Q:
การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรสามารถช่วยสังเกตเซลล์ประสาทชีวภาพได้อย่างไรและทำไมเรื่องนี้จึงเป็น AI ที่ทำให้เกิดความสับสน
A:การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรไม่เพียงแค่เป็นแบบจำลองการทำงานของสมองมนุษย์ - นักวิทยาศาสตร์ยังใช้เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย ML เพื่อดูสมองของตัวเองและเซลล์ประสาทส่วนบุคคลที่ระบบเหล่านี้สร้างขึ้น
บทความ Wired กล่าวถึงความพยายามอย่างต่อเนื่องในการมองเข้าไปในสมองและระบุคุณสมบัติของเซลล์ประสาทส่วนบุคคล นักเขียน Robbie Gonzalez พูดถึงความพยายามปี 2007 ที่แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่ยังคงอยู่ในการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องจักรในปัจจุบัน
| ดาวน์โหลดฟรี: การเรียนรู้ของเครื่องและเหตุผลที่สำคัญ |
โครงการเหล่านี้ยังแสดงให้เห็นถึงลักษณะที่ใช้แรงงานมากในการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรภายใต้การดูแล ในโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องจักรภายใต้การดูแลข้อมูลการฝึกอบรมจะต้องมีการติดฉลากอย่างระมัดระวังเพื่อช่วยในการจัดทำโครงการเพื่อความสำเร็จและความแม่นยำ
กอนซาเลซพูดคุยเกี่ยวกับสถานการณ์ที่สมาชิกหลายคนในทีมรวมตัวกันเพื่อดำเนินการด้านแรงงานจำนวนมากซึ่งจำเป็นต้องมีการติดฉลากแบบที่โครงการเหล่านี้ต้องการ - อธิบายคอลเลกชันของนักเรียนภาคฤดูร้อนนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาและบุคคลหลังปริญญาเอก อธิบายวิธีที่หมายเหตุประกอบข้อมูลช่วยในการเตรียมชุดข้อมูล สถาบันแห่งชาติของความผิดปกติของระบบประสาทและโรคหลอดเลือดสมองซึ่งซูทเทอร์แลนด์เป็นผู้อำนวยการเป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนการศึกษา
ด้วยการใช้โครงข่ายใยประสาทแบบลึกทีมนำโดย Stephen Finkbeiner นักประสาทวิทยาชาวซานฟรานซิสโกและผู้เชี่ยวชาญบางคนใน Google ได้สังเกตเห็นภาพของเซลล์ที่มีและไม่มีแท็กการทำเครื่องหมายฟลูออเรสเซนต์ชนิดต่าง ๆ เทคโนโลยีดูที่แต่ละส่วนของเซลล์ประสาทเช่นแอกซอนและเดนดริทและพยายามแยกเซลล์ชนิดต่าง ๆ ออกจากกันในกระบวนการที่ Finkbeiner และอื่น ๆ เรียกว่าการติดฉลากซิลิก้าหรือ ISL
การวิจัยประเภทนี้อาจสร้างความสับสนให้กับผู้ที่ยังใหม่ต่อกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง นั่นเป็นเพราะความคิดในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์นั้นมีพื้นฐานมาจากเครือข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นตัวแบบดิจิตอลของการทำงานของเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์
เซลล์ประสาทเทียมซึ่งสร้างขึ้นจากเซลล์ประสาทชีวภาพมีชุดของอินพุตถ่วงน้ำหนักฟังก์ชันการแปลงและฟังก์ชันการเปิดใช้งาน เช่นเดียวกับเซลล์ประสาทชีวภาพมันใช้ในรูปแบบของข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลบางส่วนและส่งกลับผลลัพธ์ ดังนั้นมันเป็นเรื่องน่าขันเล็กน้อยที่นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้โครงข่ายประสาทที่ได้รับแรงบันดาลใจทางชีววิทยาเพื่อดูเซลล์ประสาทชีวภาพได้
ในทางหนึ่งมันลงไปที่โพรงกระต่ายของเทคโนโลยีแบบเรียกซ้ำ - แต่มันก็ช่วยเร่งกระบวนการเรียนรู้ในอุตสาหกรรมนี้ - และมันยังพิสูจน์ให้เราเห็นว่าในท้ายที่สุดประสาทวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมไฟฟ้ากำลังใกล้ชิดกันมาก เชื่อมโยง ในความคิดเห็นของบางคนเรากำลังเข้าใกล้ความเป็นเอกเทศที่พูดถึงโดยจิตใจไอทีที่ยอดเยี่ยม Ray Kurzweil ที่เส้นแบ่งระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรจะเบลออย่างต่อเนื่อง มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณาว่านักวิทยาศาสตร์ใช้เทคโนโลยีที่ทรงพลังเหล่านี้กับโลกของเราอย่างไรเพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าแบบจำลองใหม่เหล่านี้ทำงานอย่างไร
