Tag: Neuronale Netze
Vorhersage einer Psychose vor dem Einsetzen der Symptome
Zusammenfassung: Forscher haben ein maschinelles Lerntool entwickelt, das mithilfe von MRT-Gehirnscans Personen mit hohem Psychoserisiko genau identifiziert. Dieser innovative Ansatz, der im Training eine Genauigkeitsrate von 85 % und bei der Verwendung neuer Daten eine Genauigkeit von 73 % erreichte, bietet einen vielversprechenden Weg für eine frühzeitige Intervention bei Psychosen und kann möglicherweise die Behandlungsergebnisse verbessern.
An der Studie nahmen über 2.000 Teilnehmer aus 21 Standorten weltweit teil und unterstrichen das Potenzial des Tools in verschiedenen klinischen Umgebungen. Durch die
Roboterdurchbruch ahmt die Geheffizienz des Menschen nach
Zusammenfassung: Forscher erzielten einen bedeutenden Fortschritt in der Robotik, indem sie das menschenähnliche Gehen mit variabler Geschwindigkeit mithilfe eines Muskel-Skelett-Modells nachahmten. Dieses Modell, das durch eine dem menschlichen Nervensystem ähnliche Reflexsteuerungsmethode gesteuert wird, erweitert unser Verständnis der menschlichen Fortbewegung und setzt neue Maßstäbe für die Robotertechnologie.
Die Studie nutzte einen innovativen Algorithmus, um die Energieeffizienz bei verschiedenen Gehgeschwindigkeiten zu optimieren. Dieser Durchbruch ebnet den Weg für zukünftige Innovationen bei zweibeinigen Robotern, Prothesen und angetriebenen Exoskeletten.
Wichtige Fakten:
- Dem Team der
Personalisierte Medizin neu denken: Die Grenzen von KI in klinischen Studien
Zusammenfassung: Eine neue Studie zeigt Einschränkungen beim aktuellen Einsatz mathematischer Modelle für die personalisierte Medizin auf, insbesondere bei der Behandlung von Schizophrenie. Obwohl diese Modelle Patientenergebnisse in bestimmten klinischen Studien vorhersagen können, versagen sie bei der Anwendung auf verschiedene Studien, was die Zuverlässigkeit von KI-gesteuerten Algorithmen in verschiedenen Umgebungen in Frage stellt.
Diese Studie unterstreicht die Notwendigkeit, dass Algorithmen in mehreren Kontexten ihre Wirksamkeit unter Beweis stellen müssen, bevor ihnen wirklich vertraut werden kann. Die Ergebnisse verdeutlichen eine erhebliche Lücke
Das Nanodrahtnetzwerk ahmt das Gehirn nach und lernt Handschrift mit einer Genauigkeit von 93,4 %
Zusammenfassung: Forscher entwickelten ein experimentelles Computersystem, das einem biologischen Gehirn ähnelt und handgeschriebene Zahlen mit einer Genauigkeit von 93,4 % erfolgreich identifizierte.
Dieser Durchbruch wurde mithilfe eines neuartigen Trainingsalgorithmus erzielt, der kontinuierliches Echtzeit-Feedback liefert und herkömmliche Batch-Datenverarbeitungsmethoden mit einer Genauigkeit von 91,4 % übertrifft.
Das Design des Systems zeichnet sich durch ein selbstorganisierendes Netzwerk aus Nanodrähten auf Elektroden aus, wobei Speicher- und Verarbeitungsfunktionen im Gegensatz zu herkömmlichen Computern mit separaten Modulen miteinander verwoben sind.
Dieser Fortschritt im gehirninspirierten Computing könnte
Warum der Pate der KI Angst vor dem hat, was er gebaut hat
„Ich liebe dieses Haus, aber manchmal ist es ein trauriger Ort“, sagte er, während wir uns die Bilder ansahen. „Weil sie es liebte, hier zu sein und nicht hier ist.“
Die Sonne war fast untergegangen und Hinton schaltete ein kleines Licht über seinem Schreibtisch ein. Er klappte den Computer zu und schob seine Brille auf die Nase. Er straffte die Schultern und kehrte in die Gegenwart zurück.
„Ich wollte, dass Sie etwas über Roz und Jackie wissen, weil sie ein
KI entschlüsselt die Geheimnisse des menschlichen Gehirns
Wenn Sie bereit sind, 16 Stunden lang völlig still in einer riesigen Metallröhre zu liegen und sich von Magneten auf Ihr Gehirn schießen zu lassen, während Sie Podcasts anhören, verzückt anhören, kann ein Computer möglicherweise Ihre Gedanken lesen. Oder zumindest seine groben Konturen. Forscher der University of Texas in Austin haben kürzlich ein KI-Modell trainiert, um den Kern einer begrenzten Anzahl von Sätzen zu entschlüsseln, während Einzelpersonen ihnen zuhörten – ein Hinweis auf eine nahe Zukunft, in der künstliche Intelligenz
Googles „Sentient“-Chatbot ist unsere selbsttäuschende Zukunft
Ein Google-Ingenieur namens Blake Lemoine war so fasziniert von einem KI-Chatbot, dass er möglicherweise seinen Job geopfert hat, um ihn zu verteidigen. “Ich kenne eine Person, wenn ich mit ihr spreche”, sagte er Die Washington Post für eine Geschichte, die letztes Wochenende veröffentlicht wurde. „Es spielt keine Rolle, ob sie ein Gehirn aus Fleisch im Kopf haben. Oder wenn sie eine Milliarde Codezeilen haben.“ Nachdem Google herausfand, dass er mit seinen Behauptungen an die Öffentlichkeit gegangen war, beurlaubte Google Lemoine.
Das Umkippen von Rogen bedroht das Recht der Frauen
Wie seltsam es ist, den Zustand, einen Körper zu haben, von Sein ein Körper. Betrachten Sie den Schwamm des Knochenmarks, der Ihr Blut bildet, das Skelettgerüst, das Ihre Organe hält, die Sehnen, die Ihre Muskeln mit den Knochen verbinden, das Herz, das Blut durch Ihre Venen pumpt, die elektrischen Signale, die von Ihrer Netzhaut entlang des Sehnervs wandern , die neuronalen Netze, die die Galaxien Ihres Gehirns wie Sternbilder zum Leuchten bringen.
Die Innerlichkeit einer Person – Ihr Sinn für