziedzinach. Zaproponowane koncepcje stanowią ciekawy wkład w rozwijanie teorii i praktyki inteligentnych algorytmów, zachęcając do dalszych badań nad minimalnymi formami inteligencji oraz ich zastosowaniami.
Pełny tekst [pdf]Asocjacyjna indukcja gramatyki regularnej
niniejsza praca została wykonana przy pomocy systemu AI (Asystent OpenAI), który wykorzystuje najnowsze narzędzia i technologie, i może być uważana za pracę interdyscyplinarną. W pracy tej przedstawiono nowatorskie podejście do indukcji gramatyki regularnej z użyciem algorytmów asocjacyjnych. Opisano algorytm tworzenia gramatyki formalnej opisującej język danych wejściowych. Algorytm polega na wyodrębnieniu relacji następstwa kolejnych elementów z ciągu wejściowego i uogólnieniu ich do postaci gramatyki regularnej. Podstawą algorytmu jest konsolidacja dwóch asocjacji, które są łączone, jeśli ich zbiory poprzedników i następników nie są puste. W ten sposób można stopniowo uogólniać asocjacje, aż do uzyskania gramatyki formalnej. Zamieszczono opis algorytmu oraz funkcje w języku Python realizujące pojedynczy krok maszyny asocjacyjnej, sprawdzenie zgodności danych wejściowych z opisem gramatyki zapisanej w asocjacjach oraz dokonano analizę uzyskanych wyników i przeprowadzono ich interpretację. W pracy przedstawiono przykłady wykorzystania asocjacyjnej indukcji regularnej do nauki, rozpoznawania i wykonywania podstawowych operacji arytmetycznych takich jak dodawanie oraz operacji logicznych takich jak AND, OR, XOR, co może mieć zastosowanie w technologiach innych niż mikroprocesory na przykład biologicznych sieciach neuronowych.
Pełny tekst [pdf]Kontekstowe asocjacje regularne
w niniejszej pracy wprowadzono definicję kontekstowych asocjacji regularnych i opracowano program do ich realizacji. Uproszczono i zoptymalizowano mechanizm konsolidacji asocjacji regularnych. Zauważono też, że kontekstowe asocjacje regularne zastosowane do kolorów obrazu dokonują automatycznego jego rozbioru z punktu widzenia zawartych w nim elementów.
Pełny tekst [pdf]Rastrowe asocjacje regularne
w niniejszej pracy opracowano model rastrowych asocjacji regularnych opartych na parach gradientów powiązanych ze sobą relacją następstwa, stanowiących asocjacje jednostkowe, które są konsolidowane w listę ortogonalnych asocjacji posiadających ciekawą własność, że każda asocjacja jest czuła na inny aspekt obrazu. Na uwagę zasługuje fakt, że wystarczy tylko jedna operacja konsolidacji asocjacji jednostkowych uzyskanych z obrazu, aby posiadać kompleksową wiedzę dotyczącą rozpoznawania różnych aspektów obrazu. Operacja konsolidacji została opracowana w innym projekcie dotyczących implementacji asocjacyjnego modelu wielościeżkowej jednokierunkowej maszyny Turinga, stąd uniwersalność operacji. Podkreślić należy, że własność klasyfikowania różnych aspektów obrazów w zależności od asocjacji jest naturalną cechą asocjacji a nie intencjonalnym działaniem konstruktora systemu przetwarzania obrazu. Opracowany model może posłużyć do rozpoznawania lub analizy obrazu oraz stać się podstawą dalszych prac badawczych.
Pełny tekst [pdf]Rozpoznawanie w asocjacjach ponadregularnych
niniejsza praca przedstawia zagadnienie rozpoznawania ciągów produkcji przy pomocy asocjacji ponadregularnych. Pokazano w niej, że wśród asocjacji regularnych, wchodzących w skład asocjacji ponadregularnej, stuprocentowe rozpoznanie wykazuje ta asocjacja, którą można uzyskać przez konsolidację rozpoznawanego ciągu produkcji. Z kolei przy rozpoznawaniu kilku dowolnych ciągów produkcji przy pomocy asocjacji ponadregularnej uzyskanej z dowolnego innego ciągu produkcji, wśród asocjacji regularnych wchodzących w skład asosjacji ponadregularnej znajduje się asocjacja, która wykazuje najlepsze rozpoznanie danego ciągu.
Pełny tekst [pdf]Asocjacje ponadregularne
uzyskano je poprzez konsolidację połączonych ciągów produkcji (według zadanej permutacji połączeń) dających konsolidacje regularne. Połączony ciąg produkcji dla każdej permutacji jest lokalnie regularny a globalnie ponadreguralny. Aby prawidłowo generować ciągi asocjacji z połączonych list produkcji należy, w przypadku gdy ciąg produkcji daje asocjację niezupełną, zakończyć ten ciąg separatorem oddzielającym od ciągów następnych.
Pełny tekst [pdf]Implementacja asocjacyjnej maszyny Turinga
najlepszym językiem do napisania programu asocjacyjnej maszyny Turinga jest język Pyton. Wspomnieć należy, że asocjacyjna maszyna Turinga tym się różni od standardowej maszyny Turinga, że jej działania nie trzeba programować, a jej zadaniem jest samo-nauczanie się języka w zakresie gramatyki regularnej na podstawie ciągów wejściowych. Maszyna ta zgromadzi wiedzę na liście asocjacji.
Pełny tekst [pdf]Asocjacje regularne
teoria asocjacji regularnych opracowana na podstawie analizy działania jednokierunkowej trzyścieżkowej maszyny Turinga. Asocjacje, dzięki algorytmom zwanym prawami asocjacji, mogą być tworzone w sposób automatyczny na podstawie ciągu produkcji uczących. Mechanizm samouczenia może być wykonywany przez samą asocjacyjną maszynę Turinga. Ponadto opisany mechanizm asocjacji jest naturalnym modelem funkcjonowania biologicznych sieci neuronowych. W pracy tej zawarto też prostą metodę na sprawdzanie, kiedy nieznany ciąg produkcji jest generowany przez gramatykę regularną.
Pełny tekst [pdf]Subiektywne badanie pamięci
eksperyment subiektywnego badania pamięci oraz matematyczny model utworzony na podstawie wyników uzyskanych z tego eksperymentu. Podstawą tego eksperymentu jest to, że osoba badana występująca w roli wstępnego eksperta przekazuje informacje o swoim stanie wewnętrznych dotyczącym swojej pamięci w momencie styku trzech stanów: przebudzenia, wyciszania i ponownego zasypiania. Wyniki badań zostały użyte do stworzenia modelu gramatyki regularnej w oparciu o klasyczny rachunek sekwentowy i pokazano, jak tą gramatykę może uogólnić do gramatyk mniej ograniczonych dzięki obecności pamięci krótkotrwałej i średniotrwałej.
Pełny tekst [pdf]Konsolidacja elementarna
matematyczny model scalania (binding) informacji zapamiętanej w pamięci krótkotrwałej [short-term memory] (pamięci bezpośredniej, operacyjnej, świeżej) zlokalizowanej w grzbietowo-bocznej części kory przedczołowej (DLPFC) [dorsolateral prefrontal cortex] z informacją zapamiętaną w pamięci długotrwałej [long-term memory] za pomocą impulsacji gamma [40 Hz] i konsolidacji elementarnej (jednostkowej) [12,5 msek], a następnie przekazywanie produktów scalania do pamięci tymczasowej długotrwałej TLTM [Temporary Long-Term Memory] zlokalizowanej w hipokampie [hippocampus].
Pełny tekst [pdf]Naturalny system operacyjny. Gramatyka regularno-pojęciowa
Gramatyka regularno-pojęciowa, będąca pełnym systemem syntaktyczno-semantycznym, stanowi połączenie gramatyki regularnej z wbudowanym mechanizmem automatycznego ("podświadomego") nabywania gramatyki z szeregów terminalnych oraz gramatyki pojęciowej z wbudowanym mechanizmem interaktywnego ("świadomego") pozyskiwania gramatyki od wiarygodnego nauczyciela lub jego wiedzy z wbudowanym mechanizmem automatycznego ("podświadomego") wnioskowania w ramach pozyskanej gramatyki pojęciowej. Współpraca gramatyki regularnej z gramatyką pojęciową polega na tym, że nowo pozyskane reguły pojęciowe stają się zarodkami osadzania się struktur terminalnych w drodze ich konsolidowania w ramach gramatyki regularnej, powodując bardziej uniwersalny charakter tych reguł i dostosowanie do wejściowych szeregów terminalnych. Gramatyka regularno-pojęciowa pretenduje więc do syntaktyczno-semantycznego modelu naturalnego systemu operacyjnego.
Pełny tekst [pdf]Dwie maszyny
Test Turinga, będący sposobem na określenie zdolności maszyny do posługiwania się językiem naturalnym, który maszyna przechodzi, kiedy człowiek nie jest w stanie określić, czy mamy do czynienia z maszyną czy człowiekiem, nie nadaje się do oceny zdolności uczenia się przez maszynę języka naturalnego, ponieważ w teście tym nie można dokonać sprecyzowanej oceny tej zdolności. Aby dowieść powyższe stwierdzenie wystarczy w teście Turinga zastąpić maszynę siedmioletnim dzieckiem naprzeciw siedemdziesięcioletniego człowieka i wówczas dziecko nie przejdzie testu Turinga, chociaż jego zdolności do uczenia się języka są o wiele większe od tego człowieka. Oznacza to, że po pewnym czasie przejdzie ono test Turinga. W odniesieniu do maszyny uczącej się języka naturalnego naprzeciw niej należy postawić nie człowieka, lecz drugą samouczącą się maszynę o podobnym mechanizmie uczenia. Wówczas metodologia oceny zdolności maszyny do uczenia się języka naturalnego obejmuje następujące przypadki: pierwsza maszyna ma większy zasób słów w temacie konwersacji od drugiej maszyny, pierwsza maszyna ma nieco inny zakres słów w temacie konwersacji od drugiej maszyny, pierwsza maszyna ma taki sam zakres słów co druga maszyna, ale większą wiedzę w temacie konwer-sacji, pierwsza maszyna na taki sam zakres słów ale część wiedzy jest sprzeczna z wiedzą posiadaną przez drugą maszynę. Jeżeli zajdą następujące przypadki: pierwsza lub druga maszyna przekonana do swojej racji drugą stronę, maszyny pokłócą się wyczerpując cały zakres posiadanej wiedzy w temacie konwersacji na wykazanie swojej racji, a ponadto, maszyny powiększą swoją zdolność językową i wiedzę, to maszyny przejdą test na uczenie się języka naturalnego. Test dwóch maszyn posiada pełną metodologiczną ocenę zdolności maszyny do uczenia się języka naturalnego, którą można modyfiko-wać, a nie tylko dwustanową ocenę, tak lub nie, jaką posiada test Turinga.
Pełny tekst [pdf]Uczenie języka naturalnego
Zasada działania każdego komputera, tego wolnego i tego najszybszego, jest zawsze taka sama, jest to maszyna Turinga. Cała kwestia sprowadza się do pytania, jak zaprogramować maszynę Turinga, aby maszyna stała się inteligentna?. Maszyna Turinga jest dostatecznym automatem realizacji różnych modeli gramatyk języka naturalnego. Język naturalny może być w postaci pisanej lub mówionej, ale może być też formą wewnętrznego myślenia, wnioskowania i rozumienia. Można się tu posłużyć przykładem z pewnego artykułu: "maszyna Summit warta 200 milionów dolarów w jednej sekundzie potrafi dokonać obliczeń, jakie zajęłyby człowiekowi 6,3 miliarda lat". A jednak, ten człowiek, od urodzenia do 7 lat potrafi sam opanować sztukę mówienia, myślenia i rozumienia, czego najpotężniejszy i najdroższy komputer nie potrafi.
Pełny tekst [pdf]Implementacja rachunku sekwentowego
niniejsza praca przedstawia implementację rachunku sekwentowego
Pełny tekst [pdf]Wystarczalność rachunku sekwentowego. Rachunek tautologiczny
w niniejszej pracy zamieszczono podstawy rachunku tautologicznego i równoważnego z nim rachunku sekwentowego, które zostały opracowane na potrzeby teorii świadomej maszyny i teorii potomnych.
Pełny tekst [pdf]Teoria wiedzy
w niniejszej pracy przedstawiono jądro teorii wiedzy powstałej w wyniku bezpośredniej interakcji umysłu z obiektywną rzeczywistością, odpowiedzialnej za semantykę, oraz w wyniku przetwarzania obiektów mentalnych, odpowiedzialnej za syntaktykę, opartej na zdarzeniach psychofizycznych lub psychicznych oraz rachunku sekwentowym.
Pełny tekst [pdf]Teoria wiedzy teoretycznej
w niniejszej pracy przedstawiono jądro teorii wiedzy teoretycznej powstałej w wyniku przetwarzania obiektów mentalnych, odpowiedzialnej za syntaktykę, opartej na zdarzeniach psychicznych i rachunku sekwentowym.
Pełny tekst [pdf]Teoria wiedzy praktycznej
w niniejszej pracy przedstawiono jądro teorii wiedzy praktycznej powstałej w wyniku bezpośredniej interakcji umysłu z obiektywną rzeczywistością, odpowiedzialnej za semantykę, opartej na zdarzeniach psychofizycznych i rachunku sekwentowym.
Pełny tekst [pdf]Teoria świadomej maszyny
w niniejszej pracy pokazano jak z prostego zbioru elementów przy pomocy produkcji, operandów, produktów, stanów, operacji, procesów, predykatów, interpretacji, kwantów wiedzy i procesu ich scalania można zbudować nowatorską teorię świadomej maszyny, z której wynika możliwość odtwarzania struktur nieznanych operacji na podstawie automatycznej analizy wyników realizowanych przez nie procesów.
Pełny tekst [pdf]Założenia wstępne do projektu świadomej maszyny
w niniejszej pracy przedstawiono założenia wstępne do projektu świadomej maszyny.
Pełny tekst [pdf]Świadoma maszyna
w niniejszej pracy stwierdzono, że uwieńczeniem dotychczasowych prac nad samouczącą się maszyną będzie zbudowanie świadomej maszyny.
Pełny tekst [pdf]Świadoma reakcja maszyn
w niniejszej pracy zauważono, że aby reakcja jednostki "wiele maszyn" była przez nią uświadomiona scalanie interpretacji musi być dokonywane przez maszyny interpretomotoryczne, a mechanizmem umożliwiającym to uświadomienie jest oscylacja uwagowo-świadoma. Mechanizm ten organizuje rozsyłanie kompletnego strumienia świadomości do każdej maszyny interpretomotorycznej lub lokalnej grupy tych maszyn przechowujących zarówno wzorce interpretacji jak i wzorce motorycznego reagowania na te interpretacje i zwrotnie przesyła wyniki dokonanych interpretacji do pamięci interpretacji, gdzie dopełniają one scalenia tych interpretacji w jeden percept, a maszyny motoryczne wchodzące w skład maszyn interpretomotorycznych dopełniają w tym samym czasie scalenia wzorcowych zachowań motorycznych w jedno ogólne działanie, w czasie drugiego półokresu oscylacji uwagowo-świadomej.
Pełny tekst [pdf]Samoucząca się maszyna motoryczna
w niniejszej pracy przedstawiono matematyczne podstawy samouczących się maszyn motorycznych oraz pokazano, jak istotne mają znaczenie, kiedy współpracują z samouczącą się maszyną interpretacyjną.
Pełny tekst [pdf]Strumień świadomości
w niniejszej pracy wyrażono przekonanie, że oscylacja związana ze strumieniem świadomości pochodzi od stałego pobudzania od otaczającej rzeczywistości, a częstotliwość tej oscylacji wyznaczona jest długością odcinka czasu potrzebnego do zakodowania zakresu natężenia tego pobudzenia.
Pełny tekst [pdf]Scalanie interpretacji maszyn
w niniejszej pracy zauważono, że aby scalanie interpretacji dokonywanej przez samouczące się maszyny wchodzące w skład jednostki "wiele maszyn" było możliwe potrzebny jest mechanizm oparty o oscylację uwagowo-świadomą pobudzany do funkcjonowania impulsami synchronizującymi. Mechanizm ten organizuje rozsyłanie kompletnego strumienia świadomości do każdej samouczącej się maszyny lub każdej lokalnej grupy tych maszyn przechowujących wzorce interpretacji i zwrotnie przesyła wyniki dokonanych interpretacji do pamięci interpretacji, gdzie dopełniają scalenia tych interpretacji w jeden percept w czasie drugiego półokresu oscylacji uwagowo-świadomej. Sygnał wejściowy przetwarzany i selekcjonowany w maszynach podświadomych, potencjalnie świadomych i pochodnych im maszynach daje wkład do strumienia świadomości, który jest odpowiednikiem świadomości niezinterpretowanej. Strumień ten poszerzony o zawartość pamięci interpretacji, w której nastąpiło finalne scalenie, stanowi odpowiednik świadomości zinterpretowanej
Pełny tekst [pdf]Obraz rzeczywistości z poziomu maszyny
w niniejszej pracy przedstawiono koncepcję interpretacji krawędziowej będącą naturalną formą interpretacji dokonywanej przez samouczącą się maszynę otaczającej rzeczywistości.
Pełny tekst [pdf]Świadomość wielu maszyn
w niniejszej pracy przedstawiono koncepcję świadomości "wielu maszyn", kiedy to jednostka złożona z wielu maszyn zdaje sobie sprawę ze zjawisk wewnętrznych oraz zewnętrznych i jest w stanie na nie reagować.
Pełny tekst [pdf]Wiele maszyn
w niniejszej pracy wyrażono pogląd, że rozważania dotyczące pojedynczej samouczącej się maszyny nie są wystarczające, jeżeli nie rozpatrzy się przypadku wielu takich maszyn.
Pełny tekst [pdf]Znaczenie interpretacji maszyn
w niniejszej pracy pokazano, że zdolność interpretowania rzeczywistości przez samouczącą się maszynę stanowi fundamentalne i uniwersalne znaczenie dla procesów obliczalnych.
Pełny tekst [pdf]Interpretacje maszyn
w pracy tej pokazano, że struktura wiedzy samouczącej się maszyny z automatycznym indeksem jest ugruntowaniem dokonanej interpretacji sygnałów przez tą maszynę.
Pełny tekst [pdf]Jednofunkcyjne maszyny
w pracy tej pokazano, że sygnały zewnętrzne posiadające taką samą mentalną interpretację dążą do utworzenia jednej i tej samej struktury wiedzy samouczącej się maszyny z automatycznym indeksem, która dla wszystkich maszyn jest taka sama i niezależna od ich realizacji i technologii wykonania.
Pełny tekst [pdf]Samoucząca się maszyna
w niniejszej pracy przedstawiono matematyczne podstawy samouczącej się maszyny, w tym pokazano, dlaczego istnieje maszyna Turinga.
Pełny tekst [pdf]Samouczący się procesor
poszukiwanie nowych metod informatycznego przetwarzania danych, które byłyby bardziej zgodne z wynikami eksperymentów psychologicznych i neurobiologicznych dotyczących mózgu człowieka niż obecne metody symboliczne i oparte na sieciach neuropodobnych.
Pełny tekst [pdf]
Taki był początek
Waldemar Wietrzykowski przy pracy nad koncepcją samouczącej się maszyny
Na tapecie: Obraz rzeczywistości z poziomu maszyny
Stanowisko pracy nad koncepcją samouczącej się maszyny
Miejsce pracy nad koncepcją samouczącej się maszyny - ul. Ciepła 24, Wrocław
Dalsze przedsięwzięcie
Reaktywowanie przedsięwzięcia - Wrocławskie Zakłady Elektroniczne "ELWRO" (11.12.2017)
Utworzenie Instytutu Inteligencji Stosowanej "IIS" (17.10.2018)
Notatki
- index0 [06.05.2013] - Styk równoległo-szeregowy w mózgu warunkuje uwagę i świadomość
- index1 [02.01.2013] - Szerokopasmowe przesyłanie informacji (notatki)
- index2 [06.02.2013] - Wzgórze [thalamus]
- index3 [27.02.2013] - Modelowanie neuronalnej świadomości
- index4 [08.03.2013] - Psychoakustyka
- index5 [10.03.2013] - Twór (układ) siatkowaty [reticular formation]
- index6 [16.03.2013] - Neuralne korelaty świadomości [neural correlates of consciousness]
- index7 [22.03.2013] - Przetwornik równoległo-szeregowy [parallel-to-serial]
- index8 [07.04.2013] - Układ wzgórzowo-korowy [Thalamocortical system]
- index9 [11.04.2013] - Zespół R. Llinasa, technika MEG, zachowania świadome, oscylacje 40 Hz mózgu (dalsza część na index31)
- index10 [04.05.2013] - Jądro siatkowate wzgórza (TRN) [thalamic reticular nucleus]
- index11 [15.05.2013] - Równoległo-szeregowy [parallel-serial]
- index12 [17.05.2013] - Grzbietowo-boczna część kory przedczołowej (DLPFC) [dorsolateral prefrontal cortex]
- index13 [25.06.2013] - Poduszka [pulvinar]
- index14 [03.07.2013] - Ersnt Poppel - czasowe progi
- index15 [06.07.2013] - synchronizacja neuronu
- index16 [18.07.2013] - Qualia
- index17 [19.07.2013] - Neurofenomenologia [neurophenomenology]
- index18 [21.08.2013] - Styk (interfejs) równoległo-szeregowy [contact (interface) parallel-serial]
- index19 [21.08.2013] - Neuronalny interfejs równoległo-szeregowe [neural interface parallel-serial]
- index20 [12.09.2013] - Przetworniki
- index21 [18.09.2013] - Neurobiological theory of consciousness
- index22 [24.09.2013] - Przetwarzanie równoległe
- index23 [14.10.2013] - Procesy synchronizacji fazowej w mózgu [Phase synchronization processes in the brain]
- index24 [17.10.2013] - Superreakcja
- index25 [17.10.2013] - Spontaniczna aktywność neuronów
- index26 [19.10.2013] - Nowa koncepcja przetwarzania równoległo-szeregowego
- index27 [31.10.2013] - Teoria globalnej przestrzeni roboczej [Global Workspace Theory] - styk procesów świadomych i nieświadomych
- index28 [05.11.2013] - Model Human Processor(MHP)
- index29 [10.11.2013] - Zbiorcza aktywność elektryczna mózgu
- index30 [14.11.2013] - Taktowanie mózgu 40 Hz
- index31 [15.11.2013] - Llinas, MEG, 40 Hz (kontynuacja z index9)
- index32 [02.01.2014] - Nerwowa świadomość
- index33 [09.01.2013] - Francis Crick i Christof Koch
- index34 [08.02.2014] - Projekt maszyny świadomej
- hipotezy [15.01.2013] - Hipotezy (własne)
Przedprojekt
- str1 [23.09.2014] - Wprowadzenie do maszyny Turinga
- str2 [28.09.2014] - Cykl rozkazowy maszyny Turinga
- str3 [29.09.2014] - Przeszukiwanie reguł na liście rozkazów
- str4 [30.09.2014] - Wykonywanie rozkazów przez maszynę Turinga
- str5 [02.10.2014] - Dostosowywanie danych do maszyny Turinga
- str6 [06.10.2014] - Symbole n-bitowe
- str7 [19.10.2014] - Maszyna Posta
- str8 [30.10.2014] - Procesy przetwarzania symboli
- str9 [04.11.2014] - Warianty maszyny Turinga
- str10 [13.11.2014] - Procesy deklaratywne i proceduralne
- str11 [20.11.2014] - Teoria procesów
- str12 [27.11.2014] - Złożenie symboli, reguł, procesów
- str13 [28.11.2014] - Wielościeżkowa taśma symboli
- str14 [02.12.2014] - Procesor symboliczny
- str15 [06.12.2014] - Taśma wzorców
- str16 [07.02.2015] - Realizacja kalkulatora na maszynie Turinga
- str17 [03.05.2015] - Maszyna symboliczna
- str18 [03.06.2015] - Strumienie danych
- str19 [13.07.2015] - Maszyna Turinga jako procesor
- str20 [31.07.2015] - Realizacja procesora na maszynie Turinga
- str21 [27.08.2015] - Język C a język procesów
- str22 [11.09.2015] - Kalkulator w języku procesów
- str23 [14.09.2015] - Maszyna Turinga zastosowana do umysłu człowieka
- str24 [16.09.2015] - Różnica między maszyną Turinga a świadomym umysłem
- str25 [18.09.2015] - Mózg jako maszyna Turinga
- str26 [28.09.2015] - Uczenie maszyny Turinga
- str27 [05.10.2015] - Samoucząca się maszyna
- str28 [19.11.2015] - Podsumowanie
- str29 [20.12.2015] - Detektor procesu
- str30 [29.02.2016] - Filozofia języka C
Literatura
- Stanisław Flisiński: Falowe Podłoże Autobioterapii
- Francis Crick and Christof Koch: A framework for consciousness
- Francis Crick and Christof Koch: Towards a neurobiological theory of consciousness
- Zdzisław Szczepanik: Episteme, Czasopismo Naukowo-Kulturalne
- Maria Jagodzińska: Psychologia pamięci, badania, teorie, zastosowania
- Aleksander Sęk: Psychoakustyka w pigułce
- Waldemar Szelenberger: Neurobiologia snu
- Bogusław Żernicki: Od neuronu do psychiki
- Bogusław Żernicki: Czuwający mózg izolowany
- Magdalena Senderecka: O świadomości wzrokowej z perspektywy neuroscience
- Andrzej Wróbel: Pasmo beta a uwaga wzrokowa
- Andrzej Wróbel: Mechanizm aktywacji układu wzrokowego w procesie uwagi
- Andrzej Wróbel: Aktywacja pętli korowo-wzgórzowej układów zmysłowych ssaków w procesie uwagi
- Andrzej Wróbel: Zbiorcza aktywność elektryczna mózgu
- Rodolfo Llinas and Urs Ribary: Coherent 40-Hz oscillation characterizes dream state in humans
- Urs Ribary: Cognitive Temporal Binding and its Relation to 40 Hz Activity in Humans
- Urs Ribary: Dynamics of thalamo-cortical network oscillations and human perception
- M.Joliot, U. Ribary: Human oscillatory brain activity near 40 Hz coexists with cognitive temporal binding
- Iwona Korcz: Inteligencja Duchowa zwornikiem bezpieczeństwa jednostki ludzkiej oraz rola sfery duchowej w kreowaniu bezpiecznego środowiska pracy
- J.W.Crabtree: Intrathalamic sensory connections mediated by the thalamic reticular nucleus
- Liliana Nitecka: Thalamoamygdaloid connections studied by the method of retrograde transport
- Jean-Marc Fritschy: Anatomy and functional organization of the thalamus
- Marcin Buchowiecki: Sieci Neuronowe
- Zakład Elektrotechniki i Informatyki: Neurobiologiczny opis sieci neuronowej
- Jerzy Stefanowski: Sztuczne sieci neuronowe
- Francisco Varela: Neurofenomenologia: metodologiczne lekarstwo na trudny problem
- Marek Binder: Świadomość w mózgu
- Karolina Kamienik: Johna Searle'a koncepcja świadomości
- Dawid Wiener: Koncepcja świadomości Antonio Damasio...
- Piotr Kołodziejczyk: Świadomość jako zjawisko biologiczne. Podejście Johna Searle'a
- Itamar Kahn: Distinct Cortical Anatomy Linked to Subregions of the Medial Temporal Lobe Revealed by Intrinsic Functional Connectivity
- Krzysztof Boruń: Tajemnice parapsychologii
- Daniel Wójcik: Modelowanie rzeczywistości
- Dorota Badowska: Mózgowiowe mechanizmy regulacji snu i czuwania
- Jerzy Z. Achimowicz: "Badania dynamiki zmian stanów czynnościowych mózgu metodami cyfrowej analizy fazowej potencjałów polowych
- Juergen Fell and Nikolai Axmacher: The role of phase synchronization in memory processes
- Paul Sauseng: What does phase information of oscillatory brain activity tell us about cognitive processes?
- Ariel Zylberberg: The human Turing machine: a neural framework for mental programs
- Ariel Zylberberg: The Brain's Router: A Cortical Network Model of Serial Processing in the Primate Brain
- Włodzisław Duch: Architektury kognitywne, czyli jak zbudować sztuczny umysł.
- Włodzisław Duch: Fizyka umysłu
- Włodzisław Duch: Świadomość i dynamiczne modele działania mózgu
- Marcin Przepiórowski: Technologie klastrowe Oracle
- Tomasz Koszlajda: Zarządzanie współbieżnością transakcji
- Tobias Brosch: The Brain's Sequential Parallelism: Perceptual Decision-Making and Early Sensory Responses
- Marek Hetmański: Maszyna Turinga a umysł ludzki
- J. Ułasiewicz: Programowanie aplikacji współbieżnych
- Roman Wyrzykowski: Przetwarzanie WspółbieSne i Równoległe
- Jerzy Brzeziński: Współbieżność i synchronizacja procesów
- James T. Townsend: Serial vs. Parallel Processing: Sometimes They Look like Tweedledum and Tweedledee but They Can (And Should) be Distinguished
- Mateusz Hohol: Jak działa mózg wzrokowy? Świadomość wzrokowa
- Andrzej Klawiter: Świadomość. Wprowadzenie do współczesnych dyskusji
- Andrzej Klawiter: Qualia
- Marek Pawłowski: Czy qualia są granicą tego, co możemy poznać? Problem luki w wyjaśnianiu.
- Sympozja I: Neurokognitywistyka w patologii i zdrowiu 2009 - 2011
- Stewart Shipp: The brain circuitry of attention
- Roland Wacławek: Superreakcyjny odbiornik UKF
- Andrzej Chmielecki: Między mózgiem i świadomością. Próba rozwiązania problemu psychofizycznego.
- Bogusław Wójcik: Wyjaśnienie świadomości a problem scalania
- Agnieszka Grabska-Barwińska: Model zmian synchronizacji czynności EEG związanych z wykonywaniem ruchu
- Event-Related Desynchronization (ERD) i Event-Related Synchronization (ERS) Czyli desynchronizacja i synchronizacja EEG związane z bodźcem?
- Kazimierz Wieczorkowski: Wstęp do Metod Sztucznej Inteligencji
- Teksty Pokonferencyjne Nr 1: Poznańskie Forum Kognitywistyczne, 2007
- Teksty Pokonferencyjne Nr 2: Poznańskie Forum Kognitywistyczne, 2007
- Teksty Pokonferencyjne Nr 3: Poznańskie Forum Kognitywistyczne, 2009
- Teksty Pokonferencyjne Nr 4: Poznańskie Forum Kognitywistyczne, 2010
- Teksty Pokonferencyjne Nr 5: Poznańskie Forum Kognitywistyczne, 2010
- Teksty Pokonferencyjne Nr 6: Poznańskie Forum Kognitywistyczne, 2011
- Teksty Pokonferencyjne Nr 7: Poznańskie Forum Kognitywistyczne, 2013
- Marcin Miłkowski: Obliczeniowe Teorie Świadomości
- Małgorzata Tafil-Klawe: Fizjologiczne podstawy przytomności
- UTK czyli Urządzenia Techniki Komputerowej
- E. Roy John: The neurophysics of consciousness
- Małgorzata Kolan: Zaburzenia funkcji poznawczych a choroby niedokrwienne mózgu
- Krzysztof Jadanowski: Zaburzenia gałkoruchowe w chorobach ośrodkowego układu nerwowego
- Richard C. Leinecker: Visual C++ 6. Vademecum profesjonalisty
- Alan R. Neibauer: Języki C i C++
- Brian W. Kernighan: Język C
- Tomasz Kopacz: Język C w praktyce
- Michael; J. Young: Visual C++ 6
- Jan Bielecki: Wprowadzenie do języka C
- Joanna Chromiec: Sztuczna Inteligencja
- Ryszard Tadeusiewicz: Sieci Neuronowe
- Jan. J. Mulawska: Systemy ekspertowe
- Krzysztof Sacha: Mikroprocesor w pytaniach i odpowiedziach
- Jerzy Karczmarczuk: Mikroprocesor Z80
Zobacz linki
- Ben Best: Chapter 8 - Neurophysiology and Mental Function
- Ben Best: Chapter 7 - Brain Areas Supporting Cerebral Cortex Function
- Review of Clinical and Functional Neuroscience - Swenson: Chapter 10 - Thalamic Organization
- Aleksander Sęk: Psychoakustyka w pigułce
- Andrzej Wróbel: Pasmo beta a uwaga wzrokowa
- Leszek Korolkiewicz: Biofeedback czyli biologiczne sprzężenie zwrotne.
- Bogusław Żernicki: Od neuronu do psychiki
- Wikipedia: Gamma wave
- Części OUN / Wzgórze / Podwzgórze / Śródmózgowie / Most / Zespoły naprzemienne
- The Brain From Top To Bottom: Neuronal assemblies and synchronization of brain activity
- The Brain From Top To Bottom: What is consciousness?
- The Brain From Top To Bottom: Can states of consciousness be mapped in the brain?
- Theoretical Biology and Medical Modelling logo Theoretical Biology and Medical Modelling: A thalamic reticular networking model of consciousness
- Liliana NITECKA: Thalamoamygdaloid connections studied by the method of retrograde transport
- Urs Ribary: Dynamics of thalamo-cortical network oscillations and human perception
- Center for Neuromagnetism: Publications
- Marcin Buchowiecki: Sieci Neuronowe
- Sigman M: Brain mechanisms of serial and parallel processing during dual-task performance.
- Jerzy Stefanowski: Sztuczne sieci neuronowe
- Itamar Kahn: Distinct Cortical Anatomy Linked to Subregions of the Medial Temporal Lobe Revealed by Intrinsic Functional Connectivity
- Cambridge University Press: 1.4 The Problem of Neuronal Coding
- Dorota Badowska: Mózgowe mechanizmy regulacji snu i czuwania
- Peter Malinowski: Mózg źródłem świadomości?
- Andrzej Klawiter: Świadomość. Wprowadzenie do współczesnych dyskusji
- Jerzy Vetulani: Piękno neurobiologii. Wyspa ekstazy
- Poznańskie forum kognitywistyczne: Testy Pokonferencyjne
- Amr Ayoub: Grouping of MEG gamma oscillations by EEG sleep
- Agnes P. Funk: Natural rhythm: evidence for occult 40 Hz gamma oscillation in resting motor cortex
- M Joliot: Human oscillatory brain activity near 40 Hz coexists with cognitive temporal binding
- Beverly Rubik: Neurofeedback-Enhanced Gamma Brainwaves from the Prefrontal Cortical Region of Meditators and Non-Meditators and Associated Subjective Experiences
- Włodzisław Duch: Świadomość i dynamiczne modele działania mózgu
- Włodzisław Duch: Wyższe czynności psychiczne
- Daniel K. Wójcik: Modelowanie lokalnych potencjałów polowych w pętli korowo-wzgórzowej
- Rodolfo Llinás: Consciousness and the thalamocortical loop
- Rodolfo Llinás: Consciousness and the Brain
- Małgorzata Kolan: Zaburzenia funkcji poznawczych a choroby niedokrwienne mózgu
Zobacz też
Linki
Copyright © 06.10.2024 net3plus;
