Q:
Яким чином штучний інтелект дозволяє "прискорити мозок" для посилення пам'яті за допомогою електричної стимуляції мозку?
A:Нові методи науки про штучний інтелект допомагають дослідникам зрозуміти більше про те, як працює мозок - а в деяких випадках ці вчені можуть насправді втручатися і підштовхувати мозок працювати по-іншому.
Якщо це звучить складно, це тому, що це так. Розповідь про провід, що впроваджує дослідницький проект університету Пенсільванії, починається з того, що вказується, що людський мозок в значній мірі є невідомим "чорним ящиком" для вчених, і що існують значні бар'єри для впливу на мозкову діяльність.
Однак психолог UPenn Майкл Кахана та команда вчених змогли використати електроди, що потрапляють у мозок 25 хворих на епілепсію, щоб почати дізнаватися про те, як працює мозок під час пам’яті.
Важливо, що команда зуміла це зробити, «підробити» вже існуючу інфраструктуру. (З формулювання, передбачається, що група змогла використовувати суб'єктів, які вже були підключені з більш прозаїчних медичних причин.) Як зазначається у статті, досить важко отримати закупівлю від дослідників, щоб застосувати інвазивну технологію в мозок.
Дослідники почали з простого читання мозкової діяльності - конкретно, з точного обчислення електричної активності всередині мозку, поки люди навчалися і запам’ятовували слова.
Провівши це деякий час і створивши значний навчальний набір, дослідники змогли передбачити певні види навчання.
Після фундаментальних досліджень вчені, зрештою, змогли направити електричну стимуляцію в мозок, щоб допомогти в процесі пам'яті.
Коли ви говорите про використання електричної стимуляції для допомоги пам’яті, це звучить просто - але коли ви придивитесь уважніше, все ґрунтується на дуже високотехнологічних методологіях та досить багато здогадок.
Без початкового машинного навчання, що визначало активність пам’яті, вченим не було б так добре уявити, як електрично стимулювати мізки для сприяння гарній роботі пам'яті.
Крім того, з читання про дослідження зрозуміло, що команда не знає, як працює електростимуляція - вони просто знають, що це. Іншими словами, вчені використовують результати машинного навчання для точного налаштування системи, не розуміючи насправді входів і виходів самої функції мозку.
Цей інтригуючий приклад, мабуть, один з найкращих прикладів «практичного» машинного навчання - тут дані не просто вкладаються у навчальні набори для моделювання більшої кількості даних. Тут навчальний набір насправді виступає каталізатором конкретних експериментів з біоінформатики, а результати ґрунтуються на розрахунках, зроблених програмами машинного навчання. Це дуже цікавий погляд на синергію між штучним інтелектом та власним людським біологічним мозком, і на те, як вони перетинаються, коли ми швидко просуваємося до «особливості» Рея Курцвейла та інших майбутніх результатів.
