Impresszum Help Sales ÁSZF Panaszkezelés DSA

About...

Napi betevő adag elírás, elütés és helyesírási hiba egy helyen! Amúgy meg #információbiztonság #webcserkészet néha #élettudomány

bardóczi ákos @post.r

blogavatar

minőségi kontent-egyveleg

RSS

cimketenger

ITsec (38),Facebook (18),privacy (17),egyéb (12),social media (11),itsec (11),social web (10),biztonság (9),mobil (8),Google (6),OSINT (6),jog (6),szellemi tulajdon (6),tudomány (6),magánszféra (6),szájbarágó (5),email (5),webcserkészet (5),molbiol (5),felzárkóztató (5),Nobel-díj (4),big data (4),Gmail (4),kultúra (4),terrorizmus (4),online marketing (4),kriminalisztika (4),plágium (4),webkettő (4),genetika (3),molekuláris biológia (3),pszichológia (3),azelsosprint (3),Android (3),biztonságpolitika (3),nyelvtechnológia (3),magatartástudomány (3),Apple (3),sajtó (3),2015 (3),orvosi-fiziológiai (3),élettudomány (3),gépi tanulás (3),jelszó (3),üzenetküldés (3),CRISPR (3),Onedrive (3),2-FA (3),popszakma (3),konferencia (3),levelezés (3),kriptográfia (3),reklám (3),biztonságtudatosság (3),hype (3),torrent (3),open source intelligence (3),neuropszichológia (2),Whatsapp (2),deep web (2),FUD (2),kulturális evolúció (2),nyílt forrású információszerzés (2),TOR (2),hitelesítés (2),titkosítás (2),Pécs (2),bűnügy (2),tweak (2),facebook (2),SPF (2),DKIM (2),bűnüldözés (2),DDoS (2),bejutas (2),videó (2),Reblog Sprint (2),természetes nyelvfeldolgozás (2),villámokosság (2),Hacktivity (2),Yoshinori Ohsumi (2),reblog (2),cyberbullying (2),arcfelismerés (2),ransomware (2),fiziológia (2),Netacademia (2),webkamera (2),szabad információáramlás (2),P2P (2),Balabit (2),cas9 (2),beszélgetés rögzítése (2),pszeudo-poszt (2),molekuláris genetika (2),bulvár (2),gépház (2),tartalomszolgáltatás (2),jövő (2),bolyai-díj 2015 (2),könyv (2),Tinder (2),öröklődő betegség (2),HR (2),sudo (2),Yandex (2),bug (2),nyelvtudomány (2),meetup (2),Twitter (2),tanulás (2),biológia (2),netkultúra (2),malware (2),IDC (2),social engineering (2),szociálpszichológia (2),kutatás (2),hírszerzés (2),iOS (2),vírus (2),farmakológia (2),pedofília (2),epic fail (2),génterápia (2)

Egéragy és virtuális valóság 


Egy nemrég megjelent BBC beszámolót követően több hírportál is foglalkozott vele, hogy a Howard Hughes Intézet kutatói sikeresen alkalmazták a virtuális valóságot egérkísérletben.  
 


Konkrétan olyan környezetet állítottak fel, aminek következtében az egér elvben úgy viselkedett, mintha valódi környezetben lenne, a mért adatokra hivatkozva pedig a kutatás egyik vezetője nem kevesebbet állított, mint azt, hogy a kísérlettel sikerülhet jobban megérteni az emlékezet neurobiológiai alapjait vagy éppen az Alzheimer-kór (!!) kialakulását.  
 
 
Konkrétan a kísérleti egér agyába egy titán implantátumot rögzítettek olyan módon, hogy az egeret elaltatták izofluránnal, majd egy altató injekció beadása után a fej bőrét, majd a csonthártyát eltávolították illetve a koponyának azt a részét, ami embernél az agykoponyának felel meg. Ezt követően a megskalpolt egér implantátumának rögzítéséhez cianoakrilátot használtak, buprenorfin injekcióval oldották meg az állat fájdalomcsillapítását, illetve folyamatosan ketoprofent adagoltak a gyulladás megelőzésére a kísérlet során. Ezt követően az egész fejét egy adott fix pozícióba rögzítették. Szinte mellékes, hogy melyik hatóanyag hogyan is hat, ami biztosra vehető, hogy ezt követően az agyműtött egér már eleve nem viselkedhetett úgy, mint a beavatkozás előtt. Az eljárás ugyan felháborítónak tűnhet, az ilyen protokollok több állatkísérletnél elfogadottak, az pedig a kutató felelőssége, hogy egy kísérlethez mikor tart indokoltnak ilyen eljárásokat. Ugyan szóba kerül a tanulás és az emlékezés megfigyelése, ezzel a módszerrel eleve nem lehetséges megfigyelni azt, ahogyan ezek a magasabb rendű idegrendszeri folyamatok működnek, ugyanis az emlékezetben és a tanulásban nem csak az embernél van kulcs fontosságú szerepe az alvásnak, ugyanakkor a kísérletben használt egér nyilván alvásdeprivációnak lehetett kitéve, a koponyafedő eltávolításával járó kísérleteket a kísérleti állatok legfeljebb néhány napnál tovább eleve nem élik túl.  
 
Az előkészítés után az egeret egy nagy precizitású futópadra helyezték rögzített fejjel, alapvetően vizuális ingereken keresztül pedig azokat az idegrendszeri régiókat stimulálták, amik hasonló lehet ahhoz, amilyen stimulusokat egy egér az instrumentális kondicionálás közben kap, azaz amikor például megtanul tájékozódni egy labirintusban. Az instrumentális kondicionálás lényege, hogy az állat próba-szerencse alapon tanul meg valamit, lényegében klasszikus kondicionálási folyamatok láncolataként, a közismert klasszikus kondicionálás pedig egyszerűen arra épül, hogy ha valamilyen viselkedést követően az állatot jutalom éri, ennek megfelelően ismétli fogja azt, ugyanaz az inger pedig triggerként fog kiváltódni, aminek legismertebb esete Pavlov kutyás kísérlete. A laikusok és a kutatók egyaránt gyakran nevezik a jelenséget állati értelemnek és bizonyos szempontból valóban értelmesek is, ennek viszont az emberi tanulásban nagyon sokszor domináló absztrakciós készségekhez semmi köze.  
 
A kutatás ugyan nem ír róla, az én ismereteim alapján a cikkben bemutatott agyi aktivitás mintázata nem csak instrumentális avagy klasszikus kondicionáláskor jelenik meg, hanem sok más esetben is, főleg ha az egeret ilyen eljárásoknak vetik alá. A kutatók különböző nagy érzékenységű eszközzel, például infrakamerával folyamatosan rögzítették az egér bajuszának mozgását, aminek a tájékozódásban és a tanulásban alapvető szerepe van, majd ebből próbáltak következtetéseket levonni, alapvetően azt tapasztalták, hogy a szenzoros és motoros pályák ahhoz hasonló aktivitást mutattak, amikről korábban is feltételezték, hogy a tanulásnál, precízebben fogalmazva a kondicionálás ezen típusánál jellemzőek lehetnek.  
 
A kétségkívül látványos kísérletben megpróbáltak tisztázni olyan összefüggéseket is, amikkel elvileg több tudható meg a motorikus jelenségek idegélettani működésekről és egyáltalán a tanulás neurobiológiai alapjairól. A kísérlet valóban látványos lett ugyan, csak éppenséggel sokak számára nem szolgáltat meggyőző bizonyítékot még azzal kapcsolatban sem, hogy a kutatóknak valóban azokat az előzetes hipotéziseket sikerült igazolniuk, amit akartak.  
 
Némi fanyarsággal elmondható, hogy ha a kísérletnek volt is valami értelme, nagyon úgy fest, hogy biztos következtetésként csak annyi vonható le, hogy őrült kísérletekben még mindig próbálják egymást túllicitálni egyébként világhírű és komoly tudományos teljesítményt rendszeresen felmutató kutatóintézetek. A kísérlet pedig minél látványosabb, az alkalmazott módszerek minél inkább high-tech módszerek, nem csak a kutatók, hanem a laikusok számára is annál menőbb lesz látszólag. Azaz az ilyen cikkekre idővel nem csak a szaksajtó figyel fel.  
 
Állatkísérletekre természetesen elengedhetetlen szükség van például a gyógyszerfejlesztés bizonyos fázisaiban és az alapkutatásban is bőven akad olyan, amikor az ilyen eljárások gyakorlatilag megkerülhetetlenek. A másik biztos következtetés, hogy amikor kívülállók ilyen állatnyúzásról tudomást szereznek olyan módon, hogy esélyük sincs megérteni a kísérletet egészében, az magyarázat arra, hogy mi tartja életben az olyan totálisan őrült állatvédő szervezeteket, amik olyan módon küzdenek az állatok jogaiért, hogy az mindenféle szakmaiságot nélkülöz, ideértve a korszerű bioetikai megfontolásokat is. Ilyen például az Egyesült Államokban jól ismert PETA. Ez pedig rendszerint idővel átcsorog a tudománypolitikába olyan módon, hogy különböző államok illetve nemzetközi egyezmények jogi szabályozással értelmetlenül megnehezítik az állatkísérletet igénylő kutatásokat, amikről egy pillanatig se felejtsük el, hogy az ilyen kutatásokból származó ismeretek az állatgyógyászatban és a humán orvoslásban egyaránt fontosak. 

0 Tovább

A világ legjobb és legrosszabb szelfijei - a ConvNet algoritmus szerint


Hasonló volt már korábban is, ezúttal ún. konvolúciós neurális hálót alkalmatzott egy kutató olyan algoritmus fejlesztéséhez, ami egy szelfiről eldönti, hogy mennyire előnyös, így azzal kapcsolatban tud szabályszerűségeket megállapíani. Különböző típusú neurális hálókat a gépi tanulásban már régóta használnak, a gépi tanuláson alapuló módszerek lényege pedig, hogy az algoritmus kap egy, lehetőség szerint minél nagyobb tanuló halmazt vagy halmazokat, aminek elemeit adott tulajdonság szerint válogattuk össze. A gépi tanulás folyamatában a kezdeti, tipikusan folyamatosan bővülő tanulóhalmaz alapján, a gépi tanuló algoritmus, jelen esetben egy neurális háló, folyamatosan szabályszerűségeket észlel és tárol, ami a kapott elemekre általában igazak. Egy idő után már képes lesz megállapítani egy korábban még sosem látott halmaz elemeiről, hogy azokra érvényesül-e valamilyen tulajdonság vagy sem - döbbenetes pontossággal. Egy fotóról eldönteni emberi szemmel, hogy előnyös vagy sem, nem olyan nehéz, viszont egy gép ízlését kialakítani már korántsem olyan egyerű.  

A Stanford egyik kutatójának, Andrej Karpathynak a blogján nemrég megjelent bejegyzés szerint azért nem is lehetetlen. A gépnek először hatékonyan meg kellett tanítani, hogy mi szelfi egyáltalán és mi nem, majd letöltött ötmillió olyan képet, aminek a tagjei közt ott volt a #selfie kifejezés. Ezt követően letöltött szintén jóadag olyan szelfit más forrásból, amikhez viszont már hozzákapcsolta azokat a metaadatokat is, hogy egy szelfit mennyien lájkoltak vagy kommenteltek, mivel ez nyilván összefüggésben van azzal, hogy mennyire tetszett egy-egy kép másoknak, ezek kívül különböző, statisztikai alapú súlyozási módszereket is használt. Miután a neurális háló tanítása megtörtént, kapott egy ötvenezer elemből álló teszt halmazt, azaz amiről el kellett döntenie az algoritmusnak elemenként, hogy egy-egy szelfi előnyös vagy sem. A posztba egyébként bekerültek a legelőnytelenebbnek ítélt szelfit is. Az algoritmuson keresztül levont általános szabályszerűségek azzal kapcsolatban, hogy mitől lesz jó egy szelfi:   

- hölgynek kell lenni  

- az arc a teljes kép egyharmadát tegye ki, lehetőleg középen vagy a kép felső részében  

- mindenképp látszódjon a homlok  

- viszont látszódjon a hosszú haj is  

- az arckép jó, ha valamilyen effekttel túltelített  

- a legjobb szelfikhez valamilyen keret is tartozott az algoritmus szerint  

Mindezek igencsak egybevágnak azzal, amire intuitív módon is azt mondanánk, hogy szép. A kutatás persze kitér az előnytelen szelfi ismérveire is. Nem kapcsolódik a gépi tanuláshoz, viszont fontos megjegyezni, hogy az olyan effekt, ami az arcot telítetté teszi, a felszínét egységesnek mutatja, azaz az azon előforduló szabálytalanságokat elfedi, tudattalanul mindig is elnyerte mások tetszését. A jelenség evolúciós pszichológiai alapját az adja, hogy a szabályos, szimmetrikus, durva eltérésektől mentes arc az evolúció során egyet jelentett azzal, hogy az egyed egészséges, ellenálló a környezeti hatásoknak, ideértve a kórokozókat, azaz olyanra jellemző, aki alapján emberelődeink tudattalanul helyesen dönthettek úgy, hogy az adott asszonnyal vagy férfival érdemes családot alapítani. Ami egy alaposan vizsgált evolúciós hipotézis értelmében szép, preferált, preferált a közösségi szolgáltatásokban is, egy erről mit sem tudó gépi tanuló algoritmus számára szintén az, csak éppenséggel teljesen más úton lehet arra a következtetésre jutni, hogy valami szép.

képek forrása, erre van még bőven: http://runt-of-the-web.com/selfies-gone-wrong

2 Tovább
12
»