Yapay zeka, beynin elektriksel beyin stimülasyonu ile belleği arttırmasını nasıl sağlar? Eval (ez_write_tag ([[320,50] techopedia_com-under_page_title, ezslot_9,242,0,0]));

İçerik

S:

Yapay zeka, elektriksel beyin stimülasyonu ile belleği geliştirmek için "beyin güçlendirme" yapılmasını nasıl sağlar?

A:

Yeni yapay zeka bilimi yöntemleri, araştırmacılara beynin nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı oluyor - ve bazı durumlarda, bu bilim adamları beyni farklı şekillerde çalışmaya müdahale edebilir ve zorlayabilirler.

Kulağa karmaşık geliyorsa, çünkü öyle. University of Pennsylvania araştırma projesini tanıtan bir Kablolu öykü, insan beyninin bilim adamlarının büyük oranda bilinmeyen bir "kara kutu" olduğunu ve beyin aktivitesini etkilemenin önünde önemli engeller olduğunu vurgulayarak başlar.

Bununla birlikte, UPenn psikoloğu Michael Kahana ve bir bilim adamı ekibi, beynin hafıza sırasında nasıl çalıştığını öğrenmeye başlamak için 25 epilepsi hastasının beynine giren elektrotları kullanabildiler.

Takımın bunu zaten var olan altyapıda “destekleyerek” yapabilmesi önemli. (İfadeden, grubun daha tıbbi nedenlerle daha önce bağlanmış olanları kullanabileceği varsayılmıştır.) Makalede belirtildiği gibi, araştırma konularından istilacı teknolojiyi almak için araştırma konularına katılmak oldukça zordur. beyin.

Araştırmacılar basitçe beyin aktivitesini okuyarak başladı - özellikle, insanlar sözcükleri öğrenme ve ezberleme sürecinde iken, beynin içindeki elektriksel aktivitenin kesin olarak hesaplanmasında.

Bunu bir süre yaptıktan ve önemli bir eğitim seti geliştirdikten sonra, araştırmacılar belli türdeki öğrenmeleri tahmin edebildiler.

Temel araştırmalardan sonra, bilim adamları nihayetinde beynin elektriksel stimülasyonunu hafıza sürecine yardımcı olmak için başardılar.

Belleğe yardımcı olmak için elektrik stimülasyonunun kullanımı hakkında konuştuğunuzda, basit geliyor - ama daha yakından baktığınızda, her şey çok ileri teknolojili metodolojilere ve oldukça fazla tahminde bulunmaya dayanıyor.

Hafıza aktivitesini tanımlayan ilk makine öğrenmesi olmadan, bilim adamları, iyi hafıza fonksiyonunu geliştirmek için beyinleri elektriksel olarak nasıl uyaracakları konusunda iyi bir fikir sahibi olamazlardı.

Ayrıca, ekibin elektriksel stimülasyonun nasıl çalıştığını bilmediği konusundaki çalışmaları okumaktan açıkça anlaşılıyor - onlar sadece bunun farkında. Başka bir deyişle, bilim adamları, sistemin ince ayarını yapmak için makine öğreniminin sonuçlarını, aslında beyin işlevinin içini ve dışını anlamadan kullanıyorlar.

Bu ilginç örnek belki de “uygulamalı” makine öğreniminin en iyi örneklerinden biridir - burada, veriler daha fazla veriyi modellemek için sadece eğitim setlerine konulmaz. Burada, eğitim seti aslında biyoinformatikte belirli deneyler için bir katalizör görevi görüyor ve sonuçlar makine öğrenme programlarının yaptığı hesaplamalara dayanıyor. Yapay zeka ile kendi insan biyolojik beyinlerimiz arasındaki sinerjiye ve Ray Kurzweil'in “tekilliğine” ve diğer gelecekteki sonuçlara doğru hızlı bir ilerleme kaydederken ikisinin kesiştiği çok ilginç bir bakış.