術(shù)語和類器官的方法論

幾週前，我在實驗室中寫了關(guān)於生長腦部問題的過程。不僅要生長大腦物質(zhì)，而且還種植了一個小梨形的大腦，科學(xué)家稱之為器官，顯然可以自己的眼睛。

觀察到這種奇怪的現(xiàn)象為我們的本能傾向與智力聯(lián)繫起來 - 探索眼睛與大腦之間的關(guān)係。

AI研究和生物科學(xué)的過道兩邊的人們一直在研究這種關(guān)係。在開發(fā)一些當(dāng)今最有前途的神經(jīng)網(wǎng)模型時，研究人員的靈感來自round蟲的原始視覺能力，稱為C秀麗隱桿線蟲，該蟲子的發(fā)展導(dǎo)致了某些AI和醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展。

回到生物腦型器官的生產(chǎn)中，在進(jìn)一步的研究中，我發(fā)現(xiàn)科學(xué)家使用了乾細(xì)胞和所謂的“矩陣”，這是從實驗室小鼠中對腫瘤材料進(jìn)行了長達(dá)數(shù)十年的分析而發(fā)展的。那裡有很多東西要拆開，隨著人們意識到這些迷你腦在附近，我們可能會聽到更多有關(guān)此的信息。

探索視覺和智力----------------------------------------------------------------------

在最近一次的動作活動中，其中一項技術(shù)談判也引起了我對這一領(lǐng)域的興趣。它來自Kushagra Tiwary，他們談到了探索涉及各種進(jìn)化的“如果”場景。

“我們問的第一個問題之一是：如果視覺的目標(biāo)有所不同，對呢？如果視覺是完全不同的事情進(jìn)化怎麼辦？我們問的第二個問題是：我們所有人的眼中有鏡頭，我們的相機有鏡頭，鏡頭沒有鏡頭，如果鏡頭沒有進(jìn)化，如果那沒有發(fā)生什麼？如果那沒有發(fā)生這種情況？如果發(fā)生這種情況，我們會問這些事情嗎？我們能夠檢測到這些問題嗎？重要的是，為什麼我們擁有今天的視覺智能。”

他還有一個問題。 （實際上還有兩個問題。）

“我們的大腦也以與我們眼睛相同的速度發(fā)展，有人會說，您知道，我們真的用大腦而不是眼睛看到，對嗎？

他談到了大腦/眼睛縮放關(guān)係，以及我們?nèi)绾卧谝曈X上處理信息的關(guān)鍵要素。

然後，蒂瓦里（Tiwary）提到，這可以為AI研究提供信息，因為我們以與人類建立的某些方式建立代理商一樣。

計算機視覺，機器人技術(shù)和工業(yè)應(yīng)用-------------------------------------------------------------------------------------------------------

在同一活動中，另一個傑出的演講來自安妮卡·托馬斯（Annika Thomas），他是一名研究人員，在計算機視覺，機器人技術(shù)和3D場景的交叉點工作。她的重點：為在復(fù)雜環(huán)境中運行的多代理系統(tǒng)啟用協(xié)作視覺智能 - 從災(zāi)難帶到遙遠(yuǎn)的行星。

她描述了當(dāng)今的機器人通常如何像“獨奏旅行者”一樣運行，每個機器人都在建造自己的世界地圖，幾乎沒有對周圍的人的了解。她的作品著重於改變這一點 - 教機器人“聰明地看”並分享他們所看到的東西。

托馬斯（Thomas）討論了一種稱為高斯脫落的技術(shù)，該技術(shù)允許機器人構(gòu)建快速的，逼真的3D地圖。受到大腦如何處理視覺信息的啟發(fā)，此方法可以幫助機器人團隊本地化，識別對象並更有效地進(jìn)行協(xié)作 - 無論是繪製森林，在倉庫中包裝盒子還是計劃月球上的自主任務(wù)。她說：“好像我們已經(jīng)給了他們關(guān)於空間的共同意識。”她提出的願景 - 看見，理解和採取行動 - 瞥見協(xié)作AI如何改變行業(yè)並重塑我們?nèi)绾闻c智能機器互動。

最重要的是，我們擁有所有這些高度複雜的模型 - 我們擁有完全數(shù)字化的神經(jīng)網(wǎng)，現(xiàn)在我們在培養(yǎng)皿中有原始腦子生長。

然後，我們還擁有了這些研究機構(gòu)，向我們展示了諸如人腦的發(fā)展方式，與人工替代方案的不同以及我們?nèi)绾卫^續(xù)推動該領(lǐng)域的進(jìn)步。

最後但並非最不重要的一點是，我最近看到科學(xué)家認(rèn)為，到2125年，我們能夠在大約100年內(nèi)從死者大腦中收穫記憶。

為什麼這麼久？

我問了chatgpt，我得到的答案是三倍 - 首先，分解過程使工作變得困難，其次，我們沒有人腦的完整映射，第三，所需的信息存儲在精緻的框架中。

換句話說，我們在大腦中的記憶不在二元和零中，而是在神經(jīng)結(jié)構(gòu)和突觸優(yōu)勢中，任何外部政黨都可能很難衡量。

不過，在我看來，如果人工智能本身俱有巨大的感知差異和地圖模式的巨大能力，那麼這種功能可能不會像我們想像的那樣遙遠(yuǎn)。

這就是這裡的關(guān)鍵字：思考。

以上是超越計算機視覺，罐子中的大腦以及他們?nèi)绾慰创脑敿?xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！