Представлена связь между биоинформатикой, нейробиологией нового поколения и искусственным интеллектом.



Биоинформатика использует методы традиционного искусственного интеллекта для анализа данных и в свою очередь поставляет данные и онтологии для инструментов ИИ типа систем поддержки принятия врачебных решений.



Вводится понятие: "нейробиология нового поколения" - этап развития нейробиологии, который характеризуется использованием методов автоматического получения и анализа массовых данных, применением неинвазивных высокоразрешающих методов, тесной интеграцией с биоинформатикой и разработками в области традиционного ИИ. Нейробиология нового поколения использует биоинформатику для получения и анализа массовых геномных данных, а также адаптирует ее подходы и методы для анализа больших данных собственных специфических типов. Приводятся примеры исследований, в которых используются указанные данные и методы, и описываются современные системы депонирования интегрированных массовых данных.



Нейробиология нового поколения поставляет данные для изучения структурного и функционального устройства и фундаментальных механизмов функционирования мозга как носителя естественного интеллекта для создания его функциональной модели, способной выполнять основные когнитивные задачи сильного искусственного интеллекта.



Вводится понятие: "средний нейроморфный искусственный интеллект" - промежуточный между узкоспециализированным реактивным слабым ИИ и универсальным проактивным сильным ИИ. Средний нейроморфный искусственный интеллект характеризуется универсальностью, реактивностью и ограниченной нейроморфностью. Универсальность позволяет выполнять необходимые комплексные когнитивные функции. Реактивность снимает этические проблемы безопасности человечества и непреумножения страданий мыслящих существ, а также задачу создания эмоционально-мотивационного блока, системы регуляции внимания и т.д. Ограниченная нейроморфность вызвана неполнотой наших знаний об устройстве мозга как субстрата когнитивной деятельности, отсутствием нужды в системах жизнеобеспечения, эмоционально-мотивационного блока, системы регуляции внимания и т.п. Также ограничение нейроморфности вызваны необходимостью решать некоторые задачи ввода/вывода, обработки и хранения информации, недоступные для живых систем, но желательные для функционирования искусственного интеллекта как инструмента человеческой деятельности.



В свою очередь, создание среднего искусственного интеллекта позволит систематизировать накопленные научные знания на беспрецедентном уровне и принципиально повысить эффективность научного труда.

The interconnection between bioinformatics, next-generation neuroscience, and artificial intelligence is presented.



Bioinformatics uses methods of traditional artificial intelligence for data analysis and, in turn, supplies data and ontologies for AI tools such as medical decision support systems.



We introduce the concept: "next-generation neuroscience" - a stage of development of neurobiology, which is characterized by the use of methods of automatic acquisition and analysis of massive data, the use of non-invasive high-resolution methods, close integration with bioinformatics and developments in the field of traditional AI. Next-generation neuroscience uses bioinformatics to acquire and analyze massive genomic data, and adapts its approaches and methods to analyze big data of its own specific types. Examples of studies that use said data and methods are given, and contemporary systems for depositing integrated massive data are described.



Next-generation neuroscience supplies data for studying structural and functional organization and fundamental mechanisms of brain functioning as a carrier of natural intelligence in order to create its functional model, capable of performing basic cognitive tasks of strong artificial intelligence.



We introduce the concept of "medium neuromorphic artificial intelligence" as an intermediate between highly specialized reactive weak AI and universal proactive strong AI. Medium neuromorphic artificial intelligence is characterized by universality, reactivity and limited neuromorphism. Universality allows for the necessary complex cognitive functions. Reactivity removes the ethical problems of mankind security and non-increasing suffering of thinking beings, as well as the task of creating an emotional-motivational unit, a system of attention regulation, etc. Limited neuromorphism is caused by our incomplete knowledge of the structure of the brain as the substrate of cognitive activity, the lack of the need for life support systems, the emotional-motivational block, the attention regulation system, etc. Also the limitation of neuromorphism is caused by the need to solve some problems of input/output, processing and storage of information, which are not available for living systems, but are desirable for the functioning of artificial intelligence as a tool of human activity.



In turn, the creation of an average artificial intelligence will allow to organize the accumulated scientific knowledge on an unprecedented level and fundamentally improve the efficiency of scientific work.