Q:
Как искусственный интеллект позволяет «стимулировать мозг», чтобы улучшить память с помощью электрической стимуляции мозга?
A:Новые методы науки искусственного интеллекта помогают исследователям лучше понять, как работает мозг, и в некоторых случаях эти ученые могут фактически вмешиваться и заставлять мозг работать по-другому.
Если это звучит сложно, это потому, что это так. История Wired, представляющая исследовательский проект Пенсильванского университета, начинается с того, что человеческий мозг в значительной степени является неизвестным «черным ящиком» для ученых и что существуют значительные барьеры, влияющие на деятельность мозга.
Тем не менее, психолог UPenn Майкл Кахана и команда ученых смогли использовать электроды, попадающие в мозг 25 пациентов с эпилепсией, чтобы начать изучать, как работает мозг во время памяти.
Примечательно, что команда смогла сделать это, «совмещая» уже существующую инфраструктуру. (Исходя из формулировки, предполагается, что группа могла использовать субъектов, которые уже были подключены по более прозаическим медицинским причинам.) Как указывается в статье, довольно сложно получить согласие субъектов исследования на внедрение инвазивных технологий в мозг.
Исследователи начали с простого чтения активности мозга - в частности, точного расчета электрической активности в мозге, когда люди находились в процессе изучения и запоминания слов.
Проделав это некоторое время и создав существенный учебный набор, исследователи смогли предсказать определенные виды обучения.
После фундаментальных исследований ученые в конечном итоге смогли послать электрическую стимуляцию в мозг, чтобы помочь в процессе памяти.
Когда вы говорите об использовании электростимуляции, чтобы помочь с памятью, это звучит просто - но если вы посмотрите более внимательно, все основано на очень высокотехнологичных методологиях и довольно большом количестве догадок.
Без первоначального машинного обучения, которое определяло активность памяти, ученые не имели бы такой же хорошей идеи о том, как электрически стимулировать мозг для обеспечения хорошей функции памяти.
Кроме того, из чтения об исследовании ясно, что команда не знает, как работает электростимуляция - они просто знают, что это такое. Другими словами, ученые используют результаты машинного обучения для тонкой настройки системы, фактически не понимая тонкостей самой функции мозга.
Этот интригующий пример является, пожалуй, одним из лучших примеров «практического» машинного обучения - здесь данные не просто помещаются в обучающие наборы для моделирования большего количества данных. Здесь обучающий набор фактически выступает в качестве катализатора для конкретных экспериментов в области биоинформатики, а результаты основаны на расчетах, выполненных программами машинного обучения. Это очень интересный взгляд на синергию между искусственным интеллектом и нашим собственным человеческим биологическим мозгом, и на то, как они пересекаются, когда мы быстро продвигаемся к «сингулярности» Рэя Курцвейла и других будущих результатов.
