ИИ учится полноценно понимать язык и активность нейронов

Опубликовано at 16:06
77 0

Любопытный эксперимент с нейросетями  разрабатывают сейчас в лаборатории нейрокомпьютерных интерфейсов МГУ им. М.В. Ломоносова. По прогнозам ученых, нейросети глубокого обучения (deep learning) в будущем помогут не только расшифровать принципы деятельности мозга человека, но и наладить с ним постоянную связь

.Для начала ученые хотят загрузить в компьютер как можно больше электроэнцефалограмм (ЭЭГ) и поставить перед нейросетями задачу обнаружить отличия в них при простых командах — например, повернуть направо/налево. Если связь между искусственным и человеческим интеллектами будет установлена, люди смогут оперировать в тысячи раз большими объемами информации, при этом не нарушая обусловленные человеческой природой естественные проявления чувств, эмоций и сознания.

Этот проект очень амбициозен, ведь даже в презентации Илона Маска на «Нейролинке», речь шла лишь о совершенствовании технологии множественного вживления электродов в мозг, чтобы регистрировать активность десятков тысяч нервных клеток. А ведь только у крыс нейронов 200 млн, а у человека более 86 млрд.

По мнению специалистов, ключ в том, чтобы строить коммуникационный канал одновременно с двух сторон: от мозга на основе его умения «прислушиваться» к запросам внешней среды и от компьютера с модулями искусственного интеллекта, способными научиться распознавать команды мозга.

Для нейросети технически это будет типовой задача на распознавание образов. Только вот образами выступят не номера автомобилей и не лица преступников, а показатели ЭЭГ, в которых отражаются намерения человека. Результаты работы нейросети будут в каком-то виде сообщать мозгу, который в свою очередь станет перестраивать свою активность, чтобы становиться все более понятным для компьютера. В результате между мозгом и нейросетью выработается специфический язык общения.

Как мечтают ученые, при успешной реализации идеи наладить прямой канал связи между ИНС и мозгом перед человеком откроются совершенно новые возможности: к примеру, можно будет рассчитывать на управление ячейками процессоров в качестве дополнительной памяти и для размещения в них наиболее трудных для мозга переборных операций.

Особенно интересна идея взаимодействия искусственного интеллекта с активностью мозга, — ведь такой интеллект сможет подобрать наиболее подходящие для интерфейса зрительные (и, потенциально, слуховые и тактильные) стимулы, — отметил эксперт. — Качество считывания мыслей несомненно улучшится. Такие нейроинтерфейсы будут очень полезны в медицине — для восстановления функций у больных с неврологическими поражениями и для ускорения их реабилитации. — научный руководитель Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник Центра нейроинженерии Университета Дьюка (США) Михаил Лебедев.

Другая примечательная разработка, о которой стало известно на этой неделе (пока в Лас-Вегасе проходит Black Hat USA 2019): американские ученые обучили модель ИИ извлекать из неструктурированных текстовых данных информацию об угрозах.

С помощью технологий машинного обучения и обработки естественного языка система идентифицирует и извлекает из неструктурированного текста шаблоны, описывающие подробности о кибератаках. Система обучена распознавать известные угрозы и способна из неструктурированного текста извлекать сведения об атакующем, методах осуществления атаки, семействах вредоносного ПО.

В процессе обработки естественного языка извлечение именованного объекта используется для классификации текстовых фраз по заранее установленным категориям. Как правило, этот процесс предшествует более сложным задачам, таким как идентификация псевдонимов, связи между атакующими и их тактик, техник и процедур и т.д.

Для обучения модели искусственного интеллекта (ИИ) специалисты Microsoft Defender ATP Research использовали текстовую базу данных, состоящую более чем из 2,7 тыс. публично доступных документов, описывающих действия, поведение и инструменты различных киберпреступников. Каждый документ в БД состоял в среднем из двух тысяч токенов.

Любопытная деталь: в дополнение к традиционным функциям, применяемым в процессе обработки естественного языка (словарная форма, части речи и орфография), специалисты также экспериментировали с кастомизированным вложением слов, что дало им возможность выявлять связи между двумя словами, имеющими одно и то же значение или используемыми в одном контексте.

Читайте также на АКБ:

Что такое корпорация: ИИ от Alibaba устойчиво обгоняет человека в понимании текстов

Нейросеть Facebook научилась читать мысли

Эмоции, галактики и собачки: новые рубежи нейросетей

Подписываемся, следим @CyberAgency

Related Post

«Лаборатория Касперского»: россияне готовы к новогоднему всплеску мошенничества в сети

Опубликовано - 25.12.2018 0
B2B International по заказу «Лаборатории Касперского» провел опрос, который показал неожиданную осведомленность и грамотность по отношению к онлайн-шопингу у россиян.…