211service.com
Labāka smadzeņu attēlveidošana var parādīt datoriem gudrāku mācību veidu
Mašīnmācība ir ārkārtīgi gudra pieeja datorprogrammēšanai. Tā vietā, lai rūpīgi rakstītu instrukcijas konkrētam uzdevumam, jūs vienkārši ievadiet miljoniem piemēru ļoti jaudīgā datorā un būtībā ļaujiet tam rakstīt pašam programmu.
Daudzi sīkrīki un tiešsaistes pakalpojumi, kurus mēs šodien uzskatām par pašsaprotamiem, piemēram, tīmekļa meklēšana, balss atpazīšana un attēlu marķēšana, izmanto kādu mašīnmācības veidu. Un uzņēmumi, kuriem ir milzums lietotāju datu (Google, Facebook, Apple, Walmart u.c.), ir labi novietoti, lai šī tendence kļūtu bagātāka.
Jauns 12 miljonu dolāru vērtais projekts Kārnegija Melona universitātē varētu padarīt mašīnmācīšanos vēl jaudīgāku, atklājot veidus, kā efektīvāk mācīt datorus, vienlaikus izmantojot daudz mazāk datu.
Piecu gadu laikā tiks izmantota jauna tehnika, ko sauc par 2 fotonu kalcija attēlveidošanas mikroskopiju izpētīt veidu, kā vizuālā informācija tiek apstrādāta smadzenēs . Finansējums tiek saņemts no prezidenta Obamas BRAIN iniciatīva , un tas ir labs piemērs vienai no tuvākā laika priekšrocībām, ko varētu sniegt jaudīgas jaunas smadzeņu attēlveidošanas metodes.
Daudzi no labākajiem mašīnmācīšanās algoritmiem faktiski jau ir brīvi balstīti uz smadzeņu darbību. Bet tie ir neticami neapstrādāti un neņem vērā dažas vienkāršas bioloģisko tīklu iezīmes.
Sandra Kuhlman, CMU profesore, izmantoja fluorescējošu attēlveidošanu, lai uztvertu atsevišķas smadzeņu šūnas (identificētas ar bultiņām).
Lai cik spēcīgi tie būtu, [šie algoritmi] ne tuvu nav tik efektīvi vai spēcīgi kā tie, ko izmanto cilvēka smadzenes, sacīja. Tai Sing Lī , CMU datorzinātņu profesors, kurš vada centienus. Piemēram, lai iemācītos atpazīt objektu, datoram, iespējams, būs jāparāda tūkstošiem marķētu piemēru un jāmāca uzraudzītā veidā, savukārt personai būtu nepieciešama tikai sauja un uzraudzība var nebūt vajadzīga.
Lī sadarbosies ar Sandru Kuhlman, bioloģijas zinātņu profesori, arī CMU, un Alan Yuille, kognitīvo zinātņu profesoru Džona Hopkinsa universitātē.
Ne tikai neirozinātne varētu mums palīdzēt izstrādāt labākas mašīnmācības pieejas. Daži kognitīvie zinātnieki smeļas iedvesmu no psiholoģijas novērojumiem, lai izveidotu gudras jaunas mācību sistēmas.