V:
Kako umetna inteligenca omogoča "povečanje možganov" za izboljšanje spomina z električno stimulacijo možganov?
A:Nove metode znanosti o umetni inteligenci pomagajo raziskovalcem, da razumejo več o tem, kako možgani delujejo - v nekaterih primerih pa lahko ti znanstveniki dejansko intervenirajo in spodbudijo možgane k drugačnemu delovanju.
Če se sliši zapleteno, je to zato, ker je. Žična zgodba, ki uvaja raziskovalni projekt Univerze v Pensilvaniji, se začne tako, da poudarja, da so človeški možgani znanstvenikom večinoma neznana „črna skrinjica“ in da obstajajo velike ovire pri vplivanju na možgansko aktivnost.
Vendar pa je UPennov psiholog Michael Kahana in skupina znanstvenikov uspelo uporabiti elektrode, ki gredo v možgane 25 bolnikov z epilepsijo, da bi začeli spoznavati, kako možgani delujejo med spominom.
Pomembno je, da je ekipa to zmogla s "piggybacking" na že obstoječi infrastrukturi. (Iz besedila se domneva, da je skupina lahko uporabila subjekte, ki so bili že priklenjeni zaradi bolj prozaičnih zdravstvenih razlogov.) Kot je poudarjeno v članku, je od raziskovalcev, ki bi jih morali vložiti, invazivno tehnologijo precej težko kupiti. možgani.
Raziskovalci so začeli s preprosto branjem možganske aktivnosti - natančneje pri natančnem izračunu električne aktivnosti v možganih, medtem ko so ljudje učili in si zapomnili besede.
Ko so to počeli nekaj časa in sestavili veliko izobraževalnega sklopa, so raziskovalci lahko predvideli nekatere vrste učenja.
Po temeljnih raziskavah so znanstveniki sčasoma lahko v možgane poslali električno stimulacijo, da bi pomagali pri procesu spomina.
Ko govorite o uporabi električne stimulacije za pomoč pri pomnjenju, se sliši preprosto - a ko natančneje pogledate, vse temelji na zelo visokotehnoloških metodologijah in precej ugibanjih.
Brez začetnega strojnega učenja, ki bi identificiralo spominsko aktivnost, znanstveniki ne bi imeli tako dobre zamisli, kako električno spodbuditi možgane za spodbujanje dobrega delovanja spomina.
Iz branja študije je razvidno tudi, da ekipa ne ve, kako deluje električna stimulacija - samo vedo, da je. Z drugimi besedami, znanstveniki rezultate strojnega učenja uporabljajo za natančno nastavitev sistema, ne da bi dejansko razumeli, kakšni so vpadi in možgani same možganske funkcije.
Ta intriganten primer je morda eden najboljših primerov strojnega učenja strojev - tukaj se podatki ne postavljajo samo v sklope za usposabljanje za modeliranje več podatkov. Tukaj usposabljanje dejansko deluje kot katalizator za posebne poskuse v bioinformatiki, rezultati pa temeljijo na izračunih, ki so jih naredili programi strojnega učenja. Zelo zanimiv je pogled na sinergijo med umetno inteligenco in lastnimi človeškimi biološkimi možgani in na to, kako se sekata, ko hitro napredujemo v smeri »posebnosti« Raya Kurzweila in drugih prihodnjih rezultatov.
