Искусственный интеллект
-
Искусственный интеллект имитирует обучение детей, чтобы раскрыть способности человека к познанию
Новая модель ИИ, основанная на фреймворке PV-RNN, учится обобщать речь и действия так же, как это делают дети младшего возраста, объединяя зрение, проприоцепцию и языковые инструкции.
В отличие от больших языковых моделей (LLM), которые опираются на обширные наборы данных, эта система использует вовлечение в процесс для достижения композиционности, требуя при этом меньше данных и вычислительной мощности. -
Таксисты мыслят иначе, чем ИИ при планировании маршрута
Исследование показало, что лондонские таксисты при планировании маршрутов отдают предпочтение сложным и удалённым перекрёсткам на начальном этапе «автономного мышления», а не последовательному рассмотрению улиц.
Эта эффективная и интуитивно понятная стратегия использует пространственное мышление и отличается от алгоритмов ИИ, которые обычно следуют пошаговым подходам. -
Революционизирующая диагностика мозга с помощью света и искусственного интеллекта
Новый метод "молекулярного фонаря" позволяет исследователям неинвазивно отслеживать молекулярные изменения в мозге с помощью тонкого светоизлучающего зонда. Это нововведение эффективный инструмент использует рамановскую спектроскопию для обнаружения химических изменений, вызванных опухолями, травмами или другими патологиями, без повреждения мозга
https://neurosciencenews.com/molecular-lantern-brain-cancer-ai-28294/
-
Исследование предсказательной способности мозга с использованием искусственного интеллекта
Новое исследование с использованием искусственного интеллекта дало новое представление о том, как мозг предсказывает будущие события и обрабатывает информацию. Исследователи обнаружили, что спонтанная активность мозга, даже без внешних раздражителей, играет решающую роль в том, как мы думаем и чувствуем. Анализируя локальные полевые потенциалы (LFPs), они обнаружили, что мозг остается активным при прогнозировании возможных сценариев даже в состоянии покоя.
https://neurosciencenews.com/ai-thought-prediction-cognition-27641/
-
Самоорганизованная бистабильность в глобально связанных сетях
Ученые из России, Индии и Бельгии разработали математическую модель, описывающую состояние мозга при эпилепсии. Система воспроизводит изменение активности мозга во время припадка, а также учитывает множественные взаимодействия между нейронами и другими клетками мозга. Разработанная модель расширит представления о механизме развития эпилептического припадка, а также поможет в лечении заболевания. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review.«В дальнейшем мы планируем улучшить нашу модель путем рассмотрения более реалистичных подходов к моделированию нервных клеток мозга. Также нас интересует вопрос рассмотрения наиболее точного взаимодействиями между различными клетками мозга для наилучшего понимания процессов в эпилептическом мозге. Вероятно, что наша модель может быть интересна для тестирования эффекта различных антиэпилептических препаратов на мозг», — рассказывает Александр Храмов, доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ имени Иммануила Канта.Anwar, M. S., Frolov, N., Hramov, A. E., & Ghosh, D. (2024). Self-organized bistability on globally coupled higher-order networks. Physical Review E, 109(1), 014225. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.109.014225