Projekt vrijedan 12 milijuna dolara ima za cilj "preinačiti inženjering" mozga kako bi pomogao računalima naučiti

2024

Direktna proporcionalnost zadatak 4. Konverzija dolar evro.

Nastava računala kako bi naučili način na koji se radimo smatra se važnim korakom prema bolji način umjetne inteligencije, ali je teško postići bez dobro razumijevanje kako mislimo. Uz to pretpostavka, novi napor vrijedan 12 milijuna dolara pokrenut je u srijedu s ciljem da se "preokrene inženjering" ljudskog mozga.

Vodio je Tai Sing Lee, profesor na Odjelu za informatiku Sveučilišta Carnegie Mellon i Centar za neuronsku bazu spoznaje (CNBC), petogodišnji projekt nastoji otključati tajne neuronskih strujnih krugova i metode učenja mozga. U konačnici, cilj je poboljšati neuronske mreže, računalne modele koji se često koriste za AI u aplikacijama, uključujući auto-vozeći automobile, automatsko trgovanje i prepoznavanje lica i govora. "Današnje neuronske mreže koriste algoritme koji su u osnovi razvijeni u ranim 1980-ih ", rekao je Lee. "Snažni kakvi jesu, još uvijek nisu gotovo jednako učinkoviti ili snažni kao oni koji koriste ljudski mozak."

[Daljnje čitanje: Vaše novo računalo treba tih 15 besplatnih, izvrsnih programa]

da bi se prikazalo tisuće označenih primjera kako bi naučili prepoznati neki predmet, na primjer, dok bi čovjek trebao samo nekoliko.

Pokušavajući shvatiti zašto će to tako koristiti tehniku nazvanu mikrofotografija s dvije fotonske slike. Istraživači će bilježiti signalizaciju desetaka tisuća pojedinačnih neurona u miševa dok obrađuju vizualne informacije. "Uključivanjem molekularnih senzora za praćenje neuronske aktivnosti u kombinaciji s sofisticiranim optičkim metodama, sada je moguće istovremeno pratiti neuralnu dinamiku većina, ako ne i svih, neurona unutar regije mozga ", izjavila je članica tima Sandra Kuhlman, pomoćnica profesora bioloških znanosti u Carnegie Mellon i CNBC.

Rezultat će masivni skup podataka koji nudi detaljnu sliku kako neuroni u jednoj regiji vizualnog korteksa ponašati, dodala je.

Projekt financira Inteligentna aktivnost istraživačkih projekata (IARPA) putem svoje Machine Intelligence iz Cortical Networks (MICrONS) istraživačkog programa, koji radi na unapređenju predsjednika Obama's BRAIN

Tim CMU-a surađivat će s drugim srodnim projektima i učiniti dostupnim više ogromnih baza podataka za istraživačke skupine diljem "Nadamo se da će ovo znanje voditi razvoju nove generacije algoritama strojnog učenja koji će AI strojevima omogućiti da nauče bez nadzora i iz nekoliko primjera koji su obilježja ljudske inteligencije", Lee rekao je.

Još jedan projekt koji financira IARPA nedavno pokrenut na Harvardu ima sličan cilj.

Facebook je povećavao prihod od 32 posto u svojem prvom izvješću o zaradi kao javno poduzeće, donoseći 1,18 milijardi dolara i malo nadoknadujući očekivanja analitičara. tvrtka je okrivila svoj neto gubitak od 157 milijuna dolara za kvartal koji je završio 30. lipnja na činjenicu da je nakon IPO-a priznala 1,3 milijarde dolara naknade temeljene na dionicama i povezane troškove poreza na plaće. Facebook je imao zaradu od 240 milijuna dolara u istom kvartalu prošle godine.

Analitičari koje je anketirali Thomson / First Call očekivali su prihod od 1,15 milijardi dolara. Ispravljeno za jednokratne troškove, zarada po dionici bila je u skladu s očekivanjima analitičara od 0,12 USD. Te se zarade temelje na prilagođenom neto prihodu od 295 milijuna dolara, malo povećao se od prilagođenog neto prihoda od 285 milijuna dolara u istom tromjesečju 2011. godine.