Q:
Wie ermöglicht künstliche Intelligenz "Brain Boost", das Gedächtnis mit elektrischer Hirnstimulation zu verbessern?
EIN:Neue Methoden der künstlichen Intelligenz helfen Forschern, die Funktionsweise des Gehirns besser zu verstehen - und in einigen Fällen können diese Wissenschaftler tatsächlich eingreifen und das Gehirn dazu bringen, anders zu arbeiten.
Wenn es kompliziert klingt, ist es so. Eine verdrahtete Geschichte, in der ein Forschungsprojekt der Universität von Pennsylvania vorgestellt wird, beginnt mit dem Hinweis, dass das menschliche Gehirn für Wissenschaftler größtenteils eine unbekannte „Black Box“ ist und dass es erhebliche Hindernisse für die Beeinflussung der Gehirnaktivität gibt.
Der UPenn-Psychologe Michael Kahana und ein Team von Wissenschaftlern konnten jedoch Elektroden verwenden, die in das Gehirn von 25 Epilepsie-Patienten eingeführt wurden, um zu lernen, wie das Gehirn während des Gedächtnisses funktioniert.
Es ist bezeichnend, dass das Team dies durch „Huckepack“ auf der bereits vorhandenen Infrastruktur erreichen konnte. (Aus dem Wortlaut geht hervor, dass die Gruppe Probanden verwenden konnte, die bereits aus prosaischeren medizinischen Gründen angeschlossen waren.) Wie der Artikel hervorhebt, ist es ziemlich schwierig, ein Buy-in von Forschungsthemen zu erhalten, um invasive Technologie in das zu integrieren Gehirn.
Die Forscher begannen damit, die Gehirnaktivität einfach zu lesen - insbesondere die elektrische Aktivität im Gehirn, während die Menschen lernten und Wörter auswendig lernten.
Nachdem sie dies eine Weile getan hatten und ein umfangreiches Trainingsangebot aufgebaut hatten, konnten die Forscher bestimmte Arten des Lernens vorhersagen.
Nach der Grundlagenforschung gelang es den Wissenschaftlern schließlich, elektrische Stimulationen an das Gehirn zu senden, um den Prozess des Gedächtnisses zu unterstützen.
Wenn man über die Verwendung von Elektrostimulation zur Unterstützung des Gedächtnisses spricht, hört sich das einfach an - aber wenn man genauer hinschaut, basiert alles auf hochtechnologischen Methoden und einer Menge Rätselraten.
Ohne das anfängliche maschinelle Lernen, das die Gedächtnisaktivität identifizierte, hätten die Wissenschaftler keine so gute Vorstellung davon gehabt, wie man das Gehirn elektrisch stimuliert, um eine gute Gedächtnisfunktion zu fördern.
Aus der Lektüre der Studie geht auch hervor, dass das Team nicht weiß, wie die elektrische Stimulation funktioniert - es weiß nur, dass dies der Fall ist. Mit anderen Worten, die Wissenschaftler verwenden die Ergebnisse des maschinellen Lernens zur Feinabstimmung des Systems, ohne die Vor- und Nachteile der Gehirnfunktion selbst zu verstehen.
Dieses faszinierende Beispiel ist vielleicht eines der besten Beispiele für maschinelles Lernen zum Anfassen - hier werden die Daten nicht nur in Trainingssets gespeichert, um mehr Daten zu modellieren. Hier fungiert der Trainingssatz tatsächlich als Katalysator für spezifische Experimente in der Bioinformatik, und die Ergebnisse basieren auf den Berechnungen, die von maschinellen Lernprogrammen durchgeführt wurden. Es ist ein sehr interessanter Blick auf die Synergie zwischen künstlicher Intelligenz und unserem eigenen menschlichen biologischen Gehirn und darauf, wie sich die beiden kreuzen, während wir uns rasch der „Singularität“ von Ray Kurzweil und anderen zukünftigen Ergebnissen nähern.
