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Oggi è una di quelle giornate in cui la cosa che mi verrebbe meglio è fare la nanna.
Ho sonno negli occhi
e i miei due neuroni ronfano ancora, con i loro pigiamini estivi, e con il ventilatore a tutta velocità.
O, perlomeno, penso sia un ventilatore quel ‘vvvrrrrrrrr’ che sento nel cervello.
Però mi farò forza e vi racconterò alcune cose.
Tipo:
Sono venuta a sapere, per vie traverse, che il mio libruncolo sta diventando il libro dell’estate o, per meglio dire, il libro per l’estate di una decina di ombrelloni riminesi:
addirittura se lo leggono a voce alta, mentre prendono il sole (le persone sotto gli ombrelloni, dico, mica gli ombrelloni!).
Fino a che lo facevano gli amici mi pareva carino.
Ma lo fanno persone a me completamente sconosciute e allora mi fa un casino piacere…
La cosa però mi mette un’ansia fuori misura, perché adesso mi arrivano input diversi.
Tipo:
‘quando esce il prossimo libro?’
‘scriverai altre storie di questo personaggio Y?’
‘prometti che il personaggio X avrà un seguito!’
E siccome io adesso sono in altre faccende affaccendata la cosa mi crea un caos totale nel cervellino, perché i miei due neuroni, quando non dormono nel loro lettino con il ventilatore sparato, non riescono comunque a gestire l’ansia e:
uno si mette un dito in bocca e si nasconde dentro l’armadio,
l’altro va in giro dicendo no stress no stress, però gira a vuoto e non conclude niente…
ma la cosa più ansiosa che mi sia stata detta è:
‘allora uscirà per Natale il tuo prossimo libro? Perché così lo potrò regalare a tutti gli amici che hanno letto il primo e si sono innamorati!’
Natale?
Il prossimo Natale?
Quello che arriva fra 5 mesi?
Cioè…ci ho messo 40 anni prima di scrivere un libro e adesso dovrei avere la capacità di scriverne un altro in meno di un anno?
A sentire una cosa così il primo neurone ha cominciato a succhiarsi il dito che si sentiva ‘ciuc-ciuc’ uscire dalle mie orecchie e ho visto gente voltarsi per capire chi facesse un casino simile;
il secondo ha cominciato a girare in giro e dire no stress no stress che alla fine pareva di avere un frullino nel cervello.
Io, da parte mia, metto su la mia tipica faccia da imbecille e dico ‘può darsi, ci sto lavorando’ e intanto mastico rumorosamente qualcosa in modo che il ciuc-ciuc del primo neurone non si senta e la gente non pensi male.
E’ vero che devo diventare ricca e famosa entro la fine di quest’anno, ma non è che posso produrre libri come auto la Fiat…con due neuroni, anche se li vesto di blu e li metto a una catena di montaggio, uno a dettare e l’altro a scrivere, proprio non ce la faccio…
E non vorrei venisse fuori un’opera come la lettera di Totò e Peppino, anzi vorrei che venisse fuori una lettera così spassosa, ma non so, non credo, non penso, non.
Bon, vado a svegliare i miei due neuroni, che non prendano l’abitudine di dormire fino a mezzogiorno che non è cosa.
Voi, nel frattempo, fatemi un piacere:
scrivetemi qualche incipt, così, almeno, sfrutto i vostri, di neuroni, per il prossimo libro.
Mica posso SEMPRE fare tutto io, no?
nEUROn, drone de combat DASSAULT AVIATION
la première fois dans l’histoire de l’aéronautique mondiale qu’un appareil furtif contrôlé depuis le sol évolue en public
Date: October 2008
Medium: Digital Photography Montage
Dimensions: w 24” x h 24” (Larger and Smaller Sizes Available)
© 2008 Tony DeVarco
The original photo for this piece was taken on May 17, 2008 in San Francisco's Yebra Buena Gardens.
"The synapse is like the soul of the brain."
Jasper Johns
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
A Neuron in the Spotlight
Every neuron in an artificial neural network can be seen as a mathematical function which, as a rule, connects several inputs to an output. From the input values, the neuron generates an output value that is passed on to the next layer of neurons. The higher this value is, the more “active” the neuron becomes in the network. This is why we refer to so-called activation functions. At this station you can try out how different mathematical functions in the neuron affect the output.
Colors and Weights
Is it easier to read the black or the white letters on each background color? That’s what this network is being trained on. The input values are the percentages of the colors red, green, and blue (RGB spectrum) that make up the background colors. With every input, the system learns and we can watch how it changes the weights between the neurons in order to ultimately come up with a better result.
Credit: Ars Electronica / Martin Hieslmair
#deepdream code informatique de l'intelligence artificielle de Google spécifique "Fractal DDC " développé et dédié pour un nouvel art à La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos ou comment les machines perçoivent La Demeure du Chaos - The Abode of Chaos
et si leurs regards étaient ce qui se cache derrière la matrice que nous percevons en tant qu'humains? ces multiples miroirs sont peut-être un autre monde plus réel ou plus éthéré... NB thierry bonne lecture de ce post et ses images dantesques.
Depuis quelques temps vous avez peut-être vu circuler sur les réseaux sociaux des images étranges, affublées d'un hashtag (mot-clé) #deepdream.
Deep Dream est un programme d'intelligence artificielle mis au point par les ingénieurs de Google. Ces derniers travaillent à la reconnaissance d'images pour, entre autres, améliorer la pertinence des recherches dans Google. Le 17 juin dernier ils ont publié un billet intitulé : "Inceptionnisme : plus loin dans les réseaux neuronaux".
Dans ce post ils expliquent comment ils ont réussi, dans leurs recherches, à faire analyser une image mais surtout générer des formes par l'ordinateur. Pour que l'intelligence artificielle puisse mieux reconnaître ce qui compose une image, les ingénieurs ont commencé par lui montrer des millions de photos.
Plusieurs couches de neurones
L'intelligence artificielle fonctionne ici en un ensemble de réseaux de neurones qu'il faut se figurer comme différentes couches. La première est chargée de regarder les bords et les angles d'une image.
Les couches intermédiaires cherchent quant à elles les formes et les différents éléments présents dans l'image comme une feuille ou une porte. Les derniers réseaux assemblent toutes ces informations pour en fournir des interprétations complexes, comme des arbres ou des bâtiments.
Pour comprendre au mieux comment fonctionnent ces couches, les ingénieurs ont tenté de pousser l'analyse de certaines. Ils résument ainsi la commande faite au système : "Quoi que tu vois, on veut le voir encore plus." C'est alors que l'intelligence artificielle a généré des formes au sein des clichés.
"Si un nuage ressemble un petit peu à un oiseau, alors le système va le faire ressembler encore plus à un oiseau, expliquent les ingénieurs. En réitérant l’action, le programme va reconnaître un oiseau plus fortement et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un oiseau très détaillé apparaisse, comme sorti de nulle part."
"L'inceptionnisme"
Les images varient selon le réseau neuronal qui est amplifié. Par exemple, plus on sollicite les couches inférieures, plus des traits vont apparaître. Si on stimule d'avantage les couches supérieures, ce sont des objets qui émergent de l'image.
Les ingénieurs précisent d'ailleurs que comme l'ordinateur a enregistré beaucoup de clichés d'animaux durant son entraînement, il en reproduit souvent. Et parfois en les mixant, ce qui crée des créatures étranges.
Pour ces chercheurs, le Deep Dream a ainsi créé un mouvement artistique qu'ils appellent "l'#inceptionnisme", en référence à l'architecture des réseaux neuronaux.
Au début, cette expérimentation ne cherchait qu'à améliorer l'intelligence artificielle. Mais lorsque les ingénieurs ont posté ce billet, de nombreux internautes se sont intéressés à ce Deep Dream.
Google a donc rendu public le code utilisé pour générer ces images. Des informaticiens s'en sont emparés et ont mis au point des logiciels et des interfaces pour que les internautes puissent s'en servir.
Ce qui ne manque pas de plaire à Google. Les chercheurs encouragent à taguer les images #deepdream sur Twitter, Facebook ou Google+. "Il sera intéressant de voir quelles images les gens arrivent à générer", écrivent-ils.
Regeneration or sprouting of injured axons improves with anti-RGMa antibody treatment (top) compared to controls (bottom). (JCB 173(1) TOC2)
This image is available to the public to copy, distribute, or display under a Creative Commons Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 Unported license.
Reference: Hata et al. (2006) J. Cell Biol. 173:47-58.
Published on: April 3, 2006.
Doi: 10.1083/jcb.200508143.
Read the full article at:
Transgenic mouse lines engineered at the Allen Institute allow researchers to see neurons in new ways. Here, excitatory neurons in the cortex are labeled in green and red.
O Neuron conta sempre com uma equipe de plantão para atender qualqer ocorrência envolvendo problemas de neurologia e neurocirurgia. Os tratamentos do Neuron incluem acompanhamentos clínicos e cirúrgicos.
Foto: Fernanda Acioly
In Naked Knotted Neurons, a group of protesters, some injured, some choking on tear gas, escape violent confrontation with police and other forces by staggering into a safe house they find in the midst of chaos. Strangers to one another, they soon discover they are from different worlds: all were involved in protests, but in different places and times. A trio of dieties, Fate, Chance and Destiny, have gathered them together to charge them with a task: to create a new Hero to solve the world’s most intractable, knotted problems. How to get this message across? Puppets, riddles, and audience participation reveal the secrets the protesters need to fulfill this task.
Following their run at the International Fringe Festival in Edinburgh, Scotland, the Penn Theatre Ensemble presented the company-devised piece Naked Knotted Neurons at Annenberg Center Live on September 4th and 5th, 2015.
Photo by Dyana Wing So.
Entry in category 1. Object of study; © CC-BY-NC-ND: Mathieu Niquille
Neuronal cells in our brain communicate with each other by generating electrical signals. If I have to picture how this language looks like, I imagine bursts of lights passing through a branch to the other, twitching back and forth their length of almost 1 billion km. In this image, I played with contrasts and lights, trying to grasp the fluctuating language of neurons into a still frame. It is like an organized chaos, what they say is what we experience.
The picture portrays a juvenile mouse neocortex, in which interneurons were embryonically electroporated with a fluorescent plasmid vector. Several pictures were acquired with a Nikon A1 confocal microscope with a 40x objective, then stitched to create a large field view of high resolution. Rendering was created with Adobe Photoshop. The actual size of the specimen represented is about 600x850µm.