突破性人工智能利用大脑数据预测小鼠运动 准确率高达95%

突破性人工智能利用大脑数据预测小鼠运动 准确率高达95% 一种用于预测行为状态的新型"端到端"深度学习方法使用了无需预处理或预先指定特征的全皮层功能成像。该方法由医科学生梶冈武弘（AJIOKA Takehiro）和神户大学高见彻（TAKUMI Toru）领导的团队开发，他们还能确定哪些大脑区域与算法最相关（如图）。提取这些信息的能力为未来开发脑机接口奠定了基础。资料来源：梶冈武弘要制作脑机接口，就必须了解大脑信号和受影响的动作之间的关系。这就是所谓的"神经解码"，这一领域的大部分研究都是通过植入大脑的电极来测量脑细胞的电活动。另一方面，功能成像技术，如核磁共振成像或钙成像，可以监测整个大脑，并通过代理数据使活跃的大脑区域清晰可见。其中，钙成像速度更快，空间分辨率更高。但在神经解码工作中，这些数据源仍未得到利用。其中一个特别的障碍是需要对数据进行预处理，如去除噪音或确定感兴趣的区域，因此很难为多种不同行为的神经解码设计出通用的程序。神户大学医科学生 Ajioka Takehiro 利用神经科学家 Takumi Toru 领导的团队的跨学科专业知识解决了这一问题。Ajioka 说："我们在基于 VR 的小鼠实时成像和运动跟踪系统以及深度学习技术方面的经验，让我们能够探索'端到端'深度学习方法，这意味着它们不需要预处理或预先指定的特征，从而可以评估整个皮层的神经解码信息。他们将两种不同的深度学习算法（一种针对空间模式，一种针对时间模式）结合到小鼠在跑步机上休息或奔跑的全皮层胶片数据中，并训练他们的人工智能模型从皮层图像数据中准确预测小鼠是在移动还是在休息。"神户大学的研究人员在《PLoS 计算生物学》杂志上报告说，他们的模型预测动物真实行为状态的准确率高达 95%，而无需去除噪声或预先定义感兴趣的区域。此外，他们的模型仅凭 0.17 秒的数据就做出了这些准确的预测，这意味着他们可以达到接近实时的速度。而且，这种方法适用于五个不同的个体，这表明该模型可以过滤掉个体特征。然后，神经科学家们通过删除部分数据并观察模型在该状态下的表现，确定图像数据中哪些部分对预测起主要作用。预测结果越差，数据就越重要。梶冈武弘释说："我们的模型能够识别行为分类的关键皮层区域，这尤其令人兴奋，因为它打开了深度学习技术'黑盒'的盖子。"神户大学团队建立了一种可通用的技术，从整个皮层功能成像数据中识别行为状态，并开发了一种技术来识别预测是基于数据的哪些部分。这项研究为进一步开发能够利用无创脑成像进行近实时行为解码的脑机接口奠定了基础。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

生成式 AI 增强了个体创造力但减少了集体多样性

生成式 AI 增强了个体创造力但减少了集体多样性 为了解生成式 AI 对短篇小说创作的影响，伦敦大学学院等机构的研究人员招募了近 300 名志愿者作为“作家”，展开一项在线研究。这些志愿者并不是以创作为生的职业作家。研究人员评估了他们的先天创作力，然后将他们随机分为 3 组。所有志愿者被要求根据随机分配的公海探险、丛林探险和外星探险 3 个选题之一，创作一个 8 句话的小故事。3 组志愿者接受生成式 AI 辅助创作的程度不同。第一组为无 AI 的参照组；其他两组可选择利用 AI 获得一个 3 句话的初始创意，其中之一可选择最多获得 5 个由 AI 产生的创意。创作完成后，志愿者们被要求以新颖性、情感特征等标准对自己创作的故事自我评估。此外还有 600 名外部评审人员以相同标准来评估这些故事。研究显示，接受生成式 AI 辅助有助于创作更有创意、更有趣的故事，这在一开始被测定为先天缺乏创作力的志愿者中尤其明显。但从总体来看，相比参照组，AI 辅助组创作的故事看起来更相似。 via Solidot

AI已经可以“读取”你大脑中的画面了

AI已经可以“读取”你大脑中的画面了 康奈尔大学最近的一篇论文，展示了他们最新的研究成果：因为人在面对不同画面时，大脑内也会有不同的信号传递。而通过核磁共振扫描+AI重建，这项技术成功实现了读取、并重新绘制出你看到的画面...... 视频左半边是受试者原本看到的图像，右半边则是AI重建，效果非常惊人。#AI 论文： 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

准确率仅为26% OpenAI悄然关闭AI文本检测工具

准确率仅为26% OpenAI悄然关闭AI文本检测工具 OpenAI 官方近日更新新闻稿，由于准确率只有 26%，宣布停止 AI 文本检测工具AI Classifier。 该工具主要用于区分文本是由人类撰写还是 AI 生成的，不过在上线之后，OpenAI 发现准确性并不高。IT之家注：OpenAI 并未发布专门的博文表示关闭这项服务，只是更新了原有博文，在文章中宣布了这项调整。 OpenAI 透露，该工具存在严重的准确性问题，无法可靠地识别内容。报告称识别 AI 生成内容的准确性为 26%，且将 9% 人类撰写的文本错误标记为 AI 生成。 OpenAI 表示：“我们正在努力整合反馈，目前正在研究更有效的文本出处技术，并承诺开发和部署机制，使用户能够了解音频或视觉内容是否由 AI 生成”。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

瑞典研究人员称，嗅闻其他人的体味可能有助于治疗社交焦虑症。

瑞典研究人员称，嗅闻其他人的体味可能有助于治疗社交焦虑症。 研究者已对四十多名志愿者进行了初步测试，他们在实验中使用了人们捐献的在看恐怖电影或欢乐电影时的腋下汗液。 研究者认为，这种气味会激活与情绪相关的大脑通路，具有镇静作用，但要得出确切结论仍需进一步确认。(1/3)

麻省理工学院的新型核磁共振成像技术揭示大脑深处隐藏的光线

麻省理工学院的新型核磁共振成像技术揭示大脑深处隐藏的光线 现在，麻省理工学院的工程师们想出了一种新方法来检测大脑中这种被称为生物发光的光：他们改造了脑血管，使其表达一种蛋白质，这种蛋白质能使血管在光的作用下扩张。这种扩张可以通过磁共振成像（MRI）观察到，从而使研究人员能够精确定位光源。"我们在神经科学以及其他领域面临的一个众所周知的问题是，在深层组织中使用光学工具非常困难。"麻省理工学院生物工程、脑与认知科学以及核科学与工程学教授艾伦-贾萨诺夫（Alan Jasanoff）说："我们研究的核心目标之一就是想出一种方法，以相当高的分辨率对深层组织中的生物发光分子进行成像。"贾萨诺夫和他的同事们开发的新技术可以让研究人员比以前更详细地探索大脑的内部运作。贾萨诺夫同时也是麻省理工学院麦戈文大脑研究所的副研究员，他是这项研究的资深作者，研究报告发表在今天（5月10日）的《自然-生物医学工程》上。麻省理工学院前博士后罗伯特-奥伦多夫（Robert Ohlendorf）和李楠是这篇论文的主要作者。一种利用磁共振成像（MRI）检测大脑生物发光的新方法。麻省理工学院开发的这项技术可以让研究人员比以前更详细地探索大脑的内部运作。图为血管在转导了光敏基因后呈现鲜红色。图片来源：研究人员提供生物发光蛋白存在于许多生物体内，包括水母和萤火虫。科学家利用这些蛋白质标记特定的蛋白质或细胞，然后用发光仪检测它们的发光。荧光素酶就是经常用于此目的的蛋白质之一，它有多种形式，能发出不同颜色的光。贾萨诺夫的实验室专门研究利用核磁共振成像技术为大脑成像的新方法，他们希望找到一种方法来检测大脑深处的荧光素酶。为此，他们想出了一种将脑血管转化为光探测器的方法。一种流行的核磁共振成像是通过成像大脑中血流的变化来实现的，因此研究人员设计了血管本身，使其通过扩张对光做出反应。贾萨诺夫说："血管是功能性核磁共振成像和其他无创成像技术中成像对比度的主要来源，因此我们认为可以通过光敏血管本身，将这些技术成像血管的内在能力转化为成像光的手段。"为了使血管对光敏感，研究人员设计血管表达一种叫做Beggiatoa光活化腺苷酸环化酶（bPAC）的细菌蛋白质。当暴露在光线下时，这种酶会产生一种叫做 cAMP 的分子，从而导致血管扩张。血管扩张时，会改变含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的平衡，而这两种血红蛋白具有不同的磁性。这种磁性的变化可以通过核磁共振成像检测到。BPAC 专门对波长较短的蓝光做出反应，因此它能检测到近距离内产生的光线。研究人员使用病毒载体将 bPAC 的基因专门传递给构成血管的平滑肌细胞。将这种载体注射到小鼠体内后，整个大脑大面积的血管都变得对光敏感。"血管在大脑中形成了一个极为密集的网络。大脑中的每个细胞距离血管都在几十微米之内，"贾萨诺夫说。"我喜欢用这样的方式来描述我们的方法：我们基本上把大脑的血管变成了一台三维照相机"。一旦血管对光敏感，研究人员就植入经过改造的细胞，如果存在一种叫做CZT的底物，这些细胞就会表达荧光素酶。在大鼠身上，研究人员能够通过核磁共振成像检测荧光素酶，从而发现扩张的血管。研究人员随后测试了他们的技术能否检测到大脑自身细胞产生的光，如果这些细胞被设计成能表达荧光素酶的话。他们将一种名为GLuc的荧光素酶基因植入大脑深部区域（即纹状体）的细胞中。将CZT底物注入动物体内后，核磁共振成像会显示出发光的部位。贾萨诺夫说，这项技术被研究人员称为利用血液动力学的生物发光成像技术（BLUsH），可以通过多种方式帮助科学家了解更多有关大脑的信息。其一，通过将荧光素酶的表达与特定基因联系起来，可用于绘制基因表达变化图。这有助于研究人员观察基因表达在胚胎发育和细胞分化过程中或新记忆形成时的变化。荧光素酶还可用于绘制细胞间的解剖连接图，或揭示细胞如何相互交流。研究人员现在计划探索其中的一些应用，并将该技术用于小鼠和其他动物模型。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：