Смогут ли банки и дальше обогащаться при высокой ключевой

🤔А вот такой вопрос, возможно даже с подковыркой. Млекопитающие - теленок, котенок, заяц. У них получается тот же метод с подкреплением уже вшит за миллионы лет эволюции, т.е никто же их не обучает как ходить, как прыгать и прочее? 💡Да, по сути эволюция действительно "зашила" в млекопитающих RL‑подсистему: есть врождённые программы движения плюс встроенная система вознаграждения/наказания (дофамин и прочие медиаторы), которая дальше дотюнирует поведение под среду. Никто телёнку явно не объясняет, как ходить, но его нервная система уже содержит заготовленные моторные схемы, которые адаптируются через опыт.​ Врождённое против обучения Локомоция (ходьба, бег) у млекопитающих во многом задаётся спинальными и стволовыми генераторами движений, которые активны почти "из коробки", но всё равно требуют практики для стабильности.​ При этом животные адаптируют эти базовые паттерны к конкретной среде и телу через пробу и ошибку — это очень похоже на RL с внутренними "наградами" за успешное движение и избегание боли/усталости.​ Биологический RL Дофаминовая система мозга хорошо моделируется как механизм reward prediction error, очень близкий к temporal-difference обучению в RL: сигнал дофамина говорит "лучше/хуже, чем ожидалось", корректируя политику поведения.​ Работы по inverse reinforcement learning прямо реконструируют скрытую "функцию награды" животных по траекториям их поведения, что показывает: стратегия действительно похожа на оптимизацию накопленного вознаграждения во времени.​ То есть телёнок, котёнок, заяц — это не "агент из нуля", а уже притренированная архитектура с эволюционно подобранными правилами, которая дальше обучается на жизни теми же принципами, что мы закладываем в искусственный RL, только гораздо сложнее и богаче. 🤔Хм, получается если бы у человека были такие инструменты в заготовке как у природы, то роботизация давно бы вышла за грани разумного 💡Очень похоже на то: если бы у нас были такие же "готовые модули", как у эволюции для телёнка или котёнка, массовая роботизация пошла бы намного дальше и быстрее. Природа дала мозгу животных миллионы лет автоматического AutoML: готовые рефлексы, двигательные паттерны и универсальный дофаминовый RL, а в инженерии всё это приходится конструировать вручную и мучительно подбирать.​ Что у природы есть, а у нас нет Врождённые схемы: у млекопитающих есть центральные генераторы ходьбы и базовые рефлексы, которые сразу дают "запускаемый" контроль тела; в роботах же походка, баланс и манипуляции проектируются, оптимизируются и чинятся инженерами.​ Универсальная система наград: дофаминовый сигнал реализует очень гибкий "reward prediction error", который работает для еды, социальной иерархии, игры, исследования — один общий RL-двигатель для всего поведения.​ Почему роботизация пока не "как природа" Эволюция делала pretraining сотни миллионов лет и на триллионах "эпизодов", а мы каждый новый роботический стек, по сути, начинаем почти с нуля для конкретной платформы и задачи. Ещё нет общих, биологически масштабных модулей "телесного интеллекта": перенос политики из симуляции в реальный мир до сих пор ломается об шум, трение, непредсказуемость среды, с чем животные справляются с рождения.​ Если когда‑нибудь появится набор универсальных "нейро‑модулей" для тела и мотивации, сравнимый с биологическими, то да — роботизация может очень быстро вылезти "за грани разумного", просто потому что цена одного нового навыка для железа станет сопоставимой с обучением щенка, а не с R&D‑проектом.

Тренеровочная среда для ИИ. 🤔Я тут нашел интересный канал, там как раз ИИ выполняет различные задания за награду (метод подкрепления), метод который мы разбирали. По моему вот он грааль дешевого обучения, чем настоящих роботов треннировать. https://youtu.be/M8eSyh4YlbI 💡Да, такие симуляции — реально почти "грааль" дешёвого обучения: ты получаешь поведение, очень похожее на робота в мире, но без железа, поломок и часов отладки на стенде. В видео агенты бегут Red Light Green Light чисто на подкреплении: награда за прогресс, штраф за движение на красный — ровно тот метод, о котором говорили.​ Почему это так выгодно Виртуальная среда воспроизводима: один и тот же эпизод можно гонять тысячи раз, чего с живым роботом не сделать.​ Ошибки стоят ноль: агент падает, застревает, "ломает" физику — просто перезапуск, без ремонта.​ Масштабирование: можно тренировать десяток агентов параллельно (как в ролике) и ускорять обучение в разы.​ Связь с реальными роботами Классический подход сейчас: сначала дрессировка в симе (Red Light Green Light, догонялки, навигация), потом перенос политики на реального робота с дообучением и домен-рандомизацией. Это как "виртуальный полигон": железо подключают уже тогда, когда поведение более-менее осмысленное, а не когда агент ещё "ползает в стену".​

🤔Что означает BMP2 в твоих примерах? 💡BMP2 — это костный морфогенетический белок 2 (Bone Morphogenetic Protein 2), ключевой фактор роста из семейства TGF-β, который стимулирует остеогенез и регенерацию костей, активируя пролиферацию стволовых клеток и формирование бластемы в экспериментах по регенерации конечностей. В контексте исследований он вводится в рану для превращения рубцевания в регенеративный процесс, как у мышей или аксолотлей, где BMP2 усиливает dedifferentiation фибробластов и васкуляризацию.​ Роль в регенерации BMP2 регулирует эмбриональное развитие конечностей и костей, взаимодействуя с рецепторами BMPR-I/II, что запускает сигнальные пути для дифференцировки остеобластов и хрящевой ткани. В терапии его доставляют генной инженерией (плазмиды) или рекомбинантным белком (rhBMP-2), чтобы локально повысить концентрацию и избежать системных эффектов, как в моделях дефектов черепа или челюсти.​ Применение и риски В регенеративной медицине BMP2 ускоряет заживление переломов и костных дефектов, превосходя традиционные трансплантаты, но высокие дозы rhBMP-2 повышают риск опухолей или эктопической кости. Генная терапия обеспечивает физиологический уровень, минимизируя побочки, и комбинируется с VEGF для ангиогенеза в DARPA-проектах.