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來源:科技日報 發布時間:2019/8/19 11:04:06
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斯坦福AI模型 煉成小鼠“讀心術”

 

讀心術真的能夠實現嗎?近日,據新智元報道,Two Six Labs和斯坦福研究團隊利用神經網絡實現了對小鼠的“讀心”,他們利用網絡模型讀取小鼠腦內的電信號,預測小鼠的行為和在迷宮中的位置,平均預測誤差僅為4厘米。

大腦由相互連接的神經元組成:神經元可以響應輸入信息并處于激活狀態,反過來激活其他神經元。這些系統的“簡化版”就是第一個人工神經網絡的靈感來源。斯坦福Schnitzer實驗室的研究人員制作了一個數據集,用于監控實驗室的小鼠在“競技場”中移動時的神經活動。

所謂“競技場”其實是一個帶有地標貼紙的小盒子。研究人員通過將一個微型顯微鏡連接到小鼠的頭部,并記錄熒光染料的軌跡,這種染料會在單個神經元放電時發出綠光,從而實現記錄神經活動的目的。這項技術可以同時跟蹤數百個、甚至數千個神經元的活動。

研究人員還訓練了一個神經網絡,根據最近的神經元放電模式預測小鼠的位置,并使用實驗觀察結果的前80%作為訓練數據,僅給出神經元的活動,來預測后20%觀察結果的小鼠位置。在嘗試了許多模型體系結構后,研究人員發現具有回歸輸出層的簡單密集神經網絡表現最好,平均預測誤差僅為4厘米。

據介紹,目前實驗室人員正在制作更復雜的行為數據集,以便更好地應用這些方法。比如可以在小鼠通過迷宮時對其進行映射,預測左右轉彎,并量化小鼠在學習走迷宮時的不確定性?;蜃R別對小鼠展示哪些主題的圖像會刺激到它。實驗室研究人員表示,使用小鼠作為研究模型,目的是更多地了解我們自己,希望我們的人工神經網絡有助于更好地理解生物的神經網絡。

 
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