İnsan zekası konusundaki anlayışımızı konuşma ve ilerletme yeteneğini kaybedenlere “sesi” geri yükleme potansiyeline sahip keşifler: Doğrudan noktaya ve belirgin bir hırs yükü ile son araştırmaya eşlik eden nota AI ve sinirbilim alanında meta tarafından yürütülmektedir. Çalışma meselesi, insanlar ve robotlar arasındaki işbirliğinden, dilin kod çözme teknolojilerine ulaşmak için beynimiz ile makinenin zekası arasındaki ilişkiye kadar farklı algoritmalar uygulama alanlarıdır. Ve Mark Zuckerberg liderliğindeki şirketin çok fazla ve aynı zamanda devrimci olacağına söz veren teknoloji topluluğunun dikkatine yol açan haberler.
Gelişmiş yapay zekaya doğru
Meta Fair’in çalışma ekibi (temel yapay zeka araştırmasının kısaltması olan Avant -Garde Paris Laboratuvarı Bilimsel Araştırmalarda), insan becerilerini geliştirmek için iki farklı proje yürütüyor. Birincisi, meg teknikleri (magnetansfalografi) aracılığıyla invaziv olmayan beyin kayıtlarından elde edilen ifadeleri kod çözebilen bir modelle ilgilidir. en azından niyet) bunu yapamayan konularda iletişim kurabilme yeteneğini geri kazanmak için yeni beyin hesaplayan arayüzlerin yolu. Ancak ikincisi, beynin düşünceleri “dinamik sinir kodu” kullanarak karmaşık motor eylem dizilerine nasıl dönüştürdüğünün keşfinden doğdu. Fuarda incelenen ve deneyler, başka bir deyişle, ses ve çok dilli iletişim işleme bağlamında ilerleme yoluyla elde edilecek olan SO -Called Ami’nin (ileri makine zekası), gelişmiş yapay zekanın yeni sınırıdır. Karmaşık insan ihtiyaçlarını anlayabilen ve yanıtlayabilen sistemler yaratma, sonuç olarak bireyin bireysel yaşamını iyileştirme hedefi.
Meta’nın Rüyası: Beyin sinyallerini çözmek için
Pratik bir bakış açısından, Fuar’ın amacı, dili beyinden yorumlamak ve insan iletişiminin anlayış düzeyini arttırmak ve ME’nin paradigmasına yolculuğa süreklilik sağlamak için yapay zeka becerilerini en üst düzeye çıkarmaktır. Bu anlamda elde edilen son kilometre taşı, San Sebastian, İspanya’nın disiplinlerarası bir araştırma merkezi olan Bask Biliş, Beyin ve Dil Merkezi ile işbirliğinden doğdu ve tam olarak tam ifadelerin yeniden yapılandırılmasını sağlayan bir testin başarısı ile ilgilidir. Beyin sinyallerinin kod çözülmesi ve beynin düşünceleri nasıl etkili bir şekilde bir dizi kelimeye dönüştürdüğünün anlaşılması. Bu sonuçların arkasında, meta vurgu ile altını çiziyorlar, Kaliforniya şirketinin Paris Üniversitesi Hastanesi Rothschild Hastanesi Vakfı’ndan Nörospin (CEA), Inria dahil olmak üzere Avrupa’daki ana araştırma enstitülerine kadar Nörobilim Topluluğu ile geliştirdiği güçlü sinerji var. , Ens-psl ve cnrs. İnvaziv olmayan beyin kayıtlarından dili çözmek için yapay zekadan yararlanmak, her yıl milyonlarca insanı etkileyen iletişim hakkını engelleyen beyin lezyonlarının bir fenomeninden kaynaklanan yanıttır. Mevcut yaklaşımlar, di meta blog blogunu okur, komut sinyallerini AI tarafından pilotluk yapan bir kod çözücüye besleyen bir nöropotez yoluyla iletişimin nasıl geri yüklenebileceğini gösterir; Fuar mühendislerinin çalıştığı bir başka dönüm noktası da orada söyleniyor
Beyindeki dil üretimini koordine eden nöral mekanizmaların anlaşılması, sinirbilim için her zaman son derece zor olan uygulamalar. Bu bağlamda, AI, meg sinyallerini her saniyenin binlerce anlık görüntüsünü çekerek ve böylece düşüncelerin kelimelere, hecelere ve hatta tek harflere dönüştürüldüğünde kesin momentin tanımlanmasına izin vererek yorumlamayı mümkün kıldı. İnsan dilinin nöral kodunu deşifre etmek, mimarisini ve hesaplama ilkelerini anlamak, nihayet Meta’dan, yapay zeka ve sinirbilimin ana evrimsel zorluklarından biri olmaya devam etmektedir ve bu nedenle AMI geliştirmek için önemli bir yoldur.
İnsan ve makineleri yaklaştırmak için bir çerçeve
Bir başka önemli varış geliştirme hattı, Menlo Park Company’nin Partnr projesini sunduğu bir alan olan insanlar ve robotlar arasındaki işbirliğinin optimizasyonu ile ilgilidir, robotları daha doğal, akıcı ve insanlarla kesintisiz etkileşim kuracak şekilde eğitmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir arama çerçevesi , elleçleme veya ev işleri gibi günlük görevlerle yüzleşmek. Fikir esasen, kullanıcıların ihtiyaçlarını dinamik olarak anlayabilen ve dinamik olarak anlayabilen insansı (sosyal robotlar) vererek çevredeki ortamla ilişki kurma şeklimizi radikal olarak dönüştürmek ve sonuç olarak onlarla etkileşimi daha benzer hale getirmektir. bir insan asistanı. Bir robot üzerinde test edildiğinde, Meta’dan onaylarlar, Partnr mevcut referans standartlarını hız ve performans açısından geçmiştir, bağlamı akıl yürütmek ve anlamak için karmaşık eylemleri parçalamayı başarır. Hala bir notta okunan çerçeve, büyük bir veri kümesi, işbirlikçi robotları değerlendirmek için bir ölçüt ve araştırma topluluğu tarafından daha fazla kullanılabilen ve geliştirilebilen bir simülasyon modeli içerirken, testler için karışık gerçeklik arayüzleri için kullanıldıkları testler için kullanılmıştır. Karar verme sürecine genel bir bakış sunan robotun eylemlerini ve düşünce sürecini gösteren görev izleyicileri. Yalıtımda çalışan birçok geleneksel sistemin aksine, Partnr, sosyal robotları, gerçek dünyadaki sonuçları test etmeden önce sanal ortamlarda makineleri eğitmenize olanak tanıyan büyük ölçekli bir simülasyon sistemi aracılığıyla eğitmek için tasarlanmıştır. fiziksel deneyler. Bu modeli yapılandırmak için Meta, daha önce Simülasyon Platformları Habitat 1.0 ve Habitat 2.0’da gerçekleştirilen deneyleri değerlendirmektedir; ve Habitat 3.0’ın insansı insanlarla işbirliği için daha karmaşık prosedürlerle eğitmenizi sağlayan bir simülasyon etkinleştirme yeteneğini ortaya koymuştur. Çerçeveyle, bu varsayımdır, Zuckerberg, robotları geleceğin bir ortağı olarak yeniden icat etmek için yeni bir ası düşürerek büyük bir ses çıkarmak için geri döner.
