K:
Hogyan teszi a mesterséges intelligencia lehetővé az "agyi lendületet", hogy javítsa a memóriát az elektromos agyi stimulációval?
A:A mesterséges intelligencia tudományának új módszerei elősegítik a kutatókat, hogy jobban megértsék az agy működését - és bizonyos esetekben ezek a tudósok valójában beavatkozhatnak, és arra ösztönzik az agyat, hogy másképp működjön.
Ha bonyolultnak hangzik, az azért van, mert így van. A Pennsylvaniai Egyetem kutatási projektjét bevezető, vezetékes történet azzal indul, hogy rámutat arra, hogy az emberi agy nagyrészt ismeretlen „fekete doboz” a tudósok számára, és hogy jelentős akadályok vannak az agyi tevékenység befolyásolására.
Michael Kahana, az UPenn pszichológus és a tudósok egy csoportja azonban 25 epilepsziában szenvedő beteg agyába menő elektródákat tudott felhasználni annak érdekében, hogy megismerjék az agy működését az emlékezet során.
Fontos, hogy a csapat ezt meg tudta csinálni a már meglévő infrastruktúrára való „piggybacking” segítségével. (A megfogalmazásból feltételezzük, hogy a csoport képes volt olyan próbaidőszakokra felhasználni a már összekapcsolt alanyokat, amelyek prozikusabb orvosi okokból állnak.) Mint a cikk rámutat arra, hogy meglehetősen nehéz beszerezni a kutatási alanyoktól az invazív technológiát a agy.
A kutatók az agyaktivitás egyszerű elolvasásával kezdték, nevezetesen az agyban zajló elektromos aktivitás pontos kiszámításánál, miközben az emberek tanultak és megjegyeztek szavakat.
Miután ezt egy ideig elvégezték, és felépítették a jelentős képzési készletet, a kutatók képesek voltak megjósolni bizonyos típusú tanulásokat.
Az alapkutatás után a tudósok végül képesek voltak elektromos stimulációt küldeni az agynak, hogy elősegítsék a memória folyamatát.
Amikor az elektromos stimulációnak a memória segítésére történő felhasználásáról beszélünk, ez egyszerűen hangzik - de ha közelebbről megnézzük, akkor minden nagyon csúcstechnológiás módszertanra és sok kitalálásra épül.
A memóriaaktivitást azonosító kezdeti gépi tanulás nélkül a tudósoknak nem lenne olyan jó elképzelésük, hogyan lehet az agyokat elektromosan stimulálni, hogy elősegítsék a jó memória működését.
Ezenkívül a tanulmány elolvasása után egyértelmű, hogy a csapat nem tudja, hogyan működik az elektromos stimuláció - csak azt tudják, hogy az van. Más szavakkal: a tudósok a gépi tanulás eredményeit használják a rendszer finomhangolására anélkül, hogy valóban megértsék volna az agy működésének hátrányait.
Ez az érdekes példa talán a „gyakorlati” gépi tanulás egyik legjobb példája - itt az adatokat nemcsak az edzőkészletekbe helyezik, hogy több adatot modellezzenek. Itt a képzési készlet ténylegesen katalizátorként szolgál a bioinformatikai kísérletekhez, és az eredmények a gépi tanulási programok által elvégzett számításokon alapulnak. Nagyon érdekes tanulmányozni a mesterséges intelligencia és a saját emberi biológiai agyunk közötti szinergiát, és azt, hogy a kettő miként keresztezi egymást, miközben gyorsan haladunk Ray Kurzweil „szingularitása” és más jövőbeli eredmények felé.
