Q:
Ako umožňuje umelá inteligencia „vylepšenie mozgu“ na zvýšenie pamäte pomocou elektrickej stimulácie mozgu?
A:Nové metódy vedy o umelej inteligencii pomáhajú vedcom porozumieť viac o tom, ako mozog funguje - av niektorých prípadoch môžu títo vedci skutočne zasiahnuť a prinútiť mozog pracovať inak.
Ak to znie komplikovane, je to preto, že je. Káblový príbeh, ktorý predstavuje výskumný projekt University of Pennsylvania, sa začína poukázaním na to, že ľudský mozog je pre vedcov do značnej miery neznámou „čiernou skrinkou“ a že existujú značné prekážky ovplyvňujúce činnosť mozgu.
Psychológ UPenn Michael Kahana a tím vedcov však boli schopní využiť elektródy smerujúce do mozgu 25 pacientov s epilepsiou, aby sa začali učiť o tom, ako mozog pracuje v pamäti.
Je dôležité, že tím to dokázal „vezúc na seba“ na už existujúcej infraštruktúre. (Zo znenia sa vychádza z toho, že skupina bola schopná používať subjekty, ktoré už boli prepojené z viacerých prozaických lekárskych dôvodov.) Ako sa uvádza v článku, je dosť ťažké získať od výskumných subjektov vstup do invazívnej technológie. mozog.
Vedci začali jednoduchým čítaním mozgovej aktivity - konkrétne presným výpočtom elektrickej aktivity v mozgu, zatiaľ čo sa ľudia učili a zapamätávali si slová.
Po tom, čo to urobili na chvíľu a po vybudovaní rozsiahlej sady školení, boli vedci schopní predpovedať určité druhy vzdelávania.
Po základnom výskume boli vedci nakoniec schopní poslať elektrickú stimuláciu do mozgu, aby pomohli pri procese pamäti.
Keď hovoríte o použití elektrickej stimulácie na pomoc s pamäťou, znie to jednoducho - ale keď sa pozriete bližšie, všetko je založené na veľmi vyspelých metodológiách a dosť dohadoch.
Bez počiatočného strojového učenia, ktoré by identifikovalo pamäťovú aktivitu, by vedci nemali také dobré predstavy o tom, ako elektricky stimulovať mozgy, aby podporovali dobrú pamäťovú funkciu.
Z čítania štúdie tiež jasne vyplýva, že tím nevie, ako funguje elektrická stimulácia - jednoducho vie, že je. Inými slovami, vedci používajú výsledky strojového učenia na jemné doladenie systému bez toho, aby skutočne pochopili príčiny a nedostatky samotnej funkcie mozgu.
Tento zaujímavý príklad je možno jedným z najlepších príkladov strojového učenia typu „hands-on“ - tu sa údaje nielen vkladajú do tréningových sád, ktoré modelovajú viac údajov. Tu školiaca súprava skutočne funguje ako katalyzátor pre špecifické experimenty v bioinformatike a výsledky sú založené na výpočtoch, ktoré uskutočnili programy strojového učenia. Je to veľmi zaujímavý pohľad na synergiu medzi umelou inteligenciou a našimi vlastnými ľudskými biologickými mozgmi a na to, ako sa tieto dve protínajú, keď robíme rýchly pokrok smerom k „jedinečnosti“ Ray Kurzweila a iným budúcim výsledkom.
