科学家开发新的人工智能算法 可能导致癫痫的治愈

科学家开发新的人工智能算法可能导致癫痫的治愈在伦敦大学学院（UCL）科学家们指导下工作的一个国际研究团队创建了一种人工智能（AI）算法，可以识别导致癫痫发作的细微大脑异常。为了创建该算法，揭示局灶性脑皮质发育不良(FCD)--癫痫的一个主要原因--的实例中出现异常的地方，多中心癫痫病变检测项目（MELD）分析了来自22个国际癫痫中心的1000多名患者的MRI图像。FCD是发展异常的大脑区域，常常导致耐药性癫痫。手术通常用于治疗，然而，在MRI上找到病变是医生一直面临的问题，因为FCD的MRI扫描可能看起来正常。科学家们利用整个大脑的大约30万个位置来开发该算法，该算法利用MRI扫描测量皮质特征，如皮质/大脑表面的厚度或折叠程度。之后，根据模式和特征，专业放射科医生将例子分为患有FCD或拥有健康的大脑，作为该算法的训练数据。根据发表在《大脑》杂志上的结果，该算法成功识别了队列中67%的病例（538名参与者）的FCD。此前，有178人被宣布为MRI阴性，这意味着放射科医生无法检测到异常；然而，MELD算法能够在这些案例中的63%检测到FCD。这一点特别关键，因为如果医务人员能够在脑部扫描中识别出异常，那么通过手术切除它就可能提供治愈。共同第一作者MathildeRipart（UCL大奥蒙德街儿童健康研究所）说：“我们把重点放在创建一个可解释的人工智能算法上，并能帮助医生做出决定。向医生展示MELD算法是如何进行预测的，是这一过程的一个重要部分。”共同第一作者KonradWagstyl博士（UCL皇后广场神经学研究所）补充说：“这种算法可以帮助发现更多儿童和成人癫痫患者的这些隐藏病变，并使更多的癫痫患者被考虑进行脑部手术，从而治愈癫痫并改善其认知发展。在英国，每年大约有440名儿童可以从癫痫手术中受益。”世界上约有1%的人口患有严重的神经系统疾病癫痫，其特点是频繁发作。在英国，大约有60万人受到影响。虽然大多数癫痫患者都有药物治疗，但20-30%的人对药物没有反应。在接受手术控制癫痫的儿童中，FCD是最常见的原因，而在成年人中，它是第三大原因。此外，在脑部有异常但在MRI扫描中无法发现的癫痫患者中，FCD是最常见的原因。共同第一作者，HelmholtzMunich博士说：“我们的算法能够自动学习，从数以千计的病人的MRI扫描中检测出病变。它可以可靠地检测出不同类型、形状和大小的病变，甚至许多以前被放射科医生漏掉的病变。”共同第一作者SophieAdler博士（UCL大奥蒙德街儿童健康研究所）补充说：“我们希望这项技术将有助于识别目前被遗漏的、导致癫痫的异常情况。最终，它可以使更多的癫痫患者接受潜在的治愈性脑部手术。”这项关于FCD检测的研究使用了迄今为止最大的FCD的MRI队列，这意味着它能够检测所有类型的FCD。MELDFCD分类工具可以在任何怀疑有FCD的3岁以上并有MRI扫描的病人身上运行。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1313959.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1313959.htm

新的人工智能算法可预测运动队的动作 准确率达80%

新的人工智能算法可预测运动队的动作准确率达80%一种新的人工智能算法可以预测排球运动员的比赛中的行动，准确率超过80%。现在，开发该算法的康奈尔智能系统和控制实验室正在与BigRed冰球队合作，扩大该研究项目的应用。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1326563.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1326563.htm

AI教父：人工智能可能会重写自己的代码来“逃脱控制”

AI教父：人工智能可能会重写自己的代码来“逃脱控制”辛顿指出，人工智能系统可能逃脱控制的方法之一是自己编写“自己的计算机代码”，这是我们需要认真担心的事情。辛顿的工作被认为对当代人工智能系统的发展至关重要。1986年，他与人合著了一篇开创性的论文《通过反向传播误差来学习表征》，这是人工智能技术基础神经网络发展的一个里程碑。2018年，他被授予图灵奖，以表彰他的研究突破。今年4月，在谷歌工作了10年之后，辛顿辞去了副总裁兼工程研究员的职位，这样他就可以自由地谈论人工智能带来的风险。在离职后，辛顿声称对自己在开发人工智能这项技术中的角色感到遗憾。他特别强调，人类，包括像他这样构建人工智能系统的顶尖科学家，仍然没有完全理解这项技术是如何工作和发展的。许多人工智能研究人员也坦率地承认对此缺乏理解。今年4月份，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊将其称为人工智能的“黑匣子”问题。正如辛顿所描述的那样，科学家为人工智能系统设计算法，从“数据集”中提取信息，比如互联网。他说：“当这种学习算法与数据产生交互时，它会产生擅长做某些事情的复杂神经网络。但说实话，我们并不真正了解它们是如何做到这些的。”皮查伊和其他人工智能专家似乎并不像辛顿那样担心机器失控的问题。另一位图灵奖得主YannLeCun称，任何有关人工智能可能取代人类的警告都是“荒谬可笑的”，因为人类总是可以阻止任何变得过于危险的技术。但辛顿认为，最坏的情况并不确定，医疗保健等行业已经从人工智能中受益匪浅。此外，人工智能制造的错误信息、假照片和视频在网上广泛传播。他呼吁进行更多的研究来了解人工智能，政府应该出台法规来控制这项技术，并在全球范围内禁止人工智能军用机器人。在上个月，美国科技大佬齐聚国会山，参加了由参议院多数党领袖舒默举办的人工智能峰会，商讨未来人工智能的监管方式。尽管科技巨头呼吁美国国会通过立法加强对人工智能的监管，但在如何进行监管上，各科技公司仍然存在分歧。辛顿指出，无论人工智能护栏是由科技公司，还是在美国联邦政府的强制要求下实施的，都需要尽快出台相关的监管措施。他认为，人类可能正处于“某种转折点”，接下来会发生什么存在巨大的不确定性。并补充说，科技圈和政府领导人必须决定“是否进一步发展这些东西，以及如果他们这样做该如何保护自己。”...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389365.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389365.htm

世卫组织：人工智能的“年龄歧视”可能严重影响老年人健康

世卫组织：人工智能的“年龄歧视”可能严重影响老年人健康世卫组织在一份中说，人工智能技术在改善对老年人护理方面具有巨大潜力，但也存在重大风险，“人工智能技术中的刻板印象、偏见或歧视性编码可能会破坏老年人的医疗保健质量”。世卫组织健康老龄化部门的VaniadelaFuenteNunez医生指出，在疫情期间，病人年龄决定他们是否能获得氧气，或在拥挤的重症监护室中获得床位。世卫组织称，如果这种歧视性的模式反映在用于训练人工智能算法的数据集中，歧视就会变得根深蒂固。（）

摩根大通CEO：人工智能不是炒作 可能帮助人类攻克癌症

摩根大通CEO：人工智能不是炒作可能帮助人类攻克癌症戴蒙说：“这不是炒作。这是真的。当我们第一次出现互联网泡沫时，那是炒作。这不是炒作。这是真的。人们正在以不同的速度部署它，但它将处理大量的事情。”摩根大通已经在内部开展了使用这项新技术的工作，戴蒙说，人工智能最终将“几乎用于所有工作”。摩根大通去年设立了一个新职位——首席数据和分析官，部分原因是为了处理人工智能。戴蒙周一表示，摩根大通有200人在研究科技公司最近推出的大型语言模型。尽管戴蒙承认人工智能可能被坏人利用，但他称自己对这项新兴技术“非常乐观”，并提到网络安全和制药研究是人工智能可以发挥作用的领域。戴蒙说：“它可能会发明治疗癌症的方法，因为它可以做人类大脑根本无法做到的事情。”...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1421027.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1421027.htm

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃——这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot