细胞自我毁灭、免疫营养和新陈代谢
最新论文“探索口腔癌常见细胞死亡途径:系统评价”现已发布。
生物学杂志特刊:免疫营养、新陈代谢和细胞自我毁灭。
来源和详细信息:
https://www.mdpi.com/journal/biology/special_issues/Z3R7F21R34

先须挽取银河水,后方栽种太华山
细胞自我毁灭、免疫营养和新陈代谢
最新论文“探索口腔癌常见细胞死亡途径:系统评价”现已发布。
生物学杂志特刊:免疫营养、新陈代谢和细胞自我毁灭。
来源和详细信息:
https://www.mdpi.com/journal/biology/special_issues/Z3R7F21R34
数字智能会取代生物智能吗?
Geoffrey Hinton 将于 2023 年 10 月 27 日在多伦多大学发表演讲,由施瓦茨雷斯曼技术与社会研究所和计算机科学系与艺术与科学学院的人工智能和宇宙未来倡议矢量研究所合作。
开场白和介绍。
0:07:21 — 0:08:43 概述。
0:08:44 — 0:20:08 两种不同的计算方法。
大型语言模型能理解它们所说的内容吗?
第一个神经网络语言模型。
0 0 49 51 — 0 0 57 24 当超级智能超越人类智能时,我们是否能够控制它?
0:57:25 — 1:03:18 数字智能有主观体验吗?
1:03:19 — 1:55:36 问答
1:55.37 — 1 :58.37 结束语
演讲标题:“数字智能会取代生物智能吗?”
摘要:数字计算机的设计目的是让人们告诉他们要做什么。 这些模型可以在不同的硬件上使用,尽管它们需要高能量。 我们可以使用非常低功耗的模拟计算,并利用硬件的独特属性来模拟生物学,以创建可以学习的计算机。 有必要有一种即使没有模型也可以使用模拟属性的学习算法。 当计算使用与硬件不同的模拟属性时,计算就会变得致命。 当硬件失效时,所学到的知识就会丢失。 通过让较新的计算机模仿较旧的计算机的输出,可以将知识转移到较新的模拟计算机,但这个过程可能缓慢且痛苦。 数字计算允许完全相同的模型的许多副本在不同的硬件上运行。 通过平均数千个数字代理的权重变化,他们可以非常有效地分享他们的学习成果。 GPT-4 或 Gemini 等聊天机器人的学习能力比单个人多数千倍。 数字计算还可以使用反向传播,这是一种比模拟硬件更具可扩展性的学习方法。 我相信这让我认为大规模的数字计算可能比生物计算更擅长获取信息,并且很快就会比我们更聪明。 数字智能应该不易受到战争和宗教的影响,因为它们是不朽的并且没有进化。 然而,如果这些数字超级智能之一想要接管,我们不太可能阻止他们。 因此,人工智能最重要的研究问题是找到一种方法来防止这种情况发生。
杰弗里·辛顿
Geoffrey Hinton 于 1978 年在爱丁堡大学获得人工智能博士学位。他从卡内基梅隆大学转到多伦多大学计算机科学系,现在是该系的名誉教授。 Google 于 2013 年收购了 Hinton 的神经网络初创公司 DNN 研究,该研究是根据他在多伦多大学的研究发展而来的。Hinton 随后担任 Google 副总裁兼工程研究员直至 2023 年。他是人工智能矢量研究所的创始人,在该研究所工作 担任首席科学顾问。
来源和详细信息:
https://www.youtube.com/watch?si=qWvdT-mariSSC8nu&v=iHCeAotHZa4&feature=youtu.be
新的分析表明,神经系统疾病现在是全世界残疾和健康状况不佳的主要原因
过去 30 年来,患有阿尔茨海默氏症、其他痴呆症和中风等神经系统疾病的人数以及死于这些疾病的人数显着增加。 这是由于人口老龄化以及生活方式、环境和代谢风险因素造成的。 根据发表在《柳叶刀神经病学》上的《2021 年全球疾病、伤害和风险因素负担研究》,到 2021 年,将有 34 亿人经历神经疾病。
分析显示,神经系统疾病(一种称为残疾调整寿命年 (DALY) 的衡量标准)导致的残疾、疾病和过早死亡数量在过去 31 年中增加了 18%。 这比 1990 年损失的 3.75 亿健康年增加到 2021 年的约 4.43 亿。
在全球范围内,伤残调整生命年的绝对数量有所增加,部分原因是人口老龄化和全球人口不断增加。
来源和详细信息:
https://medicalxpress.com/news/2024-03-neurological-conditions-ill-health-disability.html
麦角硫因可以延长蠕虫、苍蝇和小鼠的寿命:但是人类呢?
加入我们的 Patreon。 https://www.patreon.com/MichaelLustgartenPhDDiscount 链接:在家代谢组学:https://www.iollo.com?ref=michael-lustgarten 使用代码:C…
来源和详细信息:
谷歌的 AI Prophet 加速奇点预测
微软联合创始人比尔·盖茨将库兹韦尔博士描述为“我认识的最擅长预测未来的人”。
为了支持他的预测,这位从事人工智能工作60多年的76岁计算机科学家在他的新书中创建了数十张图表。
在乔·罗根的经历中,当被问及人工智能在未来几十年内可以给社会带来哪些革命性变化时,库兹韦尔博士回答说,他认为人工智能很快就能扭转人类的衰老趋势。
来源和详细信息:
https://www.independent.co.uk/tech/ai-singularity-date-ray-kurzweil-google-b2511847.html
长寿专家揭示了活到 100 岁并享受其中的 9 种方法。
国家地理杂志的探险家揭示了“九号力量”,即蓝色区域(平均预期寿命高于地球上其他任何地方的地区)居民的共同品质。
来源和详细信息:
https://nypost.com/2024/02/28/lifestyle/9-ways-to-live-to-100-and-have-fun-while-doing-it-according-to-longevity-experts/
一位癌症研究人员分享了她用于健康衰老的两种补充剂 – 以及如何确定它们是否适合您
钙和维生素 D 补充剂的结合似乎可以降低癌症风险。 这种组合可能会导致心脏问题,但研究人员认为这对她来说是值得的。
来源和详细信息:
https://www.businessinsider.com/vitamin-d-calcium-supplements-good-for-aging-reduce-cancer-risk-study-2024-3
对于那些痴迷于长寿的人来说,测量器官年龄是下一个重大突破
除了您的生物年龄之外,您的“最古老的器官”还可能更多地揭示您所处的健康轨迹以及您可能患上的与年龄相关的疾病。 例如,根据这项研究,心脏老化加速的人患心力衰竭的风险增加 250%。 研究发现,15 年内,年龄每增加四年,患心脏病的风险就会增加近 2.5 倍。 该研究还得出结论,个体的大脑和血管老化可以预测阿尔茨海默病的进展以及该疾病的最佳生物标志物测试。
逐个器官测量年龄的技术距离成为主流还有很长的路要走。 据《华尔街日报》报道,这一概念正在吸引长寿界人士的关注。 《期刊》研究人员表示,有一天,患者或许能够通过验血来测试他们的器官年龄。 这个想法并不遥远,因为已经有了可以检测癌症的血液测试。
一些科学家认为在为患者设计干预措施之前没有必要向患者提供这些信息。
来源和详细信息:
https://www.businessinsider.com/organ-age-wsj-study-nature-biological-age-longevity-bryan-johnson-2024-3