Penelitian State of Rosehip
Neuron Rosehip adalah penemuan penting, dengan implikasi luas pada AI dan hubungannya dengan kecerdasan dominan di bumi setidaknya selama 50.000 tahun terakhir. Makalah yang telah melahirkan artikel lain adalah bukti transkriptomik dan morfofisiologis untuk tipe sel GABAergik kortikal manusia khusus , Buldog et. al., September 2018, Ilmu Saraf Alam .
Hubungan antara tipe neuron ini dan ekspresi DNA-nya mulai. Tidak ada data yang tersedia mengenai dampak perbedaan Rosehop pada aktivitas saraf selama belajar atau meningkatkan apa yang telah dipelajari. Tentunya, penelitian sepanjang garis ditunjukkan, tetapi penemuan itu baru saja diterbitkan.
Manfaat Pendekatan Interdisipliner untuk AI
Bahwa mereka yang mereferensikan makalah seperti ini dapat melihat nilai dalam penyatuan atau setidaknya penyelarasan pengetahuan lintas disiplin kemungkinan besar bermanfaat bagi kemajuan AI dan kemajuan dalam bidang ilmu kognitif, bioinformatika, otomasi bisnis, robotik manufaktur dan konsumen lainnya, psikologi, dan bahkan hukum, etika, dan filsafat.
Bahwa minat untuk menyelaraskan pemahaman di sepanjang garis interdisipliner hadir di AI Stack Exchange tentu bermanfaat bagi pertumbuhan komunitas baik dalam dimensi profesional maupun sosial.
Perbedaan Antara Apa yang Berhasil
Di otak manusia, neuron bekerja. Apakah neuron Rosehip merupakan prasyarat untuk bahasa, pembangunan dan pengungkit model yang kompleks, atau emosi transenden seperti cinta pada homo sapiens tidak diketahui dan akan tetap seperti itu dalam waktu dekat. Namun, kami memiliki bukti konsep selama lima puluh ribu tahun.
Kita juga tahu bahwa jaringan buatan bekerja. Kami menggunakannya dalam bisnis, keuangan, industri, produk konsumen, dan berbagai layanan web saat ini. Ketika pop-up bertanya apakah jawaban yang diberikan bermanfaat, jawaban kami menjadi label di set data nyata dari mana sampel diekstraksi untuk pembelajaran mesin.
Meskipun demikian, sel-sel yang bekerja adalah keturunan dari 1957 perceptron dengan penambahan penerapan gradient descent menggunakan strategi distribusi sinyal korektif yang efisien yang kita sebut propagasi balik. Pemahaman fungsi neuron pada tahun 1957 sangat singkat dari apa yang sekarang kita ketahui sebagai fitur fungsional neuron otak mamalia. Penemuan Rosehip dapat memperluas celah itu.
Jaringan Spiking
Penelitian jaringan spiking lebih realistis memodelkan neuron, dan penelitian dan pengembangan neuromorfik telah menempatkan model yang ditingkatkan ke dalam chip VLSI. Usaha patungan antara IBM dan MIT adalah hal lain.
Mengaitkan Fungsi Saraf dengan Fungsi Otak
Kecerdasan hubungan dan jumlah protein atau molekul mungkin bukan yang paling jelas. Ini adalah hubungan yang lebih mungkin antara metrik dan fitur dan kecerdasan sistem.
- Fitur genetik yang telah diidentifikasi (22 di antaranya) yang secara langsung memengaruhi hasil pengujian intelijen - Misalnya korelasi antara polimorfisme gen reseptor oksitosin OXTR rs53576, rs2254298, dan rs2228485 dan kecerdasan diketahui - Lihat pertanyaan yang berisi referensi untuk penemuan 22 gen yang memengaruhi hasil tes kecerdasan secara signifikan
- Ekspresi neurokimia yang dihasilkan dari faktor lingkungan memvariasikan kadar oksitosin, dopamin, serotonin, neuropeptida Y, dan kanabinoid yang terlibat dalam perilaku fungsional global dan regional di otak manusia.
- Topologi sinyal (berbeda dari ukuran dan jumlah dan berbeda dari topologi yang dibuat oleh pengemasan jaring saraf di wilayah tengkorak) - Topologi sinyal sekarang sedang diidentifikasi. Teknologi pemindaian telah berkembang ke titik di mana jalur sinyal dapat diidentifikasi dengan melacak pulsa di ruang temporal dan menentukan hubungan sebab akibat.
- Plastisitas sinaptik, sejenis plastisitas saraf
- Jumlah total neuron yang diterapkan pada fungsi otak tertentu
- Dampak pada termodinamika sel akson dan tubuh pada transmisi sinyal, elemen kunci dalam pemodelan neuron otak
Tak satu pun dari ini yang dimodelkan sedemikian rupa sehingga akurasi simulasi telah dikonfirmasi, tetapi kebutuhan untuk penelitian sepanjang garis ini jelas ditunjukkan saat pertanyaan ini menyiratkan.