aigarth

أكاديمية نيروركسون للاستخبارات — المجلد 11
بواسطة الفريق العلمي #Qubic
باختصار: توجد تعابير قليلة تتكرر كثيرًا وتتحدد بشكل قليل جدًا مثل "الذكاء العام الاصطناعي". يدرس هذا المجلد لماذا تقول كل #AGI من التعريفات المطروحة شيئًا مختلفًا، ولماذا لم يشعر مفهوم #AI الضيق الذي يتفوق على البشر أبدًا بأنه ذكاء عام، ولماذا إن أكثر تلميح مفيد لدينا يتمثل في أن الذكاء ليس درجةً بل نظامًا قابلاً للحياة من الأنظمة، وهي القاعدة التي توجه عملنا على #Neuraxon و#aigarth .

أكاديمية نيركسون للذكاء — المجلد 7
بواسطة فريق Qubic العلمي
خمسة أنواع من الأوتوماتيكية الخلوية العصبية تتنافس على الأراضي في شبكة مشتركة. كل لون يمثل نوعًا يتعلم بشكل مستقل.
في عام 1970، نشر مارتن غاردنر في مجلة Scientific American لعبة ترفيهية اخترعها جون كونواي: لعبة الحياة. القواعد تناسب بطاقة بريدية. شبكة ثنائية الأبعاد من الخلايا، حيث كانت كل خلية حية أو ميتة. في كل خطوة، تبقى الخلية الحية حية إذا كان لديها جارين أو ثلاثة جيران أحياء، وإلا تموت. الخلية الميتة التي لديها بالضبط ثلاثة جيران أحياء تولد. لا شيء آخر، بهذه البساطة.

كتبها فريق Qubic العلمي نسبة التفرع والحرج في الشبكات البيولوجية، في الشبكات الاصطناعية، وكPrinciple مستوحاة بيولوجيًا في Neuraxon
الشكل 1. ثلاثة أنظمة لديناميكيات الشبكات العصبية محددة بواسطة نسبة التفرع (σ).
ما الذي يجمع بين انهيار الثلج، حريق الغابة، الزلزال، والنشاط التلقائي للقشرة الدماغية؟
كلهم يتشاركون في حدود بين النظام والفوضى، ما يسمى بالحالة الحرجة. في الدماغ، يتم قياس تلك الحافة بواسطة معلمة بسيطة: نسبة التفرع (σ أو m). سيكون الأمر مشابهًا لمتوسط نسبة "نسل" الخلايا العصبية التي تنشطها كل خلية عصبية "أم". عندما تكون σ ≈ 1، لا تموت النشاطات ولا تنفجر؛ بل تتردد.