Это последнее изучение во главе с Марселем Джастом CMU основывается на новаторском применении методов машинного обучения с мозговой разработкой формирования изображений, дабы «возражать прочтённый». Результаты показывают, что стандартные блоки ума для постройки сложных мыслей организованы разными системами мозга и не основаны на слове. Изданный в Отображении Людской мозга и финансируемый Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), изучение предлагает новые доказательства, что нервные размеры представления понятия универсальны через людей и языки.
«Одно из громадных достижений людской мозга было свойством объединить отдельные понятия в сложные мысли, думать не только ‘бананов’, но и ‘Мне нравится имеется бананы вечером с моими приятелями’», сообщил Легко, Доктор наук университета Д.О. Хебба Психологии в Колледже Дитриха Гуманитарных Общественных наук и наук. «Мы наконец развивали метод видеть мысли о той сложности в сигнале fMRI. Открытие данной корреспонденции между мозговыми образцами и мыслями активации говорит нам, из чего выстроены мысли».Прошлая работа Легко и его команда продемонстрировала, что мысли о привычных объектах, как бананы либо молотки, приводят к образцам активации, каковые включают нервные совокупности, каковые мы используем, дабы иметь дело с теми объектами.
К примеру, как Вы взаимодействуете с бананом, включает, как Вы держите его, как Вы кусаете его и на что он похож.Новое изучение демонстрирует, что кодирование мозга 240 сложных событий, предложения как крик на протяжении сценария опробования применяют алфавит 42 компонентов значения либо нервным образом возможные семантические изюминки, складываясь из изюминок, как человек, урегулирование, размер, физические действия и социальное взаимодействие. Любой тип информации обработан в разной мозговой совокупности – что есть, как мозг кроме этого обрабатывает данные для объектов.
Измеряя активацию в каждой мозговой совокупности, программа может сообщить, какие конкретно типы мыслей рассматриваются.Для семи взрослых участников исследователи применяли вычислительную модель, дабы оценить, как мозговые образцы активации для 239 предложений соответствовали нервным образом возможным семантическим изюминкам, каковые характеризовали каждое предложение.
Тогда программа смогла расшифровать особенности 240-го не учтенного предложения. Они прошли игнорирование каждого из этих 240 предложений со своей стороны, в том, что именуют перекрестной проверкой.Модель смогла угадать особенности не учтенного предложения, с 87-процентной точностью, не обращая внимания на то, дабы ни при каких обстоятельствах быть выставленным его активации прежде.
Это кроме этого смогло трудиться в другом направлении, угадать пример активации ранее невидимого предложения, зная лишь его семантические изюминки.«Отечественный способ преодолевает неудачную собственность fMRI намазать совместно сигналы, происходящие от мозговых событий, каковые происходят близко друг к другу вовремя, как чтение двух последовательных слов в предложении», Легко сообщил. «Данный прогресс разрешает в первый раз расшифровать мысли, которые содержат пара понятий. Это – то, из чего состоит большая часть людских мыслей».Он добавил, «Следующий ход имел возможность бы быть обязан расшифровать неспециализированный тип темы, человек думает о, такие как геология либо скейтбординг.
Мы находимся на пути к созданию карты всех типов знания в мозгу».Цзин Ван CMU и Владимир Л. Черкасский кроме этого принимали участие в изучении.Обнаружение, как мозг расшифровывает сложные мысли, есть одним из многих мозговых прорывов изучения, дабы случиться в Карнеги Меллоне.
CMU создал некоторых первых познавательных наставников, помог развивать завоевание Опасности Уотсон, основал инновационную докторскую программу в нервном вычислении и есть местом рождения познавательной психологии и искусственного интеллекта. Основываясь на ее преимуществах в биологии, информатике, психологии, разработке и статистике, CMU запустил BrainHub, инициативу, которая сосредотачивается о том, как деятельность и структура мозга дают начало сложным поведениям.