ثوري في الاستخبارات الفنية من جامعة ستانفورد: نموذج لبناء الدماغ
تُرجم تلقائيًا
CreatorThe Wu Tsai Neuroscience Institute of Stanford University developed an innovative artificial intelligence model that mimics visual information in the form of the brain editing. This model can successfully recreate the functional maps of the brain and has the potential to revolutionize both neuroscience research and AI technologies.
استخبارات فنية تأخذ آلية المعالجة البصرية للدماغ
قام الباحثون في (ستانفورد) بصنع خوارزمية جديدة لفهم أفضل لطريقة عمليات الدماغ هذه الخوارزمية تسمى "الشبكة العصبية الاصطناعية العميقة" وتعمل الشبكة باستخدام المدخلات الحسية الطبيعية وقيود الاتصال المكاني. وبهذه الطريقة، يمكن للنظام البصري للدماغ أن يتوقّع بدقة ردود الفعل الحسية والتنظيم المكاني.
نتائج بحوث السنوات السبع
بعد سنوات عديدة من البحث، نُشرت النتائج التي تم الحصول عليها في مجلة "نيرون" مع مقالة بعنوان "الاحتيال الإيجابي" للمؤسسة الفنية للشركة العالية للرؤية الفينتورية. The leadership of the research team was named Dan Yamins and institute member Kalanit Grill-Spector, a faculty member at the Wu Tsai Neuroscience Institute.
القيود المكانية والخرائط الوظيفية
خلافاً لشبكات الأعصاب التقليدية، (تيان) ينظّم أعصاب افتراضية على "طبقة شرائية" ثنائية الأبعاد مع قيود مكانية. This structure results in the creation of spatial maps that reflect how the brain responds to visual alerts while learning the visuals of the model. In particular, the model successfully recreates neuron clusters, which respond to categories such as "wind rose" structures and high ventral temporal cortex (VTC) on the primary visual cortex (V1).
آثار كبيرة على العلم والاستخبارات الفنية
وهذا النموذج الذي يمكن تدريبه تدريباً كاملاً يوفر لعلم الأعصاب منظوراً جديداً في فهم كيفية تنظيم الدماغ. وتوفر القشرة البصرية نتائج جديدة عن كيفية تطورها وعملها، ويمكن أن تؤدي إلى ثورة الاضطرابات العصبية في علاجها. وفيما يتعلق بالاستخبارات الاصطناعية، يمكن أن تؤدي الأفكار المستقاة من الدماغ إلى نظم متطورة للتجهيز البصري تعمل على نحو أوثق مع نظام الرؤية البشرية.
كفاءة الطاقة والاستخبارات الفنية
الدماغ البشري يحتاج لملايين المرات المزيد من الطاقة لجعل عملية حاسبة خارقة، في حين أنه لا يمكن إلا القيام بعملية رياضية مع 20 قوة واط. وتبرز هذه النتائج الجديدة أن الخرائط العصبية والقيود المكانية أو الباليوغرافية تربطها بـ 100 بليون من الأعصاب في الدماغ، بأسرع ما يمكن. ويمكن لهذه الأفكار أن تكون أساسية لتصميم نظم صناعية أكثر كفاءة.
الاضطرابات الافتراضية والتطبيقات الطبية
أكثر كفاءة في الطاقة يمكن أن تساعد في نمو علم الأعصاب الافتراضي وأظهر الباحثون أن شبكات الأعصاب الاصطناعية العميقة الطوبوغرافية تعطي ردود فعل شبيهة بالدماغ على الملعب البصري الطبيعي في نطاق واسع. ويمكن استخدام هذه النظم في مجالات المقامرة السريعة والرخيصة لتجارب علم الأعصاب في المستقبل والمساعدة على تحديد الافتراضات التي يتعين اختبارها بسرعة وسرعة.
يمكن لتجارب علم الأعصاب الافتراضي أن تحرك الرعاية الطبية البشرية أكثر. على سبيل المثال، عن طريق الحد من الطريقة التي يتعلم بها الطفل بصريا العالم، يمكن لنظام بصري اصطناعي أن يتدرب بشكل أفضل، يساعد على رؤية ذكاء اصطناعي للعالم كبشر. ومن شأن تطبيق آخر أن يساعد على تحسين التصورات أو محاكاة آثار الأمراض والإصابات على الدماغ.
وتفتح هذه البحوث المبتكرة في جامعة ستانفورد واجهة التطورات المفاجئة في علم الأعصاب والاستخبارات الاصطناعية. :: زيادة كفاءة الطاقة في الاستخبارات الاصطناعية وتحويل معالجة الاضطرابات العصبية، وقلة من هذه الدراسات في التطبيقات المحتملة.
يمكنك سحب اهتمامك: Artificial Intelligence Revolution from Apple: Apple الاستخبارات
CreatorMicrosoft, 3,2 Milyar Dolarlık Yatırımla Bulut ve Yapay Zeka Altyapısını Güçlendiriyor
Luma Labs Dream Machine: Devrim Niteliğinde Yapay Zeka ile Video Üretimi
