Интеллект одноклеточных.

[Игорь Антонов]

Свежая ноябрьская публикация по обсуждаемой теме:  Can Slime Molds Think?
Там, кстати, упоминается экспериментальное доказательство предсказанного Анохиным наличия у одноклеточных "опережающего отражения", то есть, опережающей реакции на регулярно повторяемые воздействия.
Цитата из работы Анохина:

Универсальным принципом приспособления всех форм живого к условиям окружающего мира является опережающее отражение последовательно и повторно развивающихся событий внешнего мира, «предупредительное» приспособление к предстоящим изменениям внешних условий, или в широком смысле — формирование подготовительных изменений для будущих событий.

[Konof]

Прогноз это назывантся, если товарищ Анохин допреж не знал этого слова. Ему капитана уже присвоили???

[Игорь Антонов]

Konof, лучше молчать, чем вонять.

[Konof]

Konof, лучше молчать, чем вонять.

Попробуйте

[Игорь Антонов]

Я стараюсь не хамить, а воняете Вы.

И демонстрируете дремучее невежество, не догадываясь, что тот Анохин, который писал про опережающее отражение, умер около 50 лет тому назад.

[Konof]

И демонстрируете дремучее невежество, не догадываясь, что тот Анохин, который писал про опережающее отражение, умер около 50 лет тому назад.

А нужно было догадываться? Вы школьную биологию не знаете, я же молчу про ваше невежество. А уж то, что я не штудировал труды Анохиных, не велико преступление.)

[АrefievPV]

P.P.S. Я тоже в своё время немного кучковал ссылки на интеллект одноклеточных. Если надо, то могу поискать.

Наверное, всё же надо...

Цитаты из сообщений (только название заметки и ссылка):

Думы простейших
https://elementy.ru/nauchno-populyarnaya_biblioteka/435204/Dumy_prosteyshikh

У бактерий обнаружили устойчивую память
https://nplus1.ru/news/2020/04/28/bacteria-remember

Ученые выяснили, как слизевик без мозга может ориентироваться в окружающей среде и принимать решения
https://www.popmech.ru/science/news-722933-uchenye-vyyasnili-kak-slizevik-bez-mozga-mozhet-orientirovatsya-v-okruzhayushchey-srede-i-prinimat-resheniya/

P.S. Если перейти на само сообщение, то там имеются цитаты из заметок (то, что мне показалось важным). Насколько я понял, ссылка с popmech.ru, как раз, на ту информацию, о которой пишет Игорь Антонов.

[АrefievPV]

Добавлю.

Амеба справилась с вычислениями лучше современного компьютера
https://www.popmech.ru/technologies/news-457042-ameba-spravilas-s-vychisleniyami-luchshe-sovremennogo-kompyutera/

P.S. Там и видео есть.

[Маikov]

Там, кстати, упоминается экспериментальное доказательство предсказанного Анохиным наличия у одноклеточных "опережающего отражения", то есть, опережающей реакции на регулярно повторяемые воздействия.

П. Анохин предсказал прогноз? И предположил, что для этого нужна некая философическая сущность «опережающее отражение»? И в чём заслуга? Вот если бы он описал, как конкретно происходит прогноз, тогда да. Но дальше философии дело в ТФС не пошло. Плюс его ТФС ещё и советскую науку о мозге затормозила. Потому что во всём остальном мире ещё в середине прошлого века стало развиваться направление нейронных сетей, а прогноз (а также распознавание и управление — то есть всё, что нужно для мышления) их естественное свойство, никаких «отражений» не требующее. Читаем:

Нейро́нная сеть[1] (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса[2]. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

Нейронная сеть — Википедия.

Теперь читаем, что написано в ссылках по поводу механизмов прогноза у одноклеточных (спасибо АrefievPV-у за ссылки):

Лучше всего поведение инфузорий описывает модель искусственных нейронных сетей. В этой модели есть входные нейроны, которые получают всю информацию, необходимую для обучения, и передают в скрытый слой, который выполняет некие вычисления, поступающие в нейроны следующего слоя. Чем больше скрытых слоев, тем сложнее сеть и глубже обучение. В конце концов, мы добираемся до последнего нейрона, где принимается решение, и можно предположить, каким оно будет. Оказалось, что самый точный прогноз поведения инфузорий дает модель с тремя слоями нейронов, хотя у S. roeselii нет ни одного. По-видимому, вместо них внутри клетки действуют какие-то молекулярные сети, не уступающие по сложности нейронным, и, пока их не расшифруют, механизмы обучения клеток нам не понять. ...

Пока ученые гадают, какие молекулы простейших определяют их поведение. Возможно, в этом участвует возбудимая мембрана инфузории. В мембране есть ионные каналы, чувствительные к изменению электрического потенциала и механическому раздражению. Каналы генерируют волну возбуждения, аналогичную тем, которые возникают в нейронах и играют ключевую роль в привыкании.

Думы простейших — Элементы.

Поэтому ещё раз вам скажу (может, всё-таки поймёте). За те почти сто лет, что прошли с создания ТФС, наука ушла вперёд. Её философия, никогда не имевшая реального наполнения, — все эти опережающие отражения, функциональные системы, акцепторы — больше не нужны. Квантовые алгоритмы с неонками тоже — пока и без всё работает.

[mydoctor]

Кроме меня о понятии интеллект (просто интеллект, интеллект вообще, интеллект системы) никто не пытается рассуждать. Предполагаю, что если бы участники определились с понятием интеллект, как с самым обобщающим, то и с частными понятиями: интеллект человека, интеллект животных, интеллект одноклеточных, искусственный интеллект и т.д. – они бы тоже смогли определиться. В противном случае, это будет бесконечный бег по кругу...

Вначале под научным понятием ИНТЕЛЛЕКТ подразумевался только интеллект человека. В последнее время ученые доказали наличие интеллекта у животных - научное понятие ИНТЕЛЛЕКТ ЖИВОТНЫХ.
Выделяют содержание и объём понятия. Содержанием понятия называется совокупность существенных признаков класса предметов, подпадающих под это понятие.

Чтобы определиться с научным определением ИТЕЛЛЕКТ, необходимо сравнить признаки научных понятий человеческий интеллект и интеллект животных. Одинаковые признаки будут научным определением понятия интеллект.

Признаков научного определения понятия интеллект человека очень много. Одним из главных признаков понимается способность к осуществлению процесса познания и эффективному решению проблем, в частности при овладении новым кругом жизненных задач. Например, по отношению к задаче выживания: выживание — основная задача человека, остальные для него — лишь вытекающие из основной, или к задачам в какой-либо области деятельности.

Осуществление процесса познания и эффективное решению проблем, в частности при овладении новым кругом жизненных задач. Например, по отношению к задаче выживания: выживание не только основная задача человечество, но и основная задача животных и одноклеточных. По данному признаку у животных и одноклеточных есть интеллект.

[mydoctor]

Под интеллектом у животных понимается совокупность психических функций, к которым относятся мышление, способность к обучению и коммуникации, которые не могут быть объяснены инстинктами или условными рефлексами
Признаки научного понятия интеллект животных: мышление, способность к обучению, коммуникации.
Способность к обучению у одноклеточных доказана. Группа японских ученых (Saigusa T. et al, 2008) [7], в которую входил и профессор Накагаки, провела довольно подробное изучение поведения плазмодия в неблагоприятных условиях, которые можно расценить как стрессовую ситуацию для грибка. Известно, что плазмодий активно движется в поисках пищи при оптимальных условиях освещенности (тусклый свет),  температуры 26 ° С и влажности 90% (в опытах P. Polycephalum перемещался по узкому проходу между двумя перегородками). При снижении температуры до 23 ° С и влажности до 60% движение грибка прекращалось. Такую «сухую стимуляцию» применяли 10 минут в течение каждого часа наблюдения, и каждый раз движение останавливалось. После трех часовых «показательных уроков» ученые пропустили очередную «сухую стимуляцию», но плазмодий прекрашал движение, как его «научил» предыдущий опыт. Авторы заключают, что этот одноклеточный организм смог предвидеть сроки периодических событий и адекватно реагировать на опасность раньше, чем она наступила.
Интересны некоторые детали опыта. Временной диапазон наблюдений варьировался от 30 до 90 минут, давая одинаковый конечный результат. Успех «обучения» зависел от массы плазмодия: наилучшие «успехи в образовании» показали особи с живым весом 10-19 мг, более мелкие оказались чувствительнее к стрессу и хуже «запоминали» урок, а ниже 5 мг не выдерживали нагрузки. И, что наиболее интересно, при общем подсчете результатов оказалось, что «предвидение» стресса и остановка движения без реальной стимуляции у некоторых особей (примерно 10%) сохранялась до трех раз, а дважды повторялась у 20%. 
В заключение статьи авторы позволяют себе обоснованные рассуждения о значении запоминания периодических изменений и наличия у одноклеточных организмов способности к обобщению и обучению.

[mydoctor]

В приложении к интеллекту я говорю исключительно о коммуникации между особями. И  ещё уже - о приобретаемых, то есть культурно эволюционирующих системах коммуникации. Именно на их основе и формируется интеллект. Поэтому ни о каком интеллекте клеток и речи быть не может.

Биокоммуникация (гр. bios- жизнь и лат. communico — связываю, общаюсь) — связь, общение между особями животных одного или разных видов путём передачи информации при помощи различных сигналов.
Коммуникация уживотных доказана.
КАК РАЗГОВАРИВАЮТ БАКТЕРИИ. Доценты Ильшат Каримов и Ольга Давыдова. 2019  http://www.osu.ru/news/22294   
До недавнего времени бактерии было принято считать изолированными одноклеточными организмами без выраженного социального поведения, но теперь стало понятно, что всё гораздо сложнее. На сегодняшний день установлено, что одноклеточные организмы не просто умеют общаться, но даже знают несколько языков, вернее, методов коммуникации.

[василий андреевич]

Коммуникация у животных доказана.

Тут такое дело, что можно доказать коммуникацию, как обмен сигналами, у мусора на поверхности океана. Плавающий мусор "самоорганизуется" в острова, внутри которых идет сортировка материала, два острова имеют тенденцию сливаться в единый, а потом делиться, концентрируя дополнительный материал из рассеянного ресурса.
  Вопрос, как будем подсчитывать интеллект? А его зачатки обязательно найдем - дело в разнообразии волновых процессов между островами и элементами внутри острова.

  Вот Вам задачка. Дан единственный белок в мембране с "дыркой" устьица. Периодически белок срабатывает так, что возникает, так называемый, спайк. Может ли этот белок "запоминать" при изменении каких условий ему организовывать новый спайк, а на какие не реагировать столь мощно?

[Игорь Антонов]

Там, кстати, упоминается экспериментальное доказательство предсказанного Анохиным наличия у одноклеточных "опережающего отражения", то есть, опережающей реакции на регулярно повторяемые воздействия.

П. Анохин предсказал прогноз? И предположил, что для этого нужна некая философическая сущность «опережающее отражение»? И в чём заслуга? Вот если бы он описал, как конкретно происходит прогноз, тогда да.

Слушайте, Анохин  занимался серьёзными нейрофизиологическими исследованиями, чтобы разобраться "как конкретно происходит прогноз", и это изложено в его многочисленных работах.
Кто Вы такой и что Вы сделали сами, чтобы здесь хаять Анохина? 

Нейро́нная сеть[1] (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса[2]. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

Нейронная сеть — Википедия.

Маikov, я занимаюсь нейронными сетями. Вряд ли Вы, в отличие от меня, знаете, что такое функция активации нейрона и чем свёрточная сеть отличается от полносвязной.
Но это именно Вы посылаете меня в Википедию постигать истины о нейронных сетях. Поверьте мне, есть существенно более содержательные источники знания.

И это очень знаковая ситуация. Поверхностно, эпигонски нахватавшись чего-то Вы подаёте это с безмерным апломбом,  изображая при этом полное интеллектуальное превосходство.
В моих глазах это выглядит нелепо и жалко. И это Ваше амплуа, на мой взгляд, не оставляет шансов на содержательный диалог с Вами.

[Konof]

Маikov, я занимаюсь нейронными сетями.

Разрешите поинтересоваться, живым нейросетями, или компьютерными?