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日本研究人员成功运用人工智能破解人类思维和想象力“BB娱乐平台”

2020-12-18 04:14

本文摘要:人工神经网络(ANN)是基于实验室建立的神经元的计算机模型,类似于人脑神经元的运行模式。报道称,日本科学家利用深度神经网络(DNN)架构,解决了以往人类思维、梦境和想象编码研究中遇到的各种障碍,取得了意想不到的成果。

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OFweek人工智能网消息日本研究人员成功运用人工智能破解人类思维和想象力,从而在解读人类思维及其背后的大脑机制领域取得重大突破。据阿根廷21世纪趋势网站6月6日报道,对人类思维内容进行编码是科学界的夙愿。事实上,以往的研究已经构建了破解人类听觉、回忆、想象和做梦的内容。

例如,早在2008年,另一组日本科学家就成功地在计算机屏幕上重现了人脑活动提供的图像。而之前的其他研究,包括这个,都遇到了不可逾越的障碍,因为每个个体的大脑内容都有其独特性,所以很难建立一个思维模式的目录。报告称,此外,这些模型必须结合几个真实的编程图像。

在这个阶段,实验参与者拒绝接受的长期低成本图像测试必须进行无数次处理。然而,根据日本京都大学的Shingu Zhikang教授及其团队在《大自然通讯》年发表的一份研究报告,人工智能的出现似乎为这一领域的研究开辟了一条新路。他的团队发现,人工神经网络可以用来解码和理解人类大脑的个体活动,将其转化为可解释的信号。

人工神经网络(ANN)是基于实验室建立的神经元的计算机模型,类似于人脑神经元的运行模式。报告称,人工神经网络利用传统算法技术,产生具有理解和解决问题能力的计算机软件,这需要理解人类思维。这一切的基础是人工智能的“深度自学”能力,这是通过分析海量数据获得的。

报道称,日本科学家利用深度神经网络(DNN)架构,解决了以往人类思维、梦境和想象编码研究中遇到的各种障碍,取得了意想不到的成果。沈谷认为:“我们的研究证明,深层神经网络的信号模式可以用来识别一个人看到或想象的物体。”。“解码器获得神经网络模式,并将其与大型数据库中的图像进行核对。

这样就把人们听到的、想到的物体识别出来了,成功率很高。”报告称,在这项研究的框架内,日本科学家还发现,大脑的视觉区域对神经网络的破解能力最弱,从而说明了人脑与实验室产生的神经网络之间存在同源性。

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下一步,神谷期望提高理解人类思维的准确率。“人工智能将进入脑科学,或者为大脑和机器之间的新界面打开大门,我们需要更好地解释人类意识,”他总结道。


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