Juni 17, 2024

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Die Funktionsweise künstlicher Intelligenz besteht darin, dass sie Gedanken „lesen“ kann

Die Funktionsweise künstlicher Intelligenz besteht darin, dass sie Gedanken „lesen“ kann
Forscher wollen mit dieser Technologie neurologische Diagnosen genauer machen. (Freepik)

Ein Forscherteam in Singapur hat eine Technologie entwickelt, die Folgendes nutzt Künstliche Intelligenz Analyse von Bildern, die aus den Gehirnsignalen von Menschen erstellt wurden, um Einblick in menschliche Gedanken und Vorstellungen zu geben.

Obwohl die Idee des „Lesens“ des Geistes bereits in der wissenschaftlichen Forschung erforscht wurde, geht dieser Ansatz noch weiter, da er auf ein tieferes Verständnis darüber hinweist, wie das menschliche Gehirn die Welt um sich herum wahrnimmt und verarbeitet.

Diese Technologie basiert auf einem Prozess Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT)Dies ermöglicht es Forschern, Bilder der Gehirnaktivität in Echtzeit aufzunehmen und so Gedanken zu lesen.

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Das Wissenschaftlerteam unter der Leitung von Jiaxin Qing, Zhijiao Chen und Juan Helen Chow konnte die Signale in Abhängigkeit vom Sauerstoffgehalt des Blutes nutzen. Nervenfunktion Laut einem wissenschaftlichen Artikel, der die auf arXiv veröffentlichte Forschung mit unerreichbarer Präzision unterstützt.

Der Name, den sie ihm gaben MinD-Vis So funktioniert es: Durch fMRT gesammelte Gehirnsignale werden in Daten umgewandelt, die in die künstliche Intelligenz einfließen. Diese KI ist mit maschinellen Lernalgorithmen einschließlich Deep-Learning-Modell ausgestattet Ständige Verbreitung, dient der Dekodierung und Analyse dieser Signale. Das Ergebnis sind Bilder von schlechter Qualität, die aufgenommene mentale Bilder widerspiegeln.

Mithilfe dieser Inhalte und einer Mischung aus Deep Learning und Verarbeitung wandelt das Tool diese minderwertigen Ausgangsbilder in äußerst detaillierte und scharfe visuelle Darstellungen um.

Forscher wollen mit dieser Technologie neurologische Diagnosen genauer machen. (Freepik)
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Das Forschungsteam sagt, dass der Prozess fortschreitet, da die KI weiterhin mit mehr Daten aus Gehirnsignalen und zugehörigen Bildern trainiert wird. Dieser Trainingszyklus ermöglicht es der KI, Muster der Gehirnaktivität genauer zu verstehen und vorherzusagen und sie in realistischere Bilder umzuwandeln.

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„Ebenfalls ChatGPT „Da diese KI die natürliche Sprache des Menschen versteht, kann sie Gehirnaktivitäten erfassen und sie zur Standardübertragung in verständliche Sprache übersetzen (KI, die Text in Bilder umwandelt)“, sagte King, einer der Projektleiter.

Das Team sagt, dass ihr Ziel mit dieser Technologie nicht darin besteht, durch Zugriff auf ihre inneren Gedanken in die Privatsphäre der Menschen einzudringen, sondern ein leistungsstarkes Werkzeug für mich bereitzustellen.Medizinische und wissenschaftliche Forschung.

Forscher wollen die Geheimnisse verstehen, wie das menschliche Sinnessystem visuelle Informationen wahrnimmt und verarbeitet. Daher kann diese Technologie in solchen Bereichen bedeutende Anwendungen haben Psychologie Und das NeurologieEin besseres Verständnis der Gehirnprozesse kann zu einer genaueren Diagnose und einer wirksameren Behandlung neurologischer Störungen und kognitiver Beeinträchtigungen führen.

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Forscher wollen mit dieser Technologie neurologische Diagnosen genauer machen. (Freepik)

Eine neue Methode wurde erstellt Forscher vom MIT und dem Dana-Farber Cancer Institute Es könnte es einfacher machen, die Ursprungsorte dieser rätselhaften Krebsarten zu identifizieren. Mithilfe maschinellen Lernens entwickelten die Forscher ein Rechenmodell, das die Sequenz von etwa 400 Genen analysieren und anhand dieser Informationen vorhersagen konnte, wo im Körper ein bestimmter Tumor entstanden ist.

In ihrer Forschung zeigten die Experten, dass sie mindestens 40 Prozent der Tumoren unbekannter Herkunft mit hoher Sicherheit genau klassifizieren konnten., In einem Datensatz von etwa 900 Patienten. Dieser Ansatz ermöglichte eine 2,2-fache Steigerung der Zahl der Patienten, die für eine gezielte genetische Therapie in Frage kamen, basierend auf dem Ursprungsort ihres Krebses.

„Dies ist ein sehr wichtiges Ergebnis unserer Arbeit, und dieses Modell kann bei Behandlungsentscheidungen hilfreich sein und Ärzten den Weg zu einer personalisierten Behandlung von Patienten mit unbekannten Primärkrebsarten weisen“, erklärte Inte Moon, eine Doktorandin der Elektrotechnik und -technologie. MIT.

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