無需活體大腦檢測結合AI可預測神經元活動
據最新一期《自然》雜志報道，借助由腦組織創建的神經元及其連接圖——“連接組”，再結合人工智能（AI），美國與德國科學家達成了此前從未實現的突破：無需對活體大腦進行任何檢測，便能預測單個神經元的活動。 數十年來，神經學家在實驗室耗費大量時間，精心檢測活體動物的神經元活動。這些實驗雖為理解大腦工作原理帶來突破性見解，但僅觸及表面，大腦大部分區域仍未被探索。 此次，美國霍華德休斯醫學研究所珍莉亞研究園區和德國圖賓根大學研究團隊運用AI和連接組，來預測活體大腦中神經元的活動。他們僅憑借從果蠅視覺系統連接組中收集的神經回路連接信息，以及對該回路功能的猜測，便創建出果蠅視覺系統的AI模擬，預測出回路中每個神經元的活動。 研究團隊利用連接組，構建了果蠅視覺系統的力學網絡模擬。在該模型中，每個神經元和突觸都與大腦中的真實神經元和突觸相對應。盡管他們不清楚每個神經元和突觸的動態變化，但連接組的數據使團隊能運用深度學習方法推斷這些未知參數......閱讀全文
無需活體大腦檢測－結合AI可預測神經元活動
據最新一期《自然》雜志報道，借助由腦組織創建的神經元及其連接圖——“連接組”，再結合人工智能（AI），美國與德國科學家達成了此前從未實現的突破：無需對活體大腦進行任何檢測，便能預測單個神經元的活動。 數十年來，神經學家在實驗室耗費大量時間，精心檢測活體動物的神經元活動。這些實驗雖為理解大腦工作
谷歌AI自動重構3D大腦－最高精度繪制神經元
[新智元導讀]AI能夠映射大腦神經元。人類大腦包含大約860億個神經元，并且一個立方毫米的神經元可以產生超過1000TB的數據。由于其龐大的規模，繪制神經系統內部結構的過程是計算密集和繁瑣的。為了加速這一過程，谷歌和德國馬克斯普朗克神經生物學研究所的研究人員開發了一種基于深度學習的系統，可以自動
AI系統繪出“多彩”大腦布線圖，可解開和重建大腦密集神經元網絡
日本九州大學研究人員在新一期《自然·通訊》上發表文章稱，他們開發了一種新的人工智能（AI）工具——QDyeFinder，其可從小鼠大腦的圖像中自動識別和重建單個神經元。該過程涉及使用超多色標記協議去標記神經元，然后讓AI通過匹配相似的顏色組合自動識別神經元的結構。識別神經元的一種策略是用特定顏色的熒
韓國：神經元芯片成AI研發“明星”
納沛斯半導體是一家大型半導體封測企業，在韓國和全球半導體業界以技術和實力著稱。不久前，記者參加了納沛斯半導體公司的一場產品說明會，會后采訪了該公司未來智能事業部部門長安廷鎬先生。說明會由安先生主持，會上的明星是一款產品編號為NM500的AI芯片，被稱為全球第一片正式量產的神經元芯片（NPU）。???
新型人工神經元有望用于AI技術
斯坦福大學和桑迪亞國家實驗室的研究人員在一份研究報告中稱開發了基于人腦神經元連接的計算機組分：一種充當人工突觸的裝置，模仿神經元在大腦中的通信方式。 該團隊報告說，這些設備中的9個的原型陣列在處理速度，能效，再現性和耐久性方面表現甚至優于預期。展望未來，團隊成員希望將他們的人工突觸與傳統電子設
AI系統繪出“多彩”大腦布線圖
科技日報北京7月2日電（記者張夢然）日本九州大學研究人員在新一期《自然·通訊》上發表文章稱，他們開發了一種新的人工智能（AI）工具——QDyeFinder，其可從小鼠大腦的圖像中自動識別和重建單個神經元。該過程涉及使用超多色標記協議去標記神經元，然后讓AI通過匹配相似的顏色組合自動識別神經元的結構。
醫療AI戰勝“最強大腦”，并非偶然
?? 人工智能完勝醫學界的“最強大腦”，這是人工智能在發展過程中取得的又一成績。 6月30日，備受關注的首場神經影像領域的“人機大戰”在國家會議中心落下帷幕，在腦腫瘤和腦血管影像判讀比賽中，醫療AI最終以高出20%的準確率戰勝了醫學界的“最強大腦”。據悉，如果這款AI產品投入使用，核磁檢查的出片速
AI讓大腦變懶變笨了嗎？
近日，一項公布于預印本服務器arXiv的研究發現，使用ChatGPT寫論文的人，其大腦活躍度低于被禁止使用任何在線工具寫論文的人。這項調查是評估人工智能（AI）是否正使人們變得“認知懶惰”的更廣泛研究的一部分。美國麻省理工學院媒體實驗室的Nataliya Kosmyna及同事，測量了大學生在使用聊天
AI大模型“源”煉造客服大腦
2018年至今，NLP領域經歷了非常大的變化，Transformer、ELMO、BERT、GPT-3，再到最近的ChatGPT（GPT 3.5的微調）的突破，NLP在預訓練大模型的暴力拆解路上越走越遠，這也讓各行業開始相信：很多之前無法做到的場景、效果，現在可以有新的解法和落地。 智能客服，是
AI結合“連接組”可預測神經元活動
科技日報訊?（記者張夢然）據最新一期《自然》雜志報道，借助由腦組織創建的神經元及其連接圖——“連接組”，再結合人工智能（AI），美國與德國科學家達成了此前從未實現的突破：無需對活體大腦進行任何檢測，便能預測單個神經元的活動。光線進入果蠅的復眼，使六邊形排列的光感受器通過復雜的神經網絡發送電信號，從而
AI大腦植入技術恢復患者感覺和運動
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506133.shtm
AI智能菌落計數，“肉眼”和“大腦”都不用
在醫療衛生，環保，食品，化工，生物產業等領域，細菌培養都是非常重要的工作.菌落數計算更是非常必要的評判指標.但是菌落的計數是一個非常繁瑣且枯燥的過程. 傳統人工菌落計數”四大罪狀” 1、費時費力，效率低下，影響研究或是結果報告的效率。 2、可能出現人為的記憶偏差出現計數錯漏。 3、存在密
神經元新計算模型或產生更強大AI
模型或產生更強大AI?數字手與人手相互繪制圖畫（藝術圖）。圖片來源：西蒙斯基金會科技日報北京6月30日電?（記者張夢然）幾乎所有支持現代人工智能（AI）工具的神經網絡都是基于20世紀60年代的活體神經元計算模型。但美國西蒙斯基金會熨斗研究所計算神經科學中心（CCN）開發的新模型表明，這種已有數十年歷
AI教育風潮席卷中國高校－學生用AI學AI
“What does this machine do(這臺機器是干什么的)？”4日下午，西南交通大學孟加拉國留學生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲勞試驗儀器的照片。收到他的語音提問后，手機中的24小時在線“AI學伴”瞬間給出如論文般詳細的英文回答。 這是西南交大首門人工智能通識課的第一課
植入物結合AI將大腦信號轉為語音
荷蘭拉德堡德大學和烏得勒支大學科學家成功將人類的大腦信號轉化為人們能聽得見的語音。借助植入物和人工智能解碼來自大腦的信號，他們能夠預測用戶想說的話，準確率為92%至100%。研究人員希望這項技術能夠幫助癱瘓且無法溝通的患者再次“發聲”。相關論文發表于最新一期《神經工程雜志》。 拉德堡德大學科研
“達爾文”大模型發布－為生物領域打造AI大腦
7月4日，賽靈力聯合清華珠三角研究院、賽業生物、大灣區科創中心共同舉辦達爾文大模型發布會。達爾文大模型基于多元、多模態復雜數據和先進的人工智能技術，對生物領域的復雜系統建模和分析進行深入研究，為生物學產業、研究和應用發展提供有力支撐。達爾文提出進化論，闡述物種進化的基本原理，即適者生存。對應的，達爾
用AI識別AI：西湖大學研究可檢測AI生成文本
虛假新聞、惡意產品評論、剽竊……ChatGPT、 GPT-4等AI大語言模型的應用帶來便利，但其誤用也帶來一系列問題。西湖大學工學院張岳教授的“文本智能實驗室”日前發布的一項研究提出一種高準確率、高速、低成本、通用的新文本檢測方法——Fast-DetectGPT，無需訓練即可識別各種AI大語言模型生
ChatGPT的拷問：何為AI倫理、AI治理
前不久，AI聊天機器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大規模的自傳播。作為人工智能領域的現象級應用，ChatGPT可能引發的信任、責任、倫理、法律等問題也很快引發各界關注與擔憂。近年來，不少關于人工智能（AI），并和人類生產、生活關系緊密的議題被廣泛討論，諸如“如何應對AI可能對社會產生
“AI+”時代－|－AI“解碼”免疫系統
人體免疫系統包含了很多有關身體健康的信息，其中的關鍵部分就包含在血液中。醫學界提出了一個大膽設想：通過創建一個萬能的血液測試，采集免疫系統與病原體之間的反應信息，繪制“免疫圖譜”，從而解碼免疫系統中的信息，及時在疾病惡化前篩查確診。那么，什么樣的平臺能提供足夠的計算力，不斷通過機器學習和精準模型
ChatGPT的拷問：何為AI倫理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天機器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大規模的自傳播。作為人工智能領域的現象級應用，ChatGPT可能引發的信任、責任、倫理、法律等問題也很快引發各
用AI數據訓練AI可能最終導致崩潰
《自然》7月24日發表的一篇論文指出，用人工智能（AI）生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型可能會污染它們的輸出，這個概念稱為“模型崩潰”（model collapse）。該研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的胡言亂語，顯示出使用可靠數據訓練AI模型的重要性。生成式AI工具越來越受歡迎，如大語言
用AI數據訓練AI可能最終導致崩潰
《自然》7月24日發表的一篇論文指出，用人工智能（AI）生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型可能會污染它們的輸出，這個概念稱為“模型崩潰”（model collapse）。該研究顯示，原始內容會在數代內變成不相關的胡言亂語，顯示出使用可靠數據訓練AI模型的重要性。 生成式AI工具越來越受歡迎，
為什么越使用AI，越活得像個AI
生成式人工智能（AIGC）在重塑生產力的同時，也給高等教育領域帶來了顛覆性變革。然而，它所具有的“技術雙面性”很可能引發“流利但不真實”“道德偏見”“技術依賴”等問題，這將影響高等教育場景。2023年初，全球多所高校陸續出臺政策禁止學生使用生成式AI，但越來越多的大學開始意識到生成式AI勢不可擋，單
AI“參謀”來了！中關村AI新藥研發平臺落成
12月19日，由中關村生命科學園與角井（北京）生物技術有限公司共同發起建設的中關村AI新藥研發平臺在北京中關村生命科學園舉行落成典禮。該平臺于2020年12月開始籌建，旨在利用人工智能技術幫助制藥企業快速進行藥物靶點發現和篩選、藥物作用機制探索、特異性抗體優化等工作，成為生物醫藥企業新藥研發的
亞馬遜云推出AI代理功能，讓AI成為助理
Amazon Bedrock的Agents（代理）功能將使公司能夠構建可以自動執行特定任務的AI應用程序，例如預訂餐廳，而不僅僅是得到去哪里吃飯的建議。 “很多人都如此聚焦于這些模型和模型的大小，但我認為真正重要的是如何利用它們構建應用，這也是今天發布代理（Agents）功能的一個重要原因。”
“氏無界·AI無疆”醫療AI成果轉化行動啟動
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516109.shtm
“AI成龍”遇冷，AI數字人在影視業不靈？
影視業成為“粗制濫造”的標簽?近日，影視巨星成龍主演、大量使用了人工智能（AI）數字人技術的電影《傳說》登陸大熒幕，卻遭遇了票房與口碑的雙失利。截至7月20日，豆瓣評分5.3，上映10天累計票房不到8000萬元。顯然，“AI成龍”遭到了冷遇。“AI成龍”本是《傳說》這部電影的賣點。據介紹，為了劇情需
用AI生成數據訓練AI或導致模型崩潰
《自然》24日正式發表的一篇研究論文指出了一個人工智能（AI）嚴重問題：用AI生成的數據集訓練未來幾代機器學習模型，可能會嚴重“污染”它們的輸出，這被稱為“模型崩潰”。研究顯示，原始內容會在9次迭代以后，變成不相關的“胡言亂語”（演示中一個建筑文本最終變成了野兔的名字），這凸顯出使用可靠數據訓練
AI－耗電超出預期，未來－AI－進展或依賴能源突破
據 technews 報道，由于 AI 消耗電力將遠遠超出人們預期，OpenAI 執行長 Sam Altman 認為，未來 AI 發展需要尋求能源突破。Sam Altman在彭博社于達沃斯世界經濟論壇（World Economic Forum）期間舉行的座談活動中談道，對氣候友善的能源，特別是核融合
AI也分級？清華教授推動全球首個AI《分級定義》
AI對話系統發展歷程 高凱 攝 28日，由清華大學計算機教授、智能技術與系統實驗室副主任黃民烈發起，聯合了十余家科研機構、二十多位知名學者共同制定的全球首個《AI對話系統分級定義》(以下簡稱《分級定義》)正式發布，《分級定義》將推動AI對話系統在虛擬個人助理、智能家居、智能汽車(車載語音)、情