The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter In his book, "The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter Peter Robin Hiesinger delves into the intricate relationship between neurobiology and artificial intelligence, exploring the historical and modern approaches to understanding how the brain develops and how technology can replicate this process. The book tells two interconnected stories - one of the evolution of human brain development over years and the other of the quest for creating artificial intelligence (AI) - highlighting the challenges faced by researchers across disciplines and the common ground they share. Neurobiologists and computer scientists are united in their pursuit of answers to the "information problem" - the question of how to create intelligent neural networks. However, their approaches differ, with some focusing on the biological processes of the brain and others on technological advancements. Hiesinger argues that both fields face a similar challenge: understanding how genetic information unfolds during brain development. He posits that there is no shortcut to creating human-level AI; instead, it requires an algorithmic process that takes time and energy, much like the self-assembling brain. Through fictional discussions and in-depth seminars, Hiesinger explores the tightly linked questions of brain development and AI, revealing the challenges faced by researchers from diverse disciplines. He emphasizes that the information content of biological and artificial neural networks must unfold in a manner that cannot be rushed or improvised.

The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter В своей книге «The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter» Питер Робин Хизингер углубляется в сложные отношения между нейробиологией и искусственным интеллектом, исследуя исторический и современный подходы к пониманию того, как развивается мозг и как могут размножаться технологии этот процесс. Книга рассказывает две взаимосвязанные истории - одну из эволюции развития человеческого мозга на протяжении многих лет, а другую - о поисках создания искусственного интеллекта (ИИ) - подчеркивая проблемы, с которыми сталкиваются исследователи в разных дисциплинах, и общие точки соприкосновения, которые они разделяют. Нейробиологи и компьютерщики едины в погоне за ответами на «информационную проблему» - вопрос о том, как создавать интеллектуальные нейронные сети. Тем не менее, их подходы различаются: некоторые сосредоточены на биологических процессах мозга, а другие - на технологических достижениях. Хизингер утверждает, что обе области сталкиваются с аналогичной проблемой: понимание того, как генетическая информация разворачивается во время развития мозга. Он утверждает, что нет короткого пути для создания ИИ на человеческом уровне; вместо этого он требует алгоритмического процесса, который требует времени и энергии, так же, как самосборный мозг. Посредством вымышленных дискуссий и углубленных семинаров Hiesinger исследует тесно связанные вопросы развития мозга и ИИ, выявляя проблемы, с которыми сталкиваются исследователи из различных дисциплин. Он подчеркивает, что информативность биологических и искусственных нейронных сетей должна разворачиваться так, как нельзя торопить или импровизировать.

The Self-Assembling Brain : How Neural Networks Grow Smarter Dans son livre The Self-Assembling Brain : How Neural Networks Grow Smarter, Peter Robin Heesinger explore les relations complexes entre les neurosciences et l'intelligence artificielle, en explorant des approches historiques et modernes pour comprendre comment le cerveau se développe et comment les technologies peuvent se multiplier. livre raconte deux histoires interconnectées - l'une de l'évolution du cerveau humain au fil des ans et l'autre de la recherche de l'intelligence artificielle (IA) - soulignant les défis auxquels sont confrontés les chercheurs dans différentes disciplines et les points communs qu'ils partagent. s neuroscientifiques et les informaticiens sont unis pour chercher des réponses au « problème de l'information » - une question sur la façon de créer des réseaux neuronaux intelligents. Cependant, leurs approches varient : certaines se concentrent sur les processus biologiques du cerveau et d'autres sur les progrès technologiques. Heesinger affirme que les deux domaines sont confrontés à un problème similaire : comprendre comment l'information génétique se déploie pendant le développement du cerveau. Il affirme qu'il n'y a pas de chemin court pour créer l'IA au niveau humain ; au lieu de cela, il nécessite un processus algorithmique qui prend du temps et de l'énergie, tout comme un cerveau auto-assemblé. Par le biais de discussions fictives et d'ateliers approfondis, Hiesinger explore les questions étroitement liées au développement du cerveau et à l'IA, identifiant les défis auxquels sont confrontés les chercheurs de différentes disciplines. Il souligne que l'information sur les réseaux neuronaux biologiques et artificiels doit se dérouler de manière à ne pas être pressée ou improvisée.

The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter En su libro The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter in Heesinger profundiza en las complejas relaciones entre la neurociencia y la inteligencia artificial, investigando enfoques históricos y modernos para entender cómo se desarrolla el cerebro y cómo se puede multiplicar la tecnología de este proceso. libro cuenta dos historias interrelacionadas -una de la evolución del desarrollo del cerebro humano a lo largo de los y otra de la búsqueda de la creación de inteligencia artificial (IA) -, destacando los retos que enfrentan los investigadores en diferentes disciplinas y los puntos de contacto comunes que comparten. Neurocientíficos e informáticos están unidos en la búsqueda de respuestas al «problema de la información» - la pregunta de cómo crear redes neuronales inteligentes. n embargo, sus enfoques varían: algunos se centran en los procesos biológicos del cerebro y otros en los avances tecnológicos. Heesinger sostiene que ambas áreas enfrentan un problema similar: entender cómo se desarrolla la información genética durante el desarrollo cerebral. Afirma que no hay un camino corto para crear IA a nivel humano; en cambio, requiere un proceso algorítmico que requiere tiempo y energía, al igual que un cerebro auto-ensamblado. A través de discusiones ficticias y talleres en profundidad, Hiesinger explora temas estrechamente relacionados del desarrollo cerebral y la IA, identificando los problemas que enfrentan investigadores de diversas disciplinas. Subraya que la informatividad de las redes neuronales biológicas y artificiales debe desplegarse de una manera que no se puede apresurar ni improvisar.

The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter In seinem Buch „The Self-Assembling Brain: How Neural Networks Grow Smarter“ beschäftigt sich Peter Robin Hiesinger mit der komplexen Beziehung zwischen Neurowissenschaften und künstliche Intelligenz, die historische und moderne Ansätze erforscht, um zu verstehen, wie sich das Gehirn entwickelt und wie sich Technologie in diesem Prozess vermehren kann. Das Buch erzählt zwei miteinander verbundene Geschichten - eine über die Evolution der Entwicklung des menschlichen Gehirns im Laufe der Jahre und die andere über die Suche nach künstlicher Intelligenz (KI) - und hebt die Herausforderungen hervor, mit denen Forscher in verschiedenen Disziplinen konfrontiert sind, und die Gemeinsamkeiten, die sie teilen. Neurowissenschaftler und Informatiker sind sich einig in der Suche nach Antworten auf das „Informationsproblem“ - die Frage, wie man intelligente neuronale Netze schafft. Ihre Ansätze unterscheiden sich jedoch: Einige konzentrieren sich auf die biologischen Prozesse des Gehirns und andere auf technologische Fortschritte. Hisinger argumentiert, dass beide Bereiche vor einer ähnlichen Herausforderung stehen: zu verstehen, wie sich genetische Informationen während der Entwicklung des Gehirns entfalten. Er argumentiert, dass es keine Abkürzung für die Schaffung von KI auf menschlicher Ebene gibt; Stattdessen erfordert es einen algorithmischen Prozess, der Zeit und Energie erfordert, genau wie ein selbst organisiertes Gehirn. In fiktionalen Diskussionen und vertiefenden Workshops untersucht Hiesinger eng verwandte Fragen der Gehirnentwicklung und KI und identifiziert dabei die Herausforderungen, denen sich Forschende verschiedener Disziplinen gegenübersehen. Er betont, dass sich der Informationsgehalt biologischer und künstlicher neuronaler Netzwerke auf eine Weise entfalten muss, die nicht überstürzt oder improvisiert werden kann.

''

Kendi Kendini Oluşturan Beyin: nir Ağları Nasıl Daha Akıllı Büyür "Kendi Kendini Oluşturan Beyin: nir Ağları Nasıl Daha Akıllı Büyür'adlı kitabında Peter Robin Hiesinger, sinirbilim ve yapay zeka arasındaki karmaşık ilişkiyi araştırıyor, beynin nasıl geliştiğini ve teknolojinin bu süreci nasıl çoğaltabileceğini anlamak için tarihsel ve modern yaklaşımları araştırıyor. Kitap birbirine bağlı iki hikayeyi anlatıyor - biri yıllar içinde insan beyninin gelişiminin evrimi ve diğeri yapay zeka (AI) yaratma arayışının diğeri - araştırmacıların disiplinler arasında karşılaştıkları zorlukları ve paylaştıkları ortak zemini vurguluyor. nirbilimciler ve bilgisayar bilimcileri, "bilgi problemine" - akıllı sinir ağlarının nasıl oluşturulacağı sorusuna cevap bulmak için birleşiyorlar. Bununla birlikte, yaklaşımları değişir, bazıları beyindeki biyolojik süreçlere ve diğerleri teknolojik gelişmelere odaklanır. Hiesinger, her iki alanın da benzer bir zorlukla karşı karşıya olduğunu savunuyor: Genetik bilginin beyin gelişimi sırasında nasıl ortaya çıktığını anlamak. İnsan düzeyinde AI oluşturmak için bir kısayol yoktur, diyor; Bunun yerine, kendi kendine toplanan bir beyin gibi, zaman ve enerji gerektiren algoritmik bir süreç gerektirir. Kurgusal tartışmalar ve derinlemesine atölye çalışmaları sayesinde Hiesinger, disiplinler arası araştırmacıların karşılaştığı zorlukları belirleyerek yakından ilişkili beyin gelişimi ve AI konularını araştırıyor. Biyolojik ve yapay sinir ağlarının bilgilendiriciliğinin, aceleye getirilemeyecek veya doğaçlama yapılamayacak şekilde ortaya çıkması gerektiğini vurguluyor.

الدماغ المتجمع ذاتيًا: كيف تنمو الشبكات العصبية أكثر ذكاءً في كتابه «الدماغ المتجمع ذاتيًا: كيف تنمو الشبكات العصبية أكثر ذكاءً»، يتعمق بيتر روبن هيزنجر في العلاقة المعقدة بين علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي، ويستكشف الأساليب التاريخية والحديثة للفهم كيف يتطور الدماغ وكيف يمكن للتكنولوجيا تكرار هذه العملية. يروي الكتاب قصتين مترابطتين - واحدة من تطور نمو الدماغ البشري على مر السنين والأخرى من السعي لخلق ذكاء اصطناعي (AI) - يسلط الضوء على التحديات التي يواجهها الباحثون عبر التخصصات والأرضية المشتركة التي يشاركونها. يتحد علماء الأعصاب وعلماء الكمبيوتر في السعي للحصول على إجابات لـ «مشكلة المعلومات» - مسألة كيفية إنشاء شبكات عصبية ذكية. ومع ذلك، تختلف مناهجهم، حيث يركز البعض على العمليات البيولوجية في الدماغ والبعض الآخر على التقدم التكنولوجي. يجادل هيزنجر بأن كلا المجالين يواجهان تحديًا مشابهًا: فهم كيفية تطور المعلومات الجينية أثناء نمو الدماغ. يجادل بأنه لا يوجد طريق مختصر لإنشاء الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري ؛ بدلاً من ذلك، يتطلب الأمر عملية خوارزمية تتطلب وقتًا وطاقة، مثل دماغ ذاتي التجميع. من خلال المناقشات الخيالية وورش العمل المتعمقة، يستكشف Hiesinger نمو الدماغ المرتبط ارتباطًا وثيقًا وقضايا الذكاء الاصطناعي، ويحدد التحديات التي يواجهها الباحثون عبر التخصصات. ويؤكد أن معلوماتية الشبكات العصبية البيولوجية والاصطناعية يجب أن تتكشف بطريقة لا يمكن التعجيل بها أو ارتجالها.