Увеличение межмозговой синхронизации психотерепевта и клиента в течение терапии ассоциировано с редукцией симптоматики

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10503307.2025.2451798

Ускоряется прогресс в автоматизации психотерапевтической работы: предложен "AutoCBT" – основанный на больших языковых моделях новый автономный мультиагентный фреймворк для автоматизации процесса когнитивно-поведенческой психотерапии

https://arxiv.org/abs/2501.09426

Прогресс в психофизиологии творчества:

динамическое переключение между сетью пассивного режима работы мозга и сетью исполнительного контроля предсказывает творческую способность

https://www.nature.com/articles/s42003-025-07470-9

Тенденция к повышенной креативности, которая может наблюдаться при аутизме, связана не с ним самим по себе, а с коморбидным СДВГ

https://psycnet.apa.org/fulltext/2025-66159-001.html

Усиливается процесс наделения LLM-агентов человекоподобными способностями к эмоциональной и когнитивной эмпатии и теории разума. Действующий в мультиагентной среде LLM-агент "Hypothetical Minds", когнитивно-вдохновленная архитектура которого состоит из модулей восприятия, памяти и иерархического планирования, был оснащен дополнительным модулем "теория разума", помогающим планировать свои действия на основе генерации гипотез на естественном языке о стратегиях других агентов. В результате, эффективность функционирования этого LLM-агента существенно повысилась.

https://arxiv.org/abs/2407.07086

"Predicting Human Brain States with Transformer"

https://arxiv.org/abs/2412.19814

Если трансформеры (которые легли в основу революции больших языковых моделей типа ChatGPT) могут эффективно предсказывать следующее слово, то смогут ли они предсказать изменение регистрируемого с помощью фМРТ BOLD-сигнала? Оказалось, что после обучения трансформер может предсказывать следующие 5 секунд мозговой активности на основе предшествующего сегмента длиной в 22 секунды.

Эти крайне любопытные данные еще раз подтверждают, что трансформеры – это гениальное открытие (вводящая их статья Vaswani et al. (2017) "Attention Is All You Need" на 25.01.2025 процитирована уже 157385 раз!), "ухватившее" важнейшие механизмы работы биологического мозга. Какие конкретно – до сих пор не очень понятно (см. мои рассуждения о нейробиологическом подобии более общего алгоритма обратного распространения ошибки https://www.tgoop.com/andrey_kiselnikov/1178, о нейробиологическом подобии лежащего в основе архитектуры трансформеров механизма внимания надо думать дальше, работы в этом направлении активно ведутся), но все, что произошло после выхода ChatGPT, однозначно показывает, что это действительно так, и обученные на человеческих данных трансформеры действительно становятся настоящей цифровой моделью мозга и интеллекта человека, очень (но не полностью!) близкой к оригиналу. Это, в свою очередь, доказывает, что продолжая экстенсивно масштабировать основанные на транcформерах большие языковые / мультимодальные модели, мы скоро полностью воспроизведем на искусственном носителе всю полноту мышления человека и создадим AGI, а потом и ASI.

Создан "перцептеин" ("перцептрон + протеин") – цепочка из белков внутри живой клетки, которая работает как искусственная нейронная сеть и может обрабатывать информацию и принимать решения

https://naukatv.ru/news/predstavlyaem_pertseptejn_iskusstvennuyu_nejronnuyu_set_na_osnove_belka_v_zhivykh_kletkakh

Прогресс в физиологии высшей нервной деятельности:

В физиологии высшей нервной деятельности традиционно рассматриваются два типа ассоциативного обучения: классическое (по Павлову, когда подкрепляется определенный стимул, например, звук колокольчика подкрепляется едой) и оперантное (по Скиннеру, когда подкрепляется собственное действие, например, нажатие на кнопку приводит к получению еды). Раньше думали, что эти два типа обучения скорее могут работать вместе, но новый остроумный эксперимент на мушках дрозофилах показал, что они используют разные конфликтующие пути в мозге: если оба пути в мозге мушки активны одновременно, то обучение нарушается. Мозг мушек дрозофил устроен так, что он блокирует один путь, чтобы работал другой. Эти новые данные, полученные на модели простой нервной системы, уточняют базовые положения физиологии высшей нервной деятельности о связи классического и оперантного обучения.

Только что наша кафедра психофизиологии завершила чтение общего курса "Физиология высшей нервной деятельности и сенсорных систем" студентам второго курса факультета психологии МГУ и приняла экзамен, пользуясь случаем, я хотел бы поблагодарить всех студентов за интерес к нашему курсу и пожелать успехов в изучении следующего общего курса, который мы начинаем читать им в весеннем семестре – "Психофизиология и высокотехнологические методы исследования".

https://medicalxpress.com/news/2024-12-brain-war-classical-conditioning.html

Поздравления с наступающим Новым годом китайским студентам и выпускникам кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ и всем китайским друзьям и коллегам по психологии и когнитивным нейронаукам!

"Плюрипотентный" разум: ИИ и будущее креативности. Смогут ли большие языковые модели стать "стволовыми клетками" мышления?

https://www.psychologytoday.com/intl/blog/the-digital-self/202501/the-pluripotent-mind-ai-and-the-future-of-creativity

Чередование мании и депрессии при биполярном аффективном расстройстве обусловлено взаимодействием двух различных биологических часов в мозге

https://neuronovosti.ru/chto-upravlyaet-perepadami-nastroeniya-pri-bipolyarnom-rasstrojstve/

Нейроны занимаются старой и новой памятью в разные фазы сна, что не позволяет разновременным воспоминаниям смешиваться и мешать друг другу

https://www.nkj.ru/news/53057/

Сделан еще один существенный практический шаг к сингулярности: OpenAI выпустила "deep research" – искусственного агента-исследователя, который выполняет сложные исследовательские задачи с помощью многоэтапных рассуждений, опирающихся на синтез больших объемов онлайн-информации и самостоятельное программирование на питоне.

Ключевой момент – этот уже не совсем прообраз, а почти уже настоящий искусственный ученый взял почти 27% на "Humanity's Last Exam" – новейшем труднейшем бенчмарке с ярким говорящим названием, который его авторы определили как "multi-modal benchmark at the frontier of human knowledge, designed to be the final closed-ended academic benchmark of its kind with broad subject coverage". Поколение о1 брало на нем всего около 10%, а "deep research" (под капотом у которого следующее поколение o3), оснащенный возможностью веб-поиска и программирования на питоне, взял уже 27%. Это очень существенный прирост, скорость которого подтверждает продолжение быстрого экспоненциально-подобного приближение к сингулярности. Все предыдущие бенчмарки на достижение уровня AGI уже достигли насыщения, и мы воочию видим, как сверхбыстро начинают насыщаться и новейшие сверхтрудные бенчмарки, специально созданные для предельно сложного тестирования.

Становится все более и более вероятно, что уже до 2030 года дальний потомок представленного сегодня исследовательского агента "deep research", действуя как ученый-исследователь, в какой-то момент разработает такой способ улучшения собственного кода, который позволит получившейся "лучшей версии самого себя" еще более эффективно улучшить свой код (т.е. свои исследовательские способности) и т.д. по циклу, что запустит давно предсказанный процесс "recursive self-improvement", т.е. интеллектуальный взрыв, в ходе которого родится сверхинтеллект.

https://openai.com/index/introducing-deep-research/

На агрегаторе прогнозов Metaculus медианный срок создания полноценного AGI сдвинулся уже на июль 2030 года, а раннего / слабого AGI – уже на октябрь 2026 года

Сделал "deep research" по такому запросу:

"Что известно в нейронауке о сетях второго порядка, т.е. о "сетях сетей", описывающих взаимодействие DMN, CEN, SN и других базовых мозговых сетей? Проанализируй источники из современной научно-исследовательской литературы, где непосредственно используется теория графов для вычисления конкретных сетевых метрик таких сетей второго порядка".

Результат очень неплохой, все ссылки на статьи верные, галлюцинаций на первый взгляд нет, анализ достаточно глубокий и логичный (с учетом того, что использовались только статьи с открытым доступом). В целом, несомненно, это явно качественно следующий шаг в автоматизации научно-исследовательской деятельности и создании "искусственного ученого".

Экспоненциальный характер насыщения новейшего сверхтрудного бенчмарка с говорящим названием Humanity's Last Exam, его экстраполяция дает достижение раннего / слабого AGI уже в этом году, а не в сентябре 2026 года, как более консервативно предсказывает на 07.02.2025 Metaculus усредненно по 1577 прогнозистам. Все это очень многим напоминает экспоненциальный рост заболевших коронавирусом в начале 2020 года, когда люди, имплицитно прогнозируя линейный экстраполяционный тренд, все время удивлялись его реальной, т.е. экспоненциальной, природе – линейные ожидания резко расходились с экспоненциальной реальностью. Первый заболевший был официально зарегистрирован в Москве 2 марта, а всего лишь через две недели все вузы перевели на дистант, и еще через две недели был введен режим уже всеобщей самоизоляции. Возможно, мы сейчас находимся в похожей ситуации, и когнитивные искажения массового сознания (выполняющие в т.ч. и психологически защитную функцию) не дают ему в полной степени рационально отрефлексировать всю ту крутизну предсингулярного сверхускорения, в которое мы вошли.

Дорогие друзья, поздравляю всех причастных с началом весеннего студенческого семестра, пусть он будет для всех нас творческим и продуктивным, а для всех дипломников закончится успешной защитой!

"Discovering Symbolic Cognitive Models from Human and Animal Behavior"

Большие языковые модели начинают активно употребляться в психофизиологическом моделировании когнитивных процессов – исследователями создан работающий на основе больших языковых моделей инструмент "FunSearch", эффективно использующий эволюционный алгоритм для автоматического создания символьных когнитивных моделей поведения человека и животных

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.05.636732v1

Осцилляторная динамика в сетях неокортекса действительно является механизмом, а не эпифеноменом, осуществляемых мозгом вычислений

https://medicalxpress.com/news/2025-02-neural-evidence-brain-rhythmic-patterns.html

Мы постепенно приближаемся к взятию принципиального рубежа – чтобы оснащённый искусственным интеллектом робот мог качественно вымыть нам посуду, а то в последнее время начали шутить: "мы думали, что роботы станут мыть нам посуду, а у нас будет больше времени на творчество, а вместо этого роботы стали сочинять симфонии, а мы продолжаем мыть посуду")

Pi-Zero – передовая модель, объединяющая зрение, язык и действия и способная самостоятельно выполнять задачи без сложного программирования. Pi-Zero была создана Physical Intelligence и теперь интегрирована в платформу LeRobot от Hugging Face. Управляемые моделью роботы уже продемонстрировали способность выполнять сложные задачи: складывать белье, убирать столы и упаковывать продукты.

https://mltimes.ai/hugging-face-predstavila-pi-zero-revolyucziyu-v-robototehnike