Meta zapira propagandno mrežo s sedežem na Kitajskem

Skupina znanstvenikov s švicarskega zveznega tehnološkega inštituta v Lausanni je razvila nov algoritem strojnega učenja, imenovan Cebra (izgovorjeno "zebra"), ki prevaja možganske signale v video - kar v bistvu pomeni, da lahko pretvori misli v video.

Novi Umetna inteligenca Po mnenju raziskovalcev, ki so izvedli študija, objavljeno v znanstveni reviji Nature 3. maja.

"Cebra se v primerjavi z drugimi algoritmi odlikuje pri rekonstrukciji sintetičnih podatkov, kar je ključnega pomena za primerjavo algoritmov," je dejal Steffen Schneider, soavtor prispevka, kot poročali avtor Neuroscience News.

"Njegove prednosti so tudi v njegovi zmožnosti kombiniranja podatkov po različnih modalitetah, kot so filmske funkcije in podatki o možganih, in pomaga omejiti nianse, kot so spremembe podatkov, ki so odvisne od tega, kako so bili zbrani," je dodal.

Preberite tudi: AI odkrije '8 signalov zanimanja' pri iskanju Nezemljanov

Cebrina 95% natančnost

Študija švicarske univerze, ki je znana tudi kot École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), prihaja kmalu po tem, ko naj bi znanstveniki z Univerze v Teksasu uporabili AI za brati misli ljudi in to spremenite v besedilo v realnem času.

Za svojo študijo so imeli raziskovalci EPFL Zebra se naučijo možganske aktivnosti miši po ogledu filma v realnem času ali gibov rok pri primatih. Del možganske aktivnosti je bil izmerjen neposredno z elektrodnimi sondami, vstavljenimi v področje vidne skorje možganov.

Ostalo so pridobili z optičnimi sondami na gensko spremenjenih miših, ki so bile zasnovane tako, da vsakič, ko se nevroni aktivirajo ali prejmejo podatke, zasvetijo zeleno. Cebra je te podatke uporabila za učenje možganskih signalov, ki so povezani z določenimi sličicami filma.

"Nato lahko vzamete novo miško, katere nevronskih podatkov še nismo videli, in zaženete ta algoritem in lahko predvidite, kateri okvir miška dejansko gleda ta film," je v videu pojasnila Mackenzie Mathis, glavna raziskovalka študije. objavljene v YouTubu.

Raziskovalci so te podatke lahko pretvorili v lasten film, je dodal docent EPFL. Povedala je, da je njena ekipa uporabila odprtokodne podatke, zbrane iz možganov miši z uporabo elektrofizioloških signalov.

[Vgrajeni vsebina]

»Ne predvidevamo vsakega piksla, temveč okvir. Stopnja verjetnosti bi bila 1/900, tako da je več kot 95-odstotna natančnost po našem mnenju zelo razburljiva. Toda to dekodiranje po slikovnih pikah je nekaj, kar nameravamo narediti naslednje,« je pozneje Mathis Rekel MailOnline.

AI moti industrije

Kot je razvidno iz zgornjega videoposnetka, je bila miška narejena za ogled starega črno-belega filmskega posnetka – verjetno iz sredine 20. stoletja – človeka, ki teče k avtu, da odpre prtljažnik. Drugi zaslon, skoraj enak, prikazuje, kaj gleda miška iz Cebrine perspektive.

Po besedah ​​Mathisa je orodje AI lahko to izvedlo z uporabo manj kot 1 % nevronov v vidni skorji miške, približno 0.5 milijona nevronov.

"Želeli smo pokazati, kako malo podatkov - tako v smislu filmskih posnetkov kot nevronskih podatkov - lahko uporabimo," je dejala.

"Predvsem lahko algoritem deluje v realnem času, tako da traja manj kot ena sekunda, da model predvidi celoten video posnetek."

Vprašanje, ki si ga je treba zastaviti, je, ali je mogoče rekonstruirati, kaj nekdo vidi samo na podlagi možganskih signalov? Glede na študijo odgovor še ni. Toda raziskovalci EPFL so "naredili korak v to smer z uvedbo novega algoritma za gradnjo umetne nevronske mreže, ki zajema možgansko dinamiko z impresivno stopnjo natančnosti."

V ZDA so znanstveniki z Univerze v Teksasu v Austinu uporabili AI za branje posnetkov možganov ljudi in poustvarili celotno zgodbo samo iz njihovih možganskih valov, glede na študijo objavljeno nedavno.

S to raziskavo so udeleženci sedeli v napravi za skeniranje možganov, imenovani fMRI, in poslušali, gledali ali si predstavljali zgodbo. Orodje umetne inteligence je lahko prebralo njihove možganske valove in natančno poustvarilo zgodbo.

Vendar so se pojavili pomisleki glede vprašanja točnosti. To je zato, ker je umetno inteligenco mogoče zlahka preslepiti, če se subjekt odloči, da bo pomislil na nekaj drugega v primerjavi s skladbo, ki jo morda posluša.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
• vir: https://metanews.com/meta-shuts-down-china-based-propaganda-network/