Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Кейсы

В университете Карнеги-Меллон стартует проект по изучению «обратной разработки» человеческого мозга. Цель — раскрыть секреты нейронных схем и методов обучения, чтобы передать эти умения компьютеру.

Машинное обучение — важный шаг в развитии искусственного интеллекта, но его трудно совершить, не понимая, как думаем и учимся мы сами. Проект стоимостью в $12 млн призван ответить на этот вопрос.

Под руководством профессора университета Тай Синг Ли команда ученых займется усовершенствованием нейтронных связей в компьютерных моделях, использующих ИИ для целого ряда приложений — беспилотных автомобилей, автоматической торговли, распознавании речи и лиц.

«Сегодня нейронные сети используют алгоритмы, разработанные в основном в начале 1980-х, — говорит Ли. — Несмотря на их сложность они и близко не такие эффективные или сложные, как алгоритмы человеческого мозга».

Компьютеру приходится показывать тысячи помеченных образцов, чтобы он научился распознавать объект. Человеку достаточно десятка.

Пытаясь понять, почему это так, ученые использовали двухфотонный микроскоп для наблюдения за кальцием в клетках мозга мышей. Это позволило «отследить одновременную реакцию почти всех (если не всех) нейронов мозга», говорит ассистент профессора и член команды Сандра Кулман. В результате получится огромная и подробная картина поведения нейронов коры головного мозга.

Проект финансирует правительственное Исследовательское агентство IAPRA по поручению Института Мозга.

«Мы надеемся, что полученные знания приведут к развитию нового поколения алгоритмов машинного обучения, которые позволят ИИ машин учиться без надзора и на малом числе примеров, что отличает человеческий интеллект», — говорит профессор Ли.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

В США разрешили публиковать чертежи для печати 3D-оружия
Тренды
Появился первый 4D-тур по винокурне
Тренды
ИИ научился предсказывать реакции химических элементов и находить новые соединения
Тренды
Facebook снова разрабатывает спутники для раздачи интернета из космоса
Тренды
Тренды
Децентрализованная альтернатива YouTube запустится в октябре
Ученые представили датчик, который определяет уровень гормона стресса через пот
Тренды
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
Идеи
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: «Прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ»
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: «Мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными»
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
Мнения
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения
7 медицинских технологий, которые скоро придут в российские больницы
Идеи
Руслан Зайдуллин, основатель Doc+, — о том, что делать Минздраву и о проблемах в российской медицине
Мнения
Ричард Вдовьяк, Philips: «В будущем диагностировать заболевания будут не только врачи, но и сами пациенты»
Тренды
Шедевры за биткоины: Как криптовалюта меняет рынок искусства
Блокчейн
Почему «московий» и «оганесон» устроили раскол между физиками и химиками?
Кейсы
Сэр Харшад Бадехиа — о бронежилетах будущего, русских математиках и металлургии
Тренды
«Надежнее золота»: блокчейн в цифрах
Блокчейн
Бас Лансдорп, Mars One: «Моя жена отдала бы все, чтобы не лететь на Марс»
Полет на Марс
Как big data, блокчейн и 3D-печать сделали пищу полезнее
Мнения
Томас Циммерман, IBM, — о том, как остановить конец света, спасая планктон
Тренды
Тренды
Без Siri, Алисы и «Окей, Google»: как и зачем нас подслушивают собственные телефоны
Шрада Агарвал, Outcome Health: «Когда человек знает о своей болезни, от этого выигрывает и он, и фарма»
Мнения
Тренды
«Дорогая, я ухожу от тебя к роботу!»: заменят ли секс-андроиды реальные отношения?
7 правил для начинающих и разумных блокчейн-инвесторов
ICO
Четвертая революция: как интернет вещей изменит промышленность и нефтедобычу
Тренды
Не витайте в «облаках»: как провайдеры обманывают доверчивых клиентов
Мнения
Когда мы начнем летать на автомобилях в городе?
Тренды
Как в Россию проникают технологии: интернет-рестораны, маникюр на дому и «умное» страхование
Кейсы