В МТИ создали компьютерную модель, которая умеет определять источник звука
Нейробиологи Массачусетского технологического института разработали компьютерную модель, которая может определять источники звуков. Модель включает несколько сверточных нейронных сетей и способна обнаружить происхождение звуков в реальных условиях подобно человеческому уху.
Саморазвивающийся искусственный интеллект
Развитие науки идет с использованием стандартных методов: cбор исходных данных, построение моделей, тестирование моделей опытами, открытая их публикация для проверки сообществом. Все это достаточно просто. Ядро науки составляют модели. Примеры моделей, которые всем известны со школьной парты: U=IR; F=ma
Ограниченный и субъективный, безразличный и прожорливый: четыре главных проблемы искусственного интеллекта
В неспокойный 2020 год до 20% прибыли
Проект MICrONS опубликовал коннектом мозга мыши на полмиллиарда соединений
Команда австралийских и американских исследователей из Алленского института, Принстонского университета и Медицинского колледжа Бейлора опубликовали трёхмерный коннектом мозга мыши на полмиллиарда соединений и десятки тысяч нейронов. Работа над проектом заняла у учёных пять лет. Это вторая за этот год крупная визуализация участка мозга млекопитающего.
Обучение живых и «биологичная» нейронная сеть
Давайте разберемся, как же живой мозг обучается. Насколько его обучение похоже или не похоже на то, как это делают машины. Попытаемся смоделировать некоторые аспекты обучения. В машинном обучении укоренились термины обучение без учителя (англ. unsupervised — без контроля) и обучение с учителем (англ. supervised — под контролем). Обучение без учителя – это обучение по неразмеченным данным, или примерам. А обучение с учителем это обычно обучение по некоторым размеченным данным, обучение на примерах при котором результат регулируется и корректируется некоторым внешним механизмом с учётом этой самой разметки. Иногда термин «обучение без учителя» применяют в случае, когда у нас имеется некий агент, которого мы помещаем в некую среду, причём агент изначально не знает по каким правилам и законам действует среда, и без внешней помощи агент обучается взаимодействовать с этой средой. Если у агента имеется некий механизм оценки достижения цели, то это уже можно назвать термином — обучение с подкреплением. Насколько корректны и применимы эти термины к обучению живых организмов?
Бодрствующий мозг учится в четыре раза быстрее, чем спящий
Исследователи из Национальных институтов здравоохранения США записали активность нейронов мозга людей при обучении. Они обнаружили, что в перерывах между обучением мозг в три раза быстрее воспроизводит сжатые воспоминания, чем во время обучения. Кроме того, бодрствующий мозг в четыре раза быстрее запоминает навыки, чем спящий.
Учёные научились предсказывать по ЭЭГ, какие люди нравятся испытуемому
Исследователи Копенгагенского и Хельсинкского университетов обучили алгоритмы предсказывать выбор пациента по показателям электроэнцефалографии (ЭЭГ) при помощи методов машинного обучения и коллаборативной фильтрации.
ИИ научили определять преждевременный выход из наркоза
Исследователи разработали алгоритм для оценки состояния пациентов во время операций. По активности нейронов компьютерная система распознаёт момент начала выхода из наркоза и предупреждает анестезиолога.
Платформа машинного обучения визуализирует активные нейроны в режиме реального времени
Исследователи Дюкского университета научили ИИ искать и выделять активные нейроны. Новый способ упростит диагностику и позволит наблюдать за мозгом людей и других животных в режиме реального времени.
