Bu AI beynimizin kodunu çözüyor, "bilim adamı" olmak insanlardan daha uygun
Orijinal çalışma: Roger Highfield @ Connected
Li Shan Li Lin Derleyin ve organize edin
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
-Bir-
Romy Lorenz, sarı saçlı ve mavi gözlü bir kızdır.
2013 yılında sinirbilimci Rob Leech'in himayesinde Imperial College London'a kabul edildi. İki yıl sonra, Romi'nin doktora projesi neredeyse yarıdan fazlaydı, ancak deney herhangi bir başarıya ulaşamadı. Araştırmayı tekrar rayına oturtmanın bir yolunu bulması gerekiyor.
"Gerçek zamanlı bir neurofeedback yaratmak istedik." Romy, "Hastanın beyin tarayıcısına uzanmasına izin verin ve tarayıcıda gördüğümüz bilgilere dayanarak beyninin farklı bölümlerinin aktivitesini nasıl değiştireceklerini söyleyin."
Rich ve Romi bu hedefe ulaşmak için Minecraft'ın kodunu oyuncunun beyin aktivitesini yansıtacak şekilde yeniden yazdı. Rich, "Bu, o zamanlar kızımın en sevdiği oyundu," dedi.
Ekim 2014'te Romy, gönüllülerden MRI tarayıcısına girmelerini ve ardından pikselli oyun dünyasında dolaşmalarını istedi. Gönüllülerin önünde ekranda "Minecraft" ekranı görüntülenir.Oyun karakterlerini kontrol etmek için iki dairesel tutamak kullanırlar.
Bu neurofeedback deneyi, beyin tarama bilgilerini deşifre eden ve oyuncunun durumuna göre oyundaki ışıkların parlaklığını ayarlayan temel bir program kullanır. Oynatıcı dikkat etmiyorsa, yazılım, konsantre olmalarını sağlamak için parlaklığı düşürmelidir. Tersine, oyuncu konsantre olduğunda, yazılım parlaklığı artıracaktır.
Rominin deneyi, beynin varsayılan mod ağındaki bir dizi aktivitenin aktivitesini kontrol etmeyi umuyor, burada beyin korteksinin bölümleri daha derin alanlara (hipokampus gibi) bağlı. Konsantre olmadığımızda en aktif hale gelir.
Ancak bu deney başarısız oldu.
"İlk deneyimin başarılı olmasını beklemiyordum." Romy, "Ama doktora projem zamanın yarısından fazla ve başlangıçtaki konu umutsuz görünüyor. Yenilik yapmam gerektiğini düşünüyorum."
Ocak 2015'te Romy ve Rich, ikinci akıl hocası nörolog Aldo Faisal ile tanıştıklarında en iyi çözümü tartışmaya başladılar.
"Adu, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) alanından gelmedi." Romi, bu deneylerin fMRI tarayıcılarında nasıl yapıldığını ve gerçek zamanlı fMRI'yi kontrol etmek için hangi teknolojilerin mevcut olduğunu açıklarken aniden İlham aldı. "
-İki-
Bu deney tamamen değiştirilirse ne olacak?
Artık bir geribildirim döngüsü oluşturmak için ışık parametresini kullanmaya çalışmazsanız, ancak beyni istedikleri herhangi bir duruma ulaşmaya yönlendirmek için otomatik olarak birçok farklı parametre kombinasyonunu keşfederseniz, ne olacak?
Ancak bu tür deneyler, insanların gerçek zamanlı olarak kontrol edemeyecekleri kadar karmaşıktır. Bu nedenle, deneyleri yürütmek için kaçınılmaz olarak yapay zeka kullanmaları gerekiyor. Yapay zeka pek çok şekilde uygulanmış olsa da, şimdi soru şu: Yapay zeka sinirbilim problemlerini çözmek için nasıl kullanılır?
"Minecraft" deneyini birçok farklı yeni sorunu çözmek için kullanmayı umuyoruz. "Romi," Oldukça karmaşık bir oyun ortamı denedik ve ayrıca beyindeki farklı ağların gerçek zamanlı olarak nasıl etkileşime girdiğini çözmek için çok çalıştık. Kısaca , Bu adımda büyük bir adım attık. "
"benim Dünyam"
Bir sonraki deney için çok net bir deneyim biriktirdi: basit başlayın.
Romi'nin şimdi ihtiyacı olan şey, fikirlerini tam olarak anlaşılmış bir soruyla test etmektir. En derinlemesine çalışılmış beyin bölgeleri ile başlamaya karar verdi: görsel ve işitsel korteks.
Görsel korteksi değil sadece işitsel korteksi harekete geçiren unsurları bulmak çok kolaydır ve bunun tersi bir vantrilokistin performansıyla birlikte boş bir ekranla sağlanabilir ve ikincisi Tokyo Tren İstasyonu'nun gürültülü videosu ile elde edilebilir. Test tonunun vızıltısı elde edildi.
Ancak yapay zeka makinelerinin kendilerine bu şekilde öğretmesi gerekiyor. "Deney sıkıcı geliyor," dedi Romy, "ancak başarılı olursa, geniş kapsamlı bir önemi var."
Yapay zeka algoritmaları, beynin iki bölümünü açıp kapatmak için bu iki yöntemi kullanmalıdır: görsel uyaranların karmaşıklığını değiştirmek için hareketli sokak görünümü videosunun hızını ayarlayarak; işitme duyusunu değiştirmek için bir kişinin sesini daha çok bir robota benzetmek için bir ses kodlayıcı kullanarak canlandırmak.
Romy ve Rich, derin öğrenme gibi farklı yapay zeka algoritmalarını denediler ancak hiçbiri işe yaramadı.
-Üç-
Mart 2015'te, istatistikçi Giovanni Montana ve Kings College London'daki doktora öğrencisi Ricardo Pio Monti'nin yardımıyla Romi ve Rich, yardıma dayalı Bayesian optimizasyonu geliştirdi Bir dizi yapay zeka algoritması - bu, adını 18. yüzyıl Presbiteryen rahibi Thomas Bayes'den (Thomas Bayes) alan bir yöntemdir.
Bayesian, sistematik bir yöntem geliştirdi: Dünyanın nasıl çalıştığına dair varsayımlara dayanarak, yeni öğeler eklendiğinde belirli bir değişim olasılığını hesaplayabilir.
Bu yöntem, önceki bilgilere dayanarak belirli varsayımların rasyonalitesini hesaplayabilir. Bayes yöntemi yapay zekanın gelişimi için çok uygundur, en iyi cevabı veya deneyi aktif olarak bulabilir.
Mayıs ayında Romy bir kez daha düzinelerce gönüllünün fMRI tarayıcısına girmesine izin verdi. "FMRI'nin avantajı, gönüllülerin tarayıcıda yatıyor olması ve deneyin etkili olup olmadığını hemen görebilmenizdir." Romi açıkladı, "Rickey ve ben nefesimizi tutarak sessizce oturduk. Çok gerginiz."
İlk gönüllü tarayıcıya yattığında, makine rastgele bazı girişimlerde bulundu, ancak aniden video ve sesin doğru kombinasyonunu buldu.
Romi, "Bunun sadece şans olabileceğini düşündük." Dedi, "ancak her yeni gönüllü gelir, sistem çalışabilir." Ortalama olarak, bu yapay zeka algoritması en iyi uyaranı 6 dakika sonra bulabilir. Program.
Rich çok sevindi.
"Bu teknolojinin ne kadar güçlü olduğunun farkındayız" dedi. İlk yapay zeka bilimcisini yarattılar. Onu "Otomatik Sinirbilimci" (Otomatik Sinirbilimci) olarak adlandırmaya karar verdiler.
-Si-
Bilim, nesnellik peşinde koşsa da, insan önyargısına tamamen bağışık olamaz. Olağanüstü örüntü tanıma yeteneklerimiz olabilir, ancak çoğu zaman yanlış korelasyonlar görüyoruz.
2005 yılında, Stanford Üniversitesi profesörü John Ioannidis, şok edici bir makale yayınladı: "En Çok Yayınlanan Araştırma Bulguları Neden Yanlış" (En Çok Yayınlanan Araştırma Bulguları Neden Yanlış) ve meslektaşlarını şok etti.
Bu makale, çoğu bilimsel araştırma makalesinin sonuçlarının bağımsız olarak çoğaltılamayacağına inanmaktadır. On yıl sonra, psikolojik araştırmaların yarısından fazlasının yeniden üretilemediği bildirildi. Ioannidis tarafından bu yıl yayınlanan bir araştırma, bilişsel sinirbilimdeki durumun daha da kötü olduğunu gösterdi.
Elbette beynin iç içe geçmiş iç işleyişini anlamak kolay değildir. Sinirbilimciler, belirli insan faaliyetleri tarafından hangi devrelerin etkinleştirildiğini bulmak için beyni yıllardır tarıyorlar. Ancak her zaman kesin bir cevap yoktur.
Örneğin ağrı devresi, çıkıntılı devreye çok benzer. İlki, ağrı hissettiğimizde aktive olan beyin alanıdır ve ikincisi, belirli bir arka planda bir nesne veya birey öne çıktığında aktive olan beyin alanıdır. Üst temporal sulkus adı verilen başka bir alan, hareket, dil ve yüz tanıma dahil olmak üzere çeşitli görevlerden sorumludur.
Tabii ki, öncül, bu çalışmalara inanmanızdır. Birçoğu, kullanılan örneklem büyüklüğünün çok küçük olduğunu, istatistiksel yöntemlerin mükemmel olmadığını ve analizin de kusurları olduğunu bulmuştur. Aynı yöntem kullanılsa bile bazı çalışmalar çoğaltılamaz. Çoğaltılabilse bile, örneklerle yapılan daha fazla çalışmada birçok korelasyon ortadan kalkacaktır.
2009'da, ölü bir somon balığının taranması, beyin aktivitesinin hala düşündüğünü göstermek için yeterli olduğunu gösterdiğinde böyle bir durum vardı. Bu fenomen "ölü somon etkisi" olarak adlandırılır.
Sonuçta bilim adamları insandır. "Son tahlilde, hepimiz insanız ve yeterince objektif olamayız." Romi vurguladı. Sonuçta, beyin optimizasyonumuzun amacı deney değil hayatta kalmaktır.
Romi, insan beynini incelemek için yapay zeka kullanmayı ilk önerdiğinde, Richie, içerdiği derin anlam karşısında hemen şok oldu. İnsan bilim adamlarının aksine, yapay zekanın nispeten düşük önyargıları vardır - araştırma sonuçlarını kopyalayabilir.
"Bunu yapmayı hiç düşünmemiştim." Diye hatırladı Rich, "ama Romi tam olarak söylediğimi yapsaydı, bugün olduğumuz şeyi başaramazdık."
Rich, Cambridge Üniversitesi'nde psikoloji okurdu. Paul Feyerabend'e hayran kaldı. Avusturyalı psikolog, bilim ilerleme kaydedecekse "her şeyin işe yarayacağına" inanıyor. İnsan zekasını anlamak için yapay zekanın kullanılması, "her şeyin yapacağı" nın tipik bir temsilcisidir.
Rich, "Geleneksel bilimsel araştırma yöntemlerini tamamen değiştirebiliriz." Dedi.
Rich, "otomatik sinirbilimci" nin başarısından sonra, sinirbilimin çeşitli olasılıklarını ciddiye aldı ve iyimser bir sonuç çıkardı: "Bırakın Bayes her şeyi optimize etsin!"
-Wu-
İlk başarılı deneylerinin ardından Romi ve Rich, robotların potansiyelinin yalnızca insan beyninin çalışma modunu analiz etmekle sınırlı olmadığını, aynı zamanda başka kullanımları da olduğunu fark ettiler. Örneğin, klinik testleri tasarlamak veya beyni davranışı değiştirmeye nasıl teşvik edeceğini öğrenmek için kullanılabilir.
"Otomatik sinirbilimcinin" başarılı olduğunu biliyorlardı. Şimdi ona meydan okumaları ve potansiyelini kullanmaları gerekiyor. Romi, "İlk çalışmadan sonra, yeni soruları yanıtlarken bu alanı şok edecek bir şey yapmayı umuyoruz." Dedi.
Zorluk, Romy, Rich ve meslektaşları Adam Hampshire arasında 2015 sonbaharında yapılan bir konuşmadan geldi.
Adam, doktora derecesini sinirbilimci Adrian Owen ve IQ uzmanı John Ducan'dan bitirmişti. Owen, 1990'ların sonlarında bitkisel hastaların iletişim kurmasına yardımcı olmak için bir beyin tarayıcı kullandı ve bu güçlü bir tepkiye neden oldu.
Doktora çalışmaları sırasında Adam ve Owen, beyin hasarının iyileşmesini izlemek ve entelektüel ilaçların etkilerini değerlendirmek için çevrimiçi bir bilişsel test geliştirdiler. O zamanlar "Daily Telegraph" ın bilimsel editörüydüm ve okurların yaş, cinsiyet ve yaşam tarzı gibi faktörlerin zeka üzerindeki etkisini anlamaları için çevrimiçi bir test yapmalarını önerdim.
Irving ve Adam 12 bilişsel testi seçti ve ayrıca bellekten muhakemeye kadar çeşitli yetenekleri değerlendirdi. Irving bu zeka sütunlarını çağırıyor. Tümdengelimli muhakeme yeteneğini değerlendirmek için kullanılan teste Odd One Out denir ve bu özel olanı seçmektir: testte katılımcının diğer seçeneklerden mantıksal olarak farklı bir şekil bulması gerekir.
Bu entelektüel sütunlar, insan zekasını ölçmek için bir veya birkaç parametrenin kullanılıp kullanılamayacağını test etmektir. Adam, "Bu fikir, psikolog Charles Spearman'ın tüm bilişsel yetenekleri destekleyecek evrensel bir zihinsel yetenek olduğunu öne sürdüğü 1904 yılına kadar izlenebilir. Şimdi buna 'Mızrakçı hipotezi' veya 'g' deniyor." Dedi.
İnsan zekasını tamamen "g" üzerinden değerlendirebilirsek, Odd One Out gibi testler aynı parametreyi ölçmenin farklı yollarıdır: Eğer testlerden birinde iyi performans gösterirseniz, diğerlerinde iyi performans gösterirsiniz.
Test 2010'da canlı yayınlandığında, Owen ve Adam Kanada'daki Western Ontario Üniversitesi'ne gittiler. Adam, "Binlerce ziyaretçinin ani akışı nedeniyle web sitesi çöktü." Diye hatırladı.
Son dört ayda dünya çapında 110.000 kişi bu teste katıldı. Bir milyondan fazla veri noktasını incelediler ve kesin bir sonuca vardılar: zeka tek bir faktöre atfedilemez. Adam, "Çok sayıda bilişsel görevi ölçerken, bireysel performanstaki farklılıklar en az üç bağımsız faktörle açıklanabilir: kısa süreli hafıza, akıl yürütme ve dil yeteneği." Dedi.
Adam ve Owen, bu üç faktörün beyindeki tamamen farklı üç devreye karşılık gelebileceğini hissettiler, bu yüzden araştırmalarına devam ettiler, 16 denek buldular ve fMRI tarayıcı üzerinde akıllı sütun testini gerçekleştirdiler.
-Lu-
Tahminleri doğru.
Adam, "Performans açısından birbiriyle zayıf bir şekilde ilişkili olan görevler, beyindeki farklı ağları da etkinleştirir." Dedi. Örneğin, tümdengelimli akıl yürütme beynin frontal ve parietal loblarının dış kısımlarıyla ilişkili gibi görünürken, uzamsal çalışma belleği tarafından etkinleştirilen alan frontal lobun son oluğuna derin bir şekilde gömülüdür.
Adam, "Bu deneylere dayanarak, beyindeki her ağın bir yeteneği desteklediğini öneriyoruz," dedi ve "Sonuçlardan, bu sonuç açık görünüyor."
2012'de Adam ve Owen bu sonucu sinirbilim dergisi Neuron'da yayınladılar ve makalenin başında şöyle dediler: "Psikolojide insan zekası çalışması kadar eski ve tartışmalı çok az konu vardır." Bu bir Düşük anahtar ifade.
Araştırma bir muhalefet dalgasını tetikledi. Bazı bilişsel sinirbilimciler çalışmalarına katılsa da, birçok psikometrik araştırmacı kızgın.
"Intelligence" adlı psikoloji dergisinde yayınlanan bir itiraz, sonuçlarının "bir dizi varsayıma ve öznel karara dayandığını. Daha da iyisi, farklı yorumlara izin vermek anlamına geliyor." Bir araştırmacı tweet attı. Son 10 yılın en kötü gazetelerinden biri ".
Eleştirmenler, büyük ölçekli deneylerinin tasarımda boşluklar olduğunu ve on binlerce insanın teste katıldığını söylüyor, ancak bu insanlar gerçekten temsilci mi? Beyindeki "g" ile ilgili bilinen etkileri neden aramıyorlar? Neden beynin farklı alanlarını tetiklemek için en kolay gibi görünen görevleri seçmek için döngüsel mantık kullanıyorlar?
Adam, gelgite birkaç ay direndikten sonra İngiltere'ye dönmeye can atıyor. Owen'ın kendi parası ve itibarı ile övünen bir sinirbilimci olduğunu ve astı olmanın çok hüsrana uğramış olduğunu hissetti.
Haziran 2013'te Romi doktorasına başladığında Adam ve Rich aynı binada kendi laboratuvarlarını açtı. Ancak, 2015 sonbaharına kadar ilk kez bir araya gelmediler.
Adam, beynin zekanın farklı yönlerini nasıl desteklediğine hâlâ takıntılı. 2012 "Neuron" makalesinin eleştirisine katılmıyor, ancak yine de önceki araştırmayı optimize etmek ve geliştirilmiş bir versiyon yapmak istiyor.
Adam, "Kullanılan bilişsel görevlerin sayısı ve türleriyle sınırlı, bu çalışmanın kapsamı çok sınırlıydı" dedi.
Adam, Romy ve Rich'in otomatik sinirbilimcilerini anlattıklarını duyduğunda, bunun oyunun kurallarını değiştirmek için yeterli olduğunu fark etti.
Rich, yapay zekayı her seferinde bir konu olmak üzere deneyler yapmak için kullandıklarını söyledi. Adam, Richie'nin binlerce denek içeren çok parametreli bir paralel deney yapacağını düşünerek yanlış anladı. Romi, "Bunu oldukça kavramsallaştırılmış bir şeye dönüştürdü, aynı zamanda sağlam bir istatistiksel temele sahip birçok insan için optimize edildi." Dedi.
Adam, "bu çılgın fikrin bir zarafeti olduğuna" ve insan bilişinin "insanların erişemeyeceği bir sorun olduğuna, dolayısıyla makinenin onu çözmesine izin verdik" inancındadır.
-Yedi-
Haziran 2016'da Romi, Adamın 2012 beyin görüntüleme araştırmasına dayanan otomatik bir sinirbilimci denedi.
21 gönüllüden 16 bilişsel test yapmasını istedi ve ardından makineden, her testte beyindeki hangi devrelerin etkinleştirildiğini bulmasını istedi. Kullandığı testlerden bazıları 2012 "Neuron" gazetesinde kullanılanlardı.
Adam tarafından önerilen iki beyin ağının aktivasyonuna dayalı olarak yapay zekanın bazı görevleri seçmesi sadece birkaç dakika sürdü. Bu iki beyin ağı, daha önce bahsettiğimiz tümdengelimli akıl yürütme ve uzamsal çalışma belleğidir.
Bu sonucu gören Adam "rahatladı" ve şaşırdı.
Mevcut araştırmalara göre, seçtikleri görevlerin çoğu diğer devreleri etkinleştirmelidir, ancak sonuçlar 2012 makalesinde önerilen üç devreden ikisinin gerçekten "saf ve kör şanslı" olduğunu doğruladı.
Mayıs ayında bir sabah ekip orijinal deneyi tekrarladı: Portekizli meslektaşı Ines Violante, tarayıcının devasa mıknatısının ortasındaki bir delikte cesurca yatıyordu. Birkaç dakika sonra, Romi bana Ines her testi yaptığında farklı beyin ağlarının aktivasyonunu gösteren bir tablo gösterdi.
Bu tablo, Mark Rothko'nun parlak renklerle yaptığı bir tabloya benziyor. Kırmızı, iki devrede bulunan etkinliklerin düzgün şekilde bağlanmadığı anlamına gelir ve mavi, bunların iyi bağlandığı anlamına gelir.
Grafiğin sağ alt köşesinde, iki testin iki bağımsız devre kullandığını gösteren kırmızı bir elmas vardır: tümdengelimli akıl yürütme ve uzamsal çalışma belleği. Richie gülümsedi ve bunun önceki denemeyi çok iyi yansıttığını söyledi.
Adam, Rich ve Romi şimdi 2012 çevrimiçi zeka testini yeniden yapmaya hazırlanıyor. Adam, "İnsan zekasının ana bileşenlerini adil bir şekilde bulmak için yinelemeli yöntemlerle ve büyük miktarda veriden öğrenme yeteneğine sahip bir AI makinesi geliştirmek istiyoruz." Dedi.
2012'de 12 olan test sayısı 60'a çıktı. Herkesin katılabilmesi için bu testleri çevrimiçine koyarlar. Binlerce kişinin 60 test görevini tamamlayacağını tahmin ediyorlar.
Makine öğrenimi algoritması, bir seferde 100 kişinin bilgilerini alacak ve ardından bu görevleri, bir görevin performansının diğer görevlerle hiçbir ilgisinin olmadığı bir küme oluşturmak için değiştirip seçecektir.
Otomatikleştirilmiş bir sinirbilimci testi değiştirecek, bir anlamda kendi deneyini tasarlayacaktır.
- -
Bana yapay zekanın beyni anlamadaki anlamını açıklamak için Rich, bunu bir kelime tahmin oyununa benzetti: bir kişi bir kelime seçer ve diğeri kelimeyi harf harf, kelimenin tam olarak ne olduğunu tahmin etmek zorundadır.
Geleneksel beyin taraması, bir seferde tüm kelimeyi tahmin etmeye benzer.Araştırmacılar, bir tarayıcıyla neyi ölçeceklerini önceden belirler, bu verileri bilişsel görevlere kaydeder ve kendilerini ve araştırmacıları tanıyana kadar bu sonuçları "işkence" yapmak için çeşitli istatistiksel araçları kullanır. Ön varsayım teorisinin belirli bir bağlantısı vardır.
AI yöntemi, bu oyunun oynanışına daha yakındır: bir harf deneyin, uyup uymadığını görün ve hipotezi ayarlayın.
Bu araştırmanın daha geniş çıkarımları var. Rich, yapay zekanın mükemmel olmayan varsayımlardan başlayarak, mükemmel ve sürekli optimize edilmiş varsayımlardan yola çıkarak araştırmadaki öznelliği ortadan kaldırabileceğine inanıyor.
Elbette, en eski hipotezi bulacak, kod yazacak, varsayımlar yapacak, deneylerde özgürlüğü tanımlayacak, makale yazacak vb. Birine hala ihtiyacınız var.
Ancak makineler insanlardan daha hızlı ve daha güvenilirdir.
Ritchie, "Bu yöntemin DNA'sında replikasyon var. Geniş bir potansiyele sahip ve tüm alanı dönüştürebilir. Otomatik sinirbilimciler otomatik radyologlar, otomatik psikologlar vb. Olabilir."
Romi
Romi 13 Haziran 2017'de doktorasını aldı ve dergilerde 12 makale yayınladı.
Romy, Berlin Teknik Üniversitesi'nde araştırmacı olarak çalışırken, beyin-bilgisayar etkileşimi üzerine çalışırken ve belden aşağısı felçli hastalara yardım ederken, akademik bir konferansta aniden alanında ilerleme olmadığını fark ettiğini hatırlıyor.
Dedi ki: "Tüm bu laboratuvarlar, hastaların yaşamasına yardımcı olmak için çok miktarda para aldı, ancak onlar yalnızca algoritmada küçük iyileştirmeler yapmaya odaklanıyorlar. Çok hüsrana uğramış hissediyorum. Sadece gerçek ilerleme sağlayabileceğini görebiliyorum. Tutkuyla doldurulabilecek şeyler. "
Dört yıl sonra, sonunda bunun için savaşabileceği bir alan buldu.
-OMT-
Yukarıda bahsedilen internette herkesin katılabileceği bir dizi bilişsel test. Buna Cognitron denir. Yapay zeka tarafından tasarlanan ilk insan psikolojik beceri testidir. Adres:
Bu web sitesinde oturum açın, bazı kişisel bilgiler sağlayın ve AI sizin için 30 dakikalık ila bir saatlik bir test tasarlayacak ve ayrıca nasıl puan aldığınızı söyleyecektir.
Teste ne kadar çok insan katılırsa, yapay zeka insan zekasını o kadar derinden anlayabilir. Cognitron, insan zekasının bileşenlerini bulmak için test sonuçlarından yinelemeli bir şekilde öğrenecek.
Adam, teste 20.000'den fazla kişi katılırsa, "Yapay zeka, önceki herhangi bir araştırmadan daha ayrıntılı bir insan zekası yapısı haritası çizmeyi öğrenebilir" dedi.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
