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AI模型可以帮助解开人脑的神秘面纱

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2018-03-26 10:25:23新华社顾立平 ECNS App下载

认知神经科学家正在使用新开发的人工智能网络来增强对他们从中学到的最难以捉摸的智能系统之一的理解:人脑。

在周日举行的认知神经科学学会(CNS)第25届年会上发表的工作中,麻省理工学院(MIT)的奥德·奥利瓦(Aude Oliva)和她的同事正在学习很多有关上下文线索在人类图像识别中的作用的知识。

通过使用“人工神经元”,本质上是代码和软件,以及神经网络模型,研究人员可以解析出识别特定位置或物体的各种要素。

Oliva说:“认知神经科学家和计算机科学家寻求回答的基本问题是相似的。”

“它们具有由组件组成的复杂系统。对于一个组件,它称为神经元,对于另一个组件,则称为单位。我们正在做实验以确定这些组件的计算结果。”

在最近一项对超过1000万张图像的研究中,奥利瓦(Oliva)的团队教授了一个人工网络来识别350个不同的地方,例如厨房,卧室,公园,客厅等。

他们希望网络能够学习诸如与卧室关联的床之类的对象。他们没想到的是,该网络将学会识别人和动物,例如公园的狗和客厅的猫。

Oliva表示,当获得大量数据时,机器智能程序的学习速度很快,这使它们能够在如此精细的层次上解析上下文学习。

虽然不可能以这样的水平解剖人类神经元,但是执行类似任务的计算机模型是完全透明的。

奥利瓦说,人工神经网络是“可以与人类神经网络所给出的反应进行比较,研究,改变,评估的微型大脑,因此认知神经科学家对真实大脑的功能有一些粗略的了解。”

主持该研讨会的哥伦比亚大学的尼古拉斯·克里格斯科特说:“大脑是一个复杂的深层神经网络。”

“神经网络模型是受大脑启发的模型,目前在许多人工智能应用(例如计算机视觉)中都是最新技术。”

Kriegeskorte补充说,这些模型帮助神经科学家了解人们如何眨眼就能识别周围的物体。

他说:“这涉及从视网膜发出的数百万个信号,这些信号扫过一系列神经元层,提取语义信息,例如,我们正在看一个有几个人和一只狗的街景。”

“当前的神经网络模型只能使用生物神经元可以执行的计算来执行此类任务。此外,这些神经网络模型可以在一定程度上预测大脑深处的神经元将如何响应任何图像。”

Kriegeskorte认为,人工网络尚不能复制人类的视觉能力,但是通过对人类大脑进行建模,它们可以进一步增进对认知和人工智能的理解。

  

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