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发稿时间:2019-05-10 05:14 来源:扑克赌博教程 阅读量:688
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扑克赌博教程扑克赌博教程扑克赌博教程 大脑中细胞是如何进行信号传输,大脑如何进行空间定位呢?Edvard Moser教授表示,人类的大脑大概有一千亿个神经元,每个细胞会和周边一万个细胞进行信号交流。为了解决大脑细胞如何记忆时间的问题,通过研究,他们课题组发现即使我们进入睡眠状态,大脑中的某些位置细胞也会被激活。那么各种类型的脑细胞之间是如何配合的呢?通过目前新的技术,可以同时记录成百上千的神经细胞被激活时的信号,这方面目前有了很多研究进展。 谈到人工智能和人类大脑的关系,Edvard Moser教授表示,过去计算机主要用来进行运算,但对计算机来说,比较困难的是如何来识别物体,因此,我们可以通过神经网络来改进计算机,另外,可以让人工智能的通过自我培训来进行学习升级。目前,机器学习已经取得了巨大进展。在某些方面,计算机已经超越了人类。Edvard Mose教授相信,未来神经科学会有更好的发展,而且神经科学的发展也会促进人工智能的发展。 下一张幻灯片。这一张是对前面May-Britt发言的补充,前面她介绍了位置细胞、网格细胞、头方向细胞、速度细胞等等,这里我又补充了一下,这里是对前面May-Britt演讲的补充。在过去10~20年中我们又发现了更多类型的脑细胞,这些脑细胞就像一个机器构成的螺丝螺母,虽然我们发现了这些细胞,知道了有不同种类的螺丝螺母,但这些不同的细胞如何合作呢?首先我们区分了位置细胞和网格细胞的差别,这里先讲位置细胞。 这个发现对我们非常有用,在内嗅皮层内的网格细胞有助于帮我们判断方向和距离,因为我们的矩阵不会随着你的改变而改变,那么我们在内嗅皮层内还要对这个存储的记忆进行处理。 一般来说实验室的机器非常大,但随着试验设备的小型化,可以小到研究大鼠的一个脑细胞,像我们知道北京大学也具备了这方面的能力,也跟我们开展了一些研究的合作,一会儿大家看一下我们在试验室的一些试验活动的记录。 有了这个微型示波器,我们可以看当大鼠在盒子中跑来跑去的时候,脑细胞的激活情况。这里我们看到大脑皮层的几百个神经元,我们利用了荧光剂的显影,当这些神经元被激活的时候,它就会亮起来,那我们可以追踪几百个脑细胞的激活情况。我们感兴趣的是当小鼠在盒子里跑来跑去的时候,这些神经元如何被激活,以及神经元之间是如何沟通的。我们不仅要研究独立的脑细胞以及他们之间的沟通,微型示波器是个城乡率比较低的显微镜,不仅可以用来研究大鼠,也可以用来研究人。 下一张幻灯片。在这里,我们可以推断把它所有的活动加在一起,可以看它的实际问题。比如当大鼠走进一个盒子的时候,我们可以去培训它的神经网络,然后我们让计算机经过这样的学习之后去预测,它的预测准确性达到100%,这就说明大脑这个区域在空间区域边上,这个区域可以说是大脑负责时间编码的区域,它的精度是非常高的。 下一张幻灯片。这里有一个非常有意思的方面,我们说到时间它有一个问题,因为时间是流动的,它不会重复,所以时间是不可复制的,试验已经完成了,不可以再重新做一遍。但当我们培训了老鼠,培训了它做同样的事情,做的次数足够多。比如这里有一个“8”的形状,专门跑“8”的形状,May-Britt做的一项研究就是就是怎么样去准确的预测老鼠在黑白箱子中的成功率。 还有几分钟,我介绍一下跟本次论坛有联系的主题,因为我们讲的是世界科技创新论坛,这里我想谈谈人的大脑和人工智能AI之间的关系,人工智能在过去几年取得了巨大的进展。过去计算机主要用来更快的运算和寻找信息,但是对电脑来说比较困难的任务是解决那些对人脑甚至老鼠脑来说非常简单的活动。比如说识别物品,对电脑来说是很难的,怎么让计算机认识到这两个物体不是讲台的一部分,对于人脑来说这是很简单的,但是对于计算机来说它无法识别这两个物品不是讲台的一部分。 当然,现在计算机这个能力在提升,但是这里我们认识到电脑需要得到改进。第一,我们需要电脑利用神经元网络去运算,它有不同的层次,像神经元网络一样有不同的层次。第二,我们希望计算机具备学习能力,因为大脑具备学习能力,大脑通过学习之后能加强脑细胞之间的联系,基于脑内的活动,大脑可以通过自己内部自动调节使得下一次的表现更好,我们希望计算机也具备这个能力。 下一张幻灯片。这里举了两个例子,这是计算机在下围棋,现在计算机已经能打败世界上最厉害的国际围棋手,也就是说可以利用人工智能的网络通过自我培训掌握这种技能。去年,一群在伦敦的deep-mind团队培训了电脑,它不需要规则,让计算机自我培训,最后一百局以百胜打败了人的冠军,所以机器学习也取得了巨大进展。 这个和我们的导航有相关吗?说到导航又说到我们的网格细胞,这是伦敦的同一群人员,他们培训了电脑、人工代理。通过给电脑有关空间和方向的信息,看电脑是否能自我学习。首先他们用像对角线这种方式自我组织,让电脑参与了一个VR环境的导航,这个VR环境里面有很多的门,说你能不能找到从一个点到另一个点最近的距离,这两个点也是不能直接联系的。发现机器的表现要比非常擅长玩VR游戏的人的表现还要好,也就是计算机超过了人的判断力。 这个网络不仅打败了人,而且打败了只有空间细胞和网格细胞的这个机器。未来神经科学会有更好的进展,这是我的合作团队,那么现在正处于该项研究的非常有趣的历史时机,而且我们这领域的发展会对人工智能的进步产生重大的促进作用。 当天晚上,面临抢劫、勒索、绑架、强奸和腐败等指控的警察们在总统府前成排站立、低头不语,杜特尔特喊话道:“如果你们继续胡作非为,狗崽子们,我真的会杀了你们。” 针对与贩毒组织和贪腐难逃干系的警察,杜特尔特威胁道:“我有一个特殊组织,会让你们在它的监控之下度过余生。如果你们再犯错,我将杀了你们。” 缉毒行动主要依靠警察系统完成,而大量腐败警察的存在让杜特尔特的缉毒行动备受质疑,因为根本无法判断其逮捕的人是否真的有罪。 去年年初,杜特尔特在电视上抨击面临指控的“黑警”,并向他们提供了两个选择:脱掉警服或者“上前线”。“上前线”的警察将被发配到充满生命危险、反政府武装组织十分猖獗的巴西兰省。 今年2月,监控全球贪腐问题的非政府组织“透明国际”发布了2017年全球180个国家的清廉指数排名。根据该报告,菲律宾排在第111位,比2016年下滑10位,创5年来历史新低。 根据美国反腐败门户网站GAN所发布的菲律宾腐败报告,菲律宾的腐败几乎无处不在,而警察队伍被认为是该国腐败最严重的机构之一。

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