payamvha/North_RAG huggingface dataset:
برازنان) یک کارچاق‌کن و قاتل یک رئیس اوباش به نام استن بوده است. پس از اینکه یک رئیس رقیب به استن و خدمه‌اش ضربه وارد می‌کند، چارلی تنها بازمانده است. چارلی تصمیم می‌گیرد انتقام دوستش را بگیرد و با ماری، (با بازی باکارین) همسر سابق یک اوباش که او کشته است، همکاری می‌کند. تولید. در ژوئن ۲۰۰۹، رمان "میمون‌های تفنگ" اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ برای اقتباس سینمایی انتخاب شد، با نوشتن فیلمنامه لی گلدبرگ و کارگردانی ریوهی کیتامورا. در ۲۸ اکتبر ۲۰۲، با کارگردانی فیلیپ نویس و پیرس برازنان به عنوان ستاره اعلام شد.
نویس و پیرس برازنان به عنوان ستاره اعلام شد. در مارس ۲۰۲۲، جیمز کان و مورنا باکارین به بازیگران پیوستند. فیلمبرداری در آوریل ۲۰۲۲ در نیواورلئان آغاز شد. بازخوردها. در وبگاه جمع‌آوری نقد راتن تومیتوز از ۲۴ نقد منتقد، با میانگین امتیاز ۶٫۸ از ۱۰ مثبت است.
برنامه کامپیوتری OpenAI Five یک هوش مصنوعی توسعه یافته‌است که توسط اوپن‌ای‌آی برای بازی کامپیوتری دوتا ۲ توسعه یافته‌است. این برنامه برای اولین بار سال ۲۰۱۷ رونمایی شد. در مراسم رونمایی این هوش مصنوعی در یک بازی تک به تک مقابل Dendi بازیکن حرفه ای اوکراینی و برنده The International قرار گرفت و باخت. در همان سال این هوش مصنوعی به گونه ای توسعه یافت که بتواند یک تیم کامل ۵ نفره را هدایت کند. سپس شروع به رقابت در مقابل تیم‌های حرفه ای کرد و قابلیت خود را برای شکست دادن آن‌ها را نمایان کرد. شرکت OpenAI با این
شکست دادن آن‌ها را نمایان کرد. شرکت OpenAI با این هدف به سراغ توسعه این هوش مصنوعی رفت تا نشان دهد که یادگیری ماشین می‌تواند در بازی پیچیده‌ای چون Dota 2 نیز عملکرد خوبی داشته باشد. این مورد خود لازم تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت و اعمال اکشن‌های پیوسته بر خلاف گسسته‌است. به نوعی این مسئله با اکثر مسائل دنیای واقعی همپوشانی بالایی دارد. در دنیای واقعی اکثر تصمیمات پیوسته هستند و در شرایطی تصمیمات گرفته می‌شوند که عدم قطعیت و اطلاعات ناقص وجود دارد. این هوش مصنوعی با این ایده که در آینده یادگیری ماشین
هوش مصنوعی با این ایده که در آینده یادگیری ماشین بتواند مسئله‌ها را به‌طور کلی تری حل کند توسعه یافت. شرکت OpenAI اقدام به ساخت شبکه عصبی برای کنترل یک دست رباتیک فیزیکی می‌کند. کدها و الگوریتم‌های این هوش مصنوعی خود وامدار از همان شبکه عصبی هستند. هوش مصنوعی OpenAI Five با هوش مصنوعی‌های دیگری همچون AlphaStar در بازی استارکرافت ۲ و آلفاگو در بازی Go و Deep Blue در بازی شطرنج و واتسون در مسابقه تلویزیونی Jeopardy! مقایسه می‌شود. مسابقه‌ها. پول جایزه تورنمنت هر سال The international (یا به اختصار TI) از
هر سال The international (یا به اختصار TI) از ۲۰۱۳ به بعد از محل سود حاصل فروش آیتم‌های بازی به نام "Compendium" به شکل کراد فاندینگ تأمین می‌شود.والو به رقابت کنندگان مسابقات ۲۰۱۵ و ۲۰۱۶ که به سطح ۱۰۰۰ یا بالاتر رسیدند ایجس (Aegis: تندیسی مانند سپر) قهرمانان جایزه داد. تاریخچه. توسعه این الگوریتم در سال ۲۰۱۶ آغاز شد. این شرکت به دلایلی همچون محبوبیت بالای این بازی، پشتیبانی از لینوکس و وجود واسط برنامه‌نویسی کاربردی‌های قابل توسعه، بازی Dota 2 که یک بازی رقابتی ۱۰ نفره است را انتخاب کرد. (۵ نفر در مقابل ۵
۱۰ نفره است را انتخاب کرد. (۵ نفر در مقابل ۵ نفر) قبل از اینکه این هوش مصنوعی اقدام به کنترل ۵ بازیکن کند، اولین رونمایی عمومی این هوش مصنوعی در The International 2017 رخ داد. در این رونمایی، Dendi بازیکن حرفه ای اوکرانی در یک بازی زنده تک به تک به هوش مصنوعی OpenAI باخت. پس از این بازی Greg Brockman مدیر ارشد فناوری OpenAI توضیح داد که این هوش مصنوعی در طی ۲ هفته با خود بازی کرده‌است و بدین شکل آموزش دیده‌است. همچنین وی خاطرنشان کرد که این هوش مصنوعی قدمی رو به جلو در سوی ساختن هوش مصنوعی‌هایی برای انجام
رو به جلو در سوی ساختن هوش مصنوعی‌هایی برای انجام دادن فعالیت‌های فوق پیشرفته نظیر جراحی بر روی انسان است. این هوش مصنوعی با استفاده از روش یادگیری تقویتی ساخته شده‌است. بدین معنا که این هوش مصنوعی از طریق هزاران بازی در طی روز با خود، به مرور زمان یادمی‌گیرد که بازی اش را ارتقا بخشد. در تاریخ ژوئن ۲۰۱۸ این هوش مصنوعی قادر گردید که یک تیم کامل ۵ نفره از هوش مصنوعی‌ها را هدایت کند. در همین برهه توانست تیم‌های مبتدی و نیمه حرفه ای را شکست دهد. در The International 2018، این هوش مصنوعی دو بازی در مقابل تیم
2018، این هوش مصنوعی دو بازی در مقابل تیم حرفه ای برزیلی paiN Gaming و تیمی شامل ستارگان چینی انجام داد. با وجود باخت در هر دو بازی، این هوش مصنوعی نمونه یک هوش مصنوعی موفق از دید تحلیلگران شمرده شد و بسیاری از تحلیلگران معتقد بودند که این هوش مصنوعی به آن‌ها این قابلیت را می‌دهد که استراتژی‌های پنهان و موفقی را از این هوش مصنوعی یاد بگیرند. آخرین حضور عمومی این هوش مصنوعی در آوریل ۲۰۱۹ رخ داد که طی این رونمایی، OpenAI Five موفق شد یک سری بازی را از قهرمان The International 2018 یعنی تیم OG را در یک رویداد
International 2018 یعنی تیم OG را در یک رویداد زنده ببرد. همچنین شرکت OpenAI اقدام به برگزاری رویدادی ۴ روزه کرد که طی آن بازیکنان مختلف از سرتاسر جهان می‌توانستند به رقابت در مقابل این هوش مصنوعی بپردازند. در طی این ۴ روز OpenAI Five از ۴۲۷۲۹ بازی که انجام داد موفق شد ۹۰٫۴۳٪ از بازی‌ها را برنده شود که آمار بسیار موفقی به‌شمار می‌آید. نحوه کارکرد. OpenAI Five به واسطه یک تکنیک یادگیری ماشین یعنی یادگیری تقویتی آموزش داده شده‌است. یادگیری تقویتی به این شکل است که مدل از طریق سعی و خطا و بازخوردی که از
شکل است که مدل از طریق سعی و خطا و بازخوردی که از کنش‌ها و تجربه‌های خود کسب می‌کند، آموزش می‌بیند. یک سیستم یادگیری تقویتی به شکل زیر است: عامل: واحد قابل کنترل که می‌تواند کنش‌های خاصی را انجام دهد. کنش: مجموعه ای از کنش‌ها که می‌تواند انجام شود. محیط: دنیای فیزیکی بازی حالت: وضعیت فعلی که توسط عامل مشاهده می‌شود. پاداش: بازخوردی که از محیط دریافت می‌شود. مثبت به معنای پاداش و منفی به معنای مجازات است. انواع پاداش: صفر و یک: به خروجی‌هایی که به صورت «من بردم» یا «تو باختی» گفته می‌شود. مجموع خروجی نهایی
یا «تو باختی» گفته می‌شود. مجموع خروجی نهایی صفر خواهد بود. برای مثال اگر یک برج (از ۹ برجی که داخل بازی وجود دارد) توسط تیم حریف نابود شود، تیم حریف ۱ امتیاز بدست آورده و تیم دیگر ۱ امتیاز از دست خواهد داد. پاداش تیمی: از آنجایی که بازی Dota یک بازی تیمی است، برای پیروز شدن نیازمند همکاری و کار تیمی هست. به همین دلیل یک معیار ارزیابی مبتنی بر کار تیمی در بازی وجود دارد که هر عامل توسط وضعیت باقی عامل‌ها نیز سنجیده می‌شود. این کار باعث می‌شود تا هر عامل وضعیت هم تیمی‌های خود را نیز در نظر بگیرد و سپس کنش
هم تیمی‌های خود را نیز در نظر بگیرد و سپس کنش خود را انجام دهد. برای مثال اگر در یک درگیری تیمی، یک عامل انتخاب این را داشته باشد که یار خود را نجات دهد یا به قهرمان حریف حمله کند، ترجیح خواهد داد یار خود را نجات دهد. پاداش بر اساس زمان: بازی Dota بر اساس زمانی به ۳ زمان تقسیم می‌شود: اول بازی، وسط بازی و آخر بازی. در هر یک از بازه‌های زمانی عامل‌ها نوع خاصی از تاکتیک‌ها را برمی‌گزینند؛ مثلاً در آخر بازی، همه قهرمان‌ها قوی تر شده و قابلیت‌های بیشتری به دست آورده‌اند. به همین دلیل در آخر بازی بازیکننان
دست آورده‌اند. به همین دلیل در آخر بازی بازیکننان ترجیح می‌دهند تا با هم درگیر شوند و برج‌های همدیگر را تخریب کنند. از طرفی به این دلیل که بازیکن‌ها در اول بازی ضعیف هستند، پاداش بیشتری به ازای تخریب برج‌ها و کشتن قهرمان‌های حریف بدست می‌آورند. این باعث می‌شود که عامل‌ها بتوانند استراتژی‌های خود را بر اساس زمان بازی اولویت بندی کنند و با توجه به زمان، استراتژی بهینه را انتخاب کنند. نکتهٔ مهمی که در اینجا وجود دارد این است که برای مسائلی که در آن‌ها بیشترین سود در کوتاه مدت تضمین کنندهٔ بیشترین سود در دراز
سود در کوتاه مدت تضمین کنندهٔ بیشترین سود در دراز مدت نیست بسیار مناسب است. دلیل وجود این برتری در روش یادگیری تقویتی نیز این است که عامل در هر مرحله لزوماً بهترین راه را انتخاب نمی‌کند و در نهایت هم سعی دارد مجموع پاداش. این روش به شکل موفقیت‌آمیزی بر روی مسائل مختلفی نظیر: کنترل ربات‌ها، برنامه‌ریزی آسانسورها، مخابرات، تخته نرد، چکرز(Sutton and Barto 1998, Chapter 11) و بازی گو (آلفاگو) استفاده شده‌است. دو عامل مهم هستند که باعث برتری این روش می‌شوند: استفاده از نمونه‌ها برای بهینه‌سازی کارایی و استفاده
از نمونه‌ها برای بهینه‌سازی کارایی و استفاده از تخمین توابع برای تعامل با محیط‌های پیچیده در هریک از حالات زیر: دو حالت اول را می‌توان تحت عنوان مسائل برنامه‌ریزی بررسی کرد. (با توجه به این که مدل‌هایی از مسئله موجود است)، در حالی که سومی را باید به عنوان یک مسئلهٔ یادگیری صرف در نظر گرفت. در هر حال در چهارچوب یادگیری نیروافزوده هر سه مسئله به یک مسئلهٔ یادگیری ماشین تبدیل می‌شوند. OpenAI Five جوری آموزش دیده‌است که پاداش بلند مدت را بیشینه کند و نگاه کوتاه مدت ندارد. آخرین مدل، پاداش‌های آینده را با نیمه
مدت ندارد. آخرین مدل، پاداش‌های آینده را با نیمه عمر ۵ دقیقه ای ارزش گذاری می‌کند. یادگیری به واسطه بازی کردن با خود. یکی از بزرگ‌ترین مشکلاتی که متوجه این سیستم است، این است که چگونه OpenAI Five می‌خواهد داده‌های لازم برای آموزش دادن این مدل را فراهم کند؟ جواب این مسئله در یادگیری به واسطه بازی کردن با خود نهفته‌است. این مکانیزم مدل را قادر می‌سازد تا بدون اینکه نیازمند داده‌های حجیمی از جانب انسان‌ها باشد، خودش به طریق بازی کردن با خود، آموزش ببیند و یاد بگیرد چگونه خود را شکست دهد. در ابتدای پروسه
یاد بگیرد چگونه خود را شکست دهد. در ابتدای پروسه یادگیری، عامل‌ها بی هدف در اطراف نقشه بازی می‌چرخیدند و همدیگر را می‌زدند. ولی به مرور یادگرفتند که باید هدف دار بازی کنند و هدف غاییشان باید نابودی چشمه Fountain حریف باشد. از طرفی اجرا کردن این شبیه‌سازی‌ها مسئله ساده ای از نظر فنی نیست. OpenAI از ۲۵۶ کارت گرافیک P100 استفاده کرده‌است برای هر عامل که می‌تواند ۱۸۰ سال بازی را در هر روز انجام دهد. معماری. هوش مصنوعی OpenAI Five شامل ۵ ربات است که هرکدام نقش یک بازیکن را نقشه ایفا می‌کند. هرکدام از این
نقش یک بازیکن را نقشه ایفا می‌کند. هرکدام از این ربات‌ها یک شبکه عصبی یک لایه ۴۰۹۶ واحدی از حافظه طولانی کوتاه-مدت را دارند. وظیفه این واحدها، بررسی حالت State بازی است. این شبکه عصبی کنش‌های (Action) خود را از طریق سرکنش (Action Head)های متفاوتی انجام می‌دهد که هر کدام معنای خاصی دارند. برای مثال Action Headهای داریم برای اینکه کدام کنش را از میان کنش‌های ممکن انجام بدهد، چند واحد زمانی کنش خود را به تأخیر بندازد یا کدام مختصات را برای حرکت انتخاب کند و … هرکدام از این سرکنش‌ها به صورت مستقل محاسبه
و … هرکدام از این سرکنش‌ها به صورت مستقل محاسبه می‌شوند. این سامانه هوش مصنوعی دنیای بازی را به صورتی لیستی از ۲۰۰۰۰ عدد می‌بیند و کنش خود را استفاده از یک لیست ۸ مقداره انجام می‌دهد. همچنین این هوش مصنوعی کنش‌ها و هدف‌های مختلفی را انتخاب می‌کند تا بفهمد که چگونه می‌تواند هر کنش را بر اساس مشاهده اش از جهان بازی کدگذاری کند. هوش مصنوعی OpenAI Five به عنوان یک یادگیر تقویتی عمومی، بر پایه زیرساخت Rapid توسعه یافته‌است. زیرساخت Rapid شامال دو لایه است: لایه اول وظیفه دارد تا هزاران ماشینی که وجود دارند را
اول وظیفه دارد تا هزاران ماشینی که وجود دارند را به هم متصل کند تا بتوانند با هم اطلاعات رد و بدل کنند و لایه دوم نیز نرم‌افزار را اجرا می‌کند. تا سال ۲۰۱۸ این هوش مصنوعی چیزی معادل ۱۸۰ سال بازی را تجربه کرده‌است. روی ۲۵۶ واحد پردازش گرافیکی و ۱۲۸۰۰۰ هسته واحد پردازش مرکزی اجرا شده‌است. با استفاده از الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization و Policy Gradient متد یادمی‌گیرد. مقایسه با دیگر سامانه‌های هوش مصنوعی برای بازی‌ها. قبل از OpenAI Five هوش مصنوعی‌هایی همچون Jeopardy! با Watson و شطرنج با Deep Blue
همچون Jeopardy! با Watson و شطرنج با Deep Blue و Go با Alpha Go وجود داشته‌اند که در مقابل انسان‌ها به موفقیت‌هایی رسیده‌اند. اما OpenAI Five تفاوت‌هایی جدی با این هوش مصنوعی‌ها دارد که در پایین ذکر شده‌است. دید بلند مدت: ربات‌ها در ۳۰ فریم بر ثانیه برای هر بازی که به‌طور متوسط ۴۵ دقیقه طول می‌کشد اجرا می‌شوند. این باعث می‌شود که ۸۰۰۰۰ داده بر دقیقه ورودی داشته باشیم. این هوش مصنوعی هر ۴ فریم کنشی انجام می‌دهد و در نهایت ۲۰۰۰۰ حرکت تولید می‌کند. برای مقایسه شطرنج معمولاً در کمتر از ۴۰ حرکت و بازی گو در
شطرنج معمولاً در کمتر از ۴۰ حرکت و بازی گو در کمتر از ۱۵۰ حرکت تمام می‌شود. این نشانگر پیچیدگی بسیار بالای بازی Dota 2 است. دید جزئی از حالت بازی: هر بازیکن و هم تیمی‌هایش فقط بخش‌هایی از نقشه که در محدوده دیدشان هست را می‌توانند مشاهده کنند و بقیه نقشه توسط مه احاطه شده‌است که دشمنان و حرکت‌هایشان را مخفی نگه می‌دارد. به همین دلیل بازی کردن Dota 2 نیازمند نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری بر اساس اطلاعات ناقص است و از طرفی باید حرکات و کنش‌های دشمنان را نیز همزمان پیش‌بینی کرد. به عنوان مثال شطرنج و Go دو بازی
پیش‌بینی کرد. به عنوان مثال شطرنج و Go دو بازی هستند که هردو تمام اطلاعات بازی در اختیار هر دو بازیکن است. فضای کنش پیوسته: هر کاراکتر در Dota 2 که به آن قهرمان گفته می‌شود می‌تواند کنش‌های مختلفی در بازی داشته باشد. در این بازی برای هر قهرمان فضای کنشمان شامل ۱۷۰۰۰۰ کنش به ازای هر قهرمان می‌باشد. برای مثال در شطرنج متوسط کنش‌های ۳۵ و در Go متوسط کنش‌ها ۲۵۰ می‌باشد. فضای مشاهده پیوسته: بازی Dota 2 در یک نقشه بزرگ با ۱۰ بازیکن بازی می‌شود که در هر تیم ۵ بازیکن وجود دارد و چندین ساختمان و موجود غیرقابل کنترل
وجود دارد و چندین ساختمان و موجود غیرقابل کنترل نیز موجود هست. سامانه OpenAI Five بازی را از طریق یک لیست ۲۰۰۰۰ تایی که شامل استیت و حالت بازی است نظاره می‌کند. این‌ها اطلاعاتی هستند که هر انسان زمانی که بازی می‌کند می‌تواند به آن دسترسی داشته باشد. برای مثال بازی شطرنج توسط ۷۰ لیست و بازی Go توسط ۴۰۰ لیست نظاره می‌شود. تقدیرات. هوش مصنوعی OpenAI Five توسط بسیاری از بزرگان هوش مصنوعی، تکنولوژی و صنعت سرگرمی تحویل گرفته شده‌است. برای مثال بیل گیتس مؤسس شرکت مایکروسافت آن را یک «قضیه مهم» خواند زیرا پیروزی
مایکروسافت آن را یک «قضیه مهم» خواند زیرا پیروزی در این بازی «نیازمند کار تیمی و همکاری است». بازیکن مطرح شطرنج گری کاسپاروف که در سال ۱۹۹۷ به Deep Blue باخت، گفته‌است که علیرغم باخت آن‌ها در The International 2018 ربات‌ها در نهایت «به آن حد خواهند رسید، زودتر از آنچه فکرش را می‌کنیم». در مصاحبه ای با ام‌آی‌تی تکنالجی ریویو، متخصصان هوش مصنوعی سامانه OpenAI Five را به عنوان دستاوردی قابل توجه توصیف کرده‌اند. با توجه به اینکه Dota 2 یک «بازی بسیار پیچیده» است، حتی شکست دادن بازیکنان غیرحرفه ای نیز
است، حتی شکست دادن بازیکنان غیرحرفه ای نیز تحسین‌برانگیز است. نشریه پی‌سی گیمر نیز نوشت که پیروزی آن‌ها مقابل بازیکنان حرفه‌ها یک رویداد قابل توجه در یادگیری ماشین است. در مقابل نشریه Motherboard نوشت که پیروزی آن‌ها «رسما تقلب» بوده‌است زیرا ربات‌ها دسترسی مستقیم به API بازی دارند به جای اینکه از طریق بینایی کامپیوتر و تفسیر پیکسل‌های بازی اطلاعات خود را کسب کنند. در سال ۲۰۱۹، شرکت دیپ‌مایند از یک هوش مصنوعی مشابه برای بازی Starcraft 2 به اسم AlphaStar رونمایی کرد که همانند OpenAI Five از هوش مصنوعی
رونمایی کرد که همانند OpenAI Five از هوش مصنوعی تقویتی و بازی کردن با خود یادمی‌گیرد. نشریه ورج (وبگاه) نوشت که «هدف از این تحقیقات فقط این نیست که انسان‌ها را در بازی‌های مختلف شکست دهد بلکه ثابت می‌کند که با زمان و منابع و تلاش مناسب، نرم افزار‌های هوش مصنوعی می‌توانند انسان‌ها را در هر چالش شناختی خواه بازی رومیزی باشد یا بازی ویدیویی شکست دهند.» همچنین خاطرنشان کرد که موفقیت‌های DeepMind و OpenAI در این زمینه‌ها خود اثباتی بر قدرت روش‌های یادگیری تقویتی است. شرکت OpenAI امید دارد که این تکنولوژی
تقویتی است. شرکت OpenAI امید دارد که این تکنولوژی کاربردی‌های خارج از دنیای دیجیتال نیز داشته باشد. در سال ۲۰۱۸ آن‌ها بخش‌هایی از الگوریتم یادگیری تقویتی و کدهای OpenAI Five را برای Dactyl استفاده کردند. Dactyl یک دست رباتی است که با استفاده از شبکه عصبی ساخته شده‌است تا بتواند با اشیای فیزیکی تعامل داشته باشد. در سال 2019 Dactyl توانست که مکعب روبیک را حل کند. منابع. __بافهرست__
درد یک حس و احساس بد است که با آسیب واقعی یا نهفته در بافت همراه است. این موضوع به‌طور گسترده توسط طیف گسترده‌ای از دانشمندان و فیلسوفان پذیرفته شده‌است که جانوران غیرانسانی می‌توانند درد را درک کنند، از جمله درد در دوزیستان. درد یک حالت روانی پیچیده‌است، با کیفیت ادراکی مشخص اما همراه با رنج، که یک حالت عاطفی است. به دلیل این پیچیدگی، وجود درد در حیوانات غیرانسانی را نمی‌توان با استفاده از روش‌های مشاهده ای بدون ابهام تعیین کرد، اما این نتیجه که حیوانات درد را تجربه می‌کنند اغلب بر اساس حضور احتمالی
درد را تجربه می‌کنند اغلب بر اساس حضور احتمالی هوشیاری پدیده ای استنباط می‌شود که از فیزیولوژی مقایسه ای مغز نیز استنتاج می‌شود. به عنوان واکنش‌های فیزیکی و رفتاری. درد در دوزیستان پیامدهای اجتماعی از جمله قرار گرفتن آنها در معرض آلاینده‌ها، (آماده‌سازی برای) آشپزی (مثلاً پاهای قورباغه) و دوزیستان مورد استفاده در تحقیقات علمی دارد. در سده ۲۰ و ۲۱، تحقیقات علمی زیادی دربارهٔ درد در جانوران غیرانسانی انجام شد. مقالات دام‌پزشکی منتشر شده‌است که نشان می‌دهد خزندگان درد را به روشی مشابه با پستانداران تجربه
خزندگان درد را به روشی مشابه با پستانداران تجربه می‌کنند، و اینکه مسکن‌ها در این رده از مهره‌داران مؤثر هستند. مطالعات الکتروفیزیولوژیک اولیه در قورباغه‌ها گزارش می‌دهد که محرک‌های زیان‌بار مکانیکی، گرمایی و شیمیایی الیاف آوران اولیه را با آکسون‌های آهسته رسانا تحریک می‌کنند. پوست قورباغه شامل الیاف گروه C و الیاف A-delta است.
فرایادگیری یا دگریادگیری یک اصطلاح علوم اعصاب است که توسط کنجی دویا معرفی شده‌است، به عنوان نظریه‌ای که نشان می‌دهد چگونه انتقال دهنده‌های عصبی سازوکارهای یادگیری توزیع‌شده را در غده‌های قاعده‌ای تسهیل می‌کنند. این نظریه در درجه اول شامل نقش انتقال دهنده‌های عصبی در تنظیم دینامیکی نحوه تعامل الگوریتم‌های یادگیری محاسباتی برای تولید انواع رفتار یادگیری قوی است که در حال حاضر منحصر به اشکال زندگی بیولوژیکی است. با اینکه اصطلاح فرایادگیری قبلاً در زمینه‌های روان‌شناسی اجتماعی و علوم رایانه به کار رفته‌است، اما
اجتماعی و علوم رایانه به کار رفته‌است، اما در اینجا مفهومی کاملاً جدید را مطرح می‌کند که برای پر کردن شکاف‌ها بین شبکه‌های عصبی، علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین نیاز بکار می‌رود. گفته می‌شود که نظریه فرایادگیری بر پایه کارهای قبلی دویا در الگوریتم‌های یادگیری یادگیری تحت نظارت، یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت به ترتیب در مخچه، گانگلیون پایه و قشر مطرح شده‌است و از جمله تلاش‌هایی است که برای یکسان کردن فرایند انتخاب پویا برای این سه الگوریتم یادگیری به یک سازوکار تنظیمی قابل تقلیل به انتقال‌دهنده‌های عصبی
تنظیمی قابل تقلیل به انتقال‌دهنده‌های عصبی منفرد انجام شده‌است. فرایادگیری. ایده اصلی فرایادگیری این است که یادگیری سراسری را می‌توان به عنوان تابعی از انتخاب کارآمد چهار پی‌ترازه که در ادامه معرفی می‌شوند مدل‌سازی کرد. در حالی که هیچ مدل سازوکاررانه برای جایی که فرایادگیری درنهایت در سلسله مراتب نمایندگی وجود دارد ارائه نشده‌است، این مدل تاکنون پویایی لازم برای استنتاج وجود چنین عاملی را در یادگیری بیولوژیکی به عنوان یک کل نشان داده‌است. در حالی که مدل‌های محاسباتی و سیستم‌های اطلاعاتی هنوز با پیچیدگی
محاسباتی و سیستم‌های اطلاعاتی هنوز با پیچیدگی یادگیری انسان فاصله دارند. فرایادگیری مسیر امیدوارکننده‌ای را برای تکامل آینده چنین سیستم‌هایی فراهم می‌کند زیرا آنها به‌طور فزاینده‌ای به پیچیدگی دنیای بیولوژیکی نزدیک می‌شوند. نقش پی‌ترازه‌ها. دوپامین. دوپامین که به عنوان یک سیگنال «یادگیری سراسری» عمل کند و برای پیش‌بینی پاداش‌ها و تقویت عمل حیاتی است. به این ترتیب، دوپامین در یک الگوریتم یادگیری نقش دارد که در آن بازیگر، محیط و منتقد به یک تعامل پویا محدود می‌شوند که درنهایت به دنبال به حداکثر رساندن مجموع
که درنهایت به دنبال به حداکثر رساندن مجموع پاداش‌های آینده با تولید یک سیاست انتخاب کنش بهینه است. در این زمینه، منتقد و بازیگر به عنوان لبه‌های شبکه مستقلی شناخته می‌شوند که یک عامل پیچیده را نیز تشکیل می‌دهند. این عامل به‌طور جمعی بر وضعیت اطلاعات محیط تأثیر می‌گذارد، که برای محاسبات آینده به عامل بازخورد داده می‌شود. از طریق یک مسیر جداگانه، محیط نیز به شکل پاداش به دست آمده از طریق عمل داده شده به منتقد بازخورد داده می‌شود، به این معنی که می‌توان به تعادلی بین پاداش پیش‌بینی شده سیاست معین برای یک
تعادلی بین پاداش پیش‌بینی شده سیاست معین برای یک وضعیت معین و چشم‌انداز در حال تکامل پاداش‌های آینده دست یافت. سروتونین. سروتونین برای کنترل تعادل بین پیش‌بینی پاداش کوتاه‌مدت و بلندمدت، اساساً با «تخفیف» متغیر مبالغ پاداش آینده مورد انتظار که ممکن است برای دستیابی به هزینه‌های بیش از حد نیاز داشته باشد، پیشنهاد می‌شود. به این ترتیب، سروتونین ممکن است انتظار پاداش را در سطح شبه عاطفی تسهیل کند، و بنابراین، بسته به تقاضای کار، و طول مدت تداوم مورد نیاز، اصرار در رفتار پاداش جویانه را تشویق یا منع می‌کند. از
در رفتار پاداش جویانه را تشویق یا منع می‌کند. از آنجایی که پیش‌بینی پاداش جهانی از نظر تئوری ناشی از محاسبات مدوله‌شده سروتونین است که با محاسباتی که به‌طور مشابه توسط دوپامین مدوله شده‌اند، به حالت ثابتی می‌رسند. سیگنال دهی بالای سروتونرژیک ممکن است محاسبات دوپامین را نادیده بگیرد و الگوی متفاوتی از پاداش ایجاد کند که از نظر ریاضی به تنهایی از طریق محاسبات مدوله شده با دوپامین قابل دوام نیست. نوراپی‌نفرین. نوراپی‌نفرین برای تسهیل «کاوش گسترده» با انتخاب عمل تصادفی پیشنهاد شده‌است. انتخاب بین تمرکز بر
عمل تصادفی پیشنهاد شده‌است. انتخاب بین تمرکز بر استراتژی‌های شناخته شده و مؤثر یا انتخاب راهبردهای آزمایشی جدید درنظریه احتمال به عنوان مسئله اکتشاف- بهره‌برداری شناخته می‌شود. بنابراین، تأثیر متقابل بین فوریت‌های موقعیتی، و اثربخشی استراتژی‌های شناخته شده، بر معضل بین انتخاب قابل اعتماد برای بزرگ‌ترین پاداش پیش‌بینی شده و انتخاب اکتشافی خارج از پارامترهای شناخته شده تأثیر می‌گذارد. از آنجایی که آبشارهای شلیک عصبی (مانند آنهایی که برای چرخاندن کامل چوب گلف لازم است) بنا به تعریف ناپایدار و مستعد تغییر
گلف لازم است) بنا به تعریف ناپایدار و مستعد تغییر هستند؛ بنابراین نوراپی نفرین قابل اعتمادترین الگوی اجرایی شناخته شده را در سطوح بالاتر انتخاب می‌کند و امکان انتخاب تصادفی و غیرقابل اعتماد بیشتری را در سطوح پایین با هدف کشف استراتژی‌های بالقوه کارآمدتر در فرایند فراهم می‌کند. استیل‌کولین. استیل کولین برای تسهیل تعادل بین ذخیره‌سازی حافظه و تجدید حافظه، برای یافتن تعادل بهینه بین ثبات و اثربخشی الگوریتم‌های یادگیری برای کار محیطی خاص، پیشنهاد شده‌است؛ بنابراین استیل کولین انعطاف‌پذیری را در هیپوکامپ، قشر
استیل کولین انعطاف‌پذیری را در هیپوکامپ، قشر مغز و مخطط تعدیل می‌کند تا شرایط یادگیری ایده‌آل در مغز را تسهیل کند؛ بنابراین سطوح بالای استیل کولین امکان یادگیری بسیار سریع و بازسازی اتصالات سیناپسی را فراهم می‌کند و درنتیجه یادگیری موجود ممکن است لغو شود. به همین ترتیب، یادگیری حالت‌هایی که در یک وضوح زمانی طولانی اتفاق می‌افتد ممکن است قبل از رسیدن به یک سطح عملکردی نادیده گرفته شود، و بنابراین یادگیری ممکن است خیلی سریع اتفاق بیفتد که واقعاً به‌طور مؤثر انجام شود. در سطوح پایین‌تر نوراپی‌نفرین، تغییرات
انجام شود. در سطوح پایین‌تر نوراپی‌نفرین، تغییرات پلاستیکی بسیار آهسته‌تر اتفاق می‌افتد، به‌طور بالقوه در برابر شرایط یادگیری غیرمفید محافظت می‌کند یا اجازه می‌دهد تغییرات اطلاعاتی تفکیک زمانی بسیار وسیع‌تری را در بر بگیرد. مسیرهای یادگیری در مغز. محققان گروه روان‌شناسی تجربی، مرکز ولکام و گروه علوم اعصاب بالینی Nuffield، از اسکنر MRI، در حالی که داوطلبان وظیفه‌هایی را همراه با یک پاداش انجام می‌دادند، برای مشاهده تغییرات در بخش‌هایی از مغز در ارتباط با یادگیری و تجربیات آموخته شده استفاده کردند. آنها
یادگیری و تجربیات آموخته شده استفاده کردند. آنها دریافتند که تغییراتی که در مسیرهای عصبی شرکت کنندگان در ارتباط با یادگیری مشاهده می‌شود، بسته به نحوه یادگیری مهارت جدید هر فرد متفاوت است. میریام کلین فلگ، از گروه روان‌شناسی تجربی، اذعان داشت: «ما می‌دانیم که انسانها می‌توانند به روش‌های مختلف یاد بگیرند. بعضی اوقات ما فقط با مشاهده روابط در جهان، مانند یادگیری چیدمان یک شهر جدید یا روابط بین مردم، یادمی‌گیریم.» اما راه دیگر برای یادگیری تعیین اهداف خاص است، مانند کودکانی که یادمی‌گیرند اسباب بازی‌ها را از
مانند کودکانی که یادمی‌گیرند اسباب بازی‌ها را از طریق آزمایش و خطا بشناسند و نحوه بازی با آن‌ها را فرا بگیرند. آنها دریافتند تغییراتی که در مسیرهای عصبی شرکت کنندگان در ارتباط با یادگیری مشاهده می‌شود، بسته به نحوه یادگیری مهارت جدید هر فرد متفاوت است. این تحقیق نشان می‌دهد که ما چندین سازوکار و پتانسیل در مغز داریم که به ما کمک می‌کنند دانش یا تجربه‌های آموخته شده را ذخیره کنیم، به این معنی که آسیب به یک قسمت از مغز هنوز سازوکارهای جایگزین برای یادگیری باقی می‌گذارد. ما همچنین آموخته‌ایم که یادگیری برخی
می‌گذارد. ما همچنین آموخته‌ایم که یادگیری برخی از این دانش‌ها بسیار پایدار است، و مغز آن را فراموش نمی‌کند، در حالی که دانش به دست آمده از طریق سازوکارهای یادگیری جایگزین، می‌تواند به راحتی به دانش جدید تغییر یابد. علاوه بر این نشان می‌دهد که مغز می‌تواند به روش‌های مختلف یاد بگیرد و این سازوکارهای متعدد برای یادگیری، به تلاش هماهنگ شبکه‌های مختلف مغزی متکی هستند. به خوبی شناخته شده‌است که بهتر است مغز ما در طول زندگی به یادگیری چیزهای جدید ادامه دهد، به همین دلیل درک روشهای مختلف یادگیری و ذخیره دانش
همین دلیل درک روشهای مختلف یادگیری و ذخیره دانش می‌تواند مفید باشد و به هریک از ما کمک کند. دریابید که کدام روش یادگیری برای ما مناسب است. تاریخچه علوم اعصاب. مصری‌های باستان تصور می‌کردند که جایگاه هوش در قلب است. به دلیل این اعتقاد، درپی فرایند مومیایی‌کردن، آن‌ها مغز را از بدن خارج و قلب را در جای خود باقی می‌گذاشتند. یونانی‌های باستان اولین افرادی بودند که به مطالعه مغز پرداختند. آن‌ها سعی کردند نقش مغز و چگونگی کارکرد آن را فهمیده و اختلالات عصبی را توضیح دهند. بر اساس مقاله‌ای در "ساینس امریکن"،
توضیح دهند. بر اساس مقاله‌ای در "ساینس امریکن"، ارسطو، فیلسوف یونانی، نظریه‌ای داشت مبنی بر این که مغز یک سازوکار خنک کنندهٔ خون بوده‌است. دانشمندان در طول زمان نظریات مختلفی دربارهٔ مغز انسان و عملکرد آن ارائه کرده‌اند که برخی از آنها در ادامه ذکر شده‌اند. پیشرفت‌های علمی، دانشمندان علوم اعصاب را به مطالعهٔ ساختار، عملکردها، رشد و نمو، ناهنجاری‌های سیستم عصبی و راه‌هایی که می‌توانند منجر به تغییر آن بشوند، قادر ساخته‌است. فرایادگیری در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین. فرایادگیری در یادگیری ماشینی معمولاً به
ماشین. فرایادگیری در یادگیری ماشینی معمولاً به الگوریتم‌های یادگیری ماشینی اشاره دارد که از خروجی سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین یادمی‌گیرند. درهر پروژه یادگیری ماشینی که در آن تلاش می‌کنیم بفهمیم (یادگیری) الگوریتمی که روی داده‌های ما بهترین عملکرد را دارد، می‌توانیم به الگوریتم یادگیری ماشینی فکر کنیم که حداقل تا حدودی جای ما را بگیرد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی از مجموعه داده‌های گردآوری شده یادمی‌گیرند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده یادمی‌گیرند که چگونه نمونه‌هایی از الگوهای ورودی را