＃安全［用脑电波登录设备］

＃安全［用脑电波登录设备］密码、指纹、视网膜扫描...有很多验证方法可用于登录设备。但如果设备没有触摸屏或键盘，身份验证方法显然也需要改变。工程师找到了一种新方法：大脑。当我们执行思维任务时，大脑会产生独一无二的神经元电信号，而不同的人执行相同的任务并不会产生相同的脑电波模式。脑电波模式因此能作为密码使用。工程师已在这方面研究了十年，一些人已经开发出具有100%正确率的设备。但这些方法需要的EEG脑电波阅读设备不适合日常使用。现在，加州伯克利的JohnChuang和同事克服了这个问题，他们成功的将脑电波阅读器整合在常用的耳机上。他们的设备是基于消费级的EEG耳机NeuroSkyMindwave，售价约100美元。测试显示，正确率能达到72%到80%。http://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/devices/logging-into-your-devices-with-your-mind

新研发的脑电波读取技术可以在全身麻醉时保持最佳剂量

新研发的脑电波读取技术可以在全身麻醉时保持最佳剂量如果病人在手术过程中接受的麻醉剂量太少，他们就有可能在手术进行中醒来。然而，如果麻醉剂量过大，病人醒来后可能会出现认知问题，如失忆。甚至还会出现心力衰竭。为了将这些风险降到最低，有时会使用闭环麻醉给药系统（CLAD）。这些装置会持续监测病人的生命体征，并自动调整注入设定剂量麻醉剂的速度，以便将这些生命体征控制在目标范围内。据麻省理工学院的埃默里-布朗（EmeryN.Brown）教授介绍，此前开发的CLAD系统并没有通过脑电波真正监测病人的意识状态。通过与麻省总医院的同事合作，他开发出了一种可以做到这一点的系统。实验装置监测局部场电位（LFP）功率的波动，LFP是神经元产生的电信号。LFP的功率反过来又由神经活动的尖峰决定，而尖峰的变化是可以预测的，这取决于人是醒着还是睡着了。因此，通过LFP功率波动持续监测神经尖峰活动，就可以确定人目前是有意识还是无意识。布朗的系统还利用计算机模型，根据特定个体的生理特点，确定当前需要多大剂量的药物才能使其保持在所需的LFP范围内。在一系列的九次实验中，每次实验持续125分钟，该系统成功地让两只恒河猴在两种所需的昏迷程度之间来回移动。它是通过每20秒一次调整麻醉药异丙酚的剂量来实现这一目的的。在这项技术在人类身上试用之前，还需要进行更多的研究。希望该系统最终能利用脑电图帽获得的简单脑电波读数，并能真正让病人从有意识状态诱导进入无意识状态，然后再返回有意识状态。有关这项研究的论文最近发表在《PNASNexus》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1393493.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1393493.htm

合众思壮：与中关村智用人工智能研究院战略合作 布局北斗 + 人工智能领域

合众思壮：与中关村智用人工智能研究院战略合作布局北斗+人工智能领域6月25日，合众思壮与中关村智用人工智能研究院在郑州航空港区签署战略合作协议，并同时举办了“北斗+人工智能技术融合发展专题沙龙暨北斗+人工智能技术研究院建设启动仪式”。北斗+人工智能技术研究院由河南航空港投资集团、智用研究院、合众思壮、西安交通大学人工智能与机器人研究所和河南省视博电子联合发起建设，将围绕北斗+人工智能领域的相关关键技术突破、智慧解决方案开发、行业标准制定、优质项目执行和产业融合发展等方面开展交流合作、协同创新，推动不同领域的创新智慧化技术及应用落地。根据协议，双方将发挥各自在北斗时空信息及人工智能领域的优势，推动以人工智能为代表的新一代信息技术与北斗时空信息领域相关技术的深度融合。

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。斯坦福大学和莱斯大学的研究人员发现，生成式人工智能模型需要“新鲜的真实数据”，否则输出的质量就会下降。这对摄影师和其他创作者来说是个好消息，因为研究人员发现，训练数据集中的合成图像会放大人工痕迹，使人工智能画出的人类看起来越来越不像真人。研究小组将这种状况命名为“模型自噬障碍”。如果自噬循环的每一代都没有足够的新鲜真实数据，未来的生成模型注定会逐渐降低其质量或多样性。如果该研究论文是正确的，那么这意味着人工智能将无法开发出无穷无尽的数据源。人工智能仍然需要真实、高质量的图像来不断进步，而不是依赖自己的输出。这意味着生成式人工智能将需要摄影师。——

DeepMind：政治深度伪造居恶意使用人工智能榜首

DeepMind：政治深度伪造居恶意使用人工智能榜首谷歌旗下DeepMind部门首次对人工智能最常见的恶意使用情况进行的研究显示，利用人工智能生成的“深度伪造”冒充政客和名人，远比利用人工智能协助网络攻击的行为普遍得多。该研究表示，制作逼真的假冒人物图像、视频和音频的情况几乎是第二高频率滥用生成式人工智能工具情况的两倍：使用聊天机器人等基于文本的工具伪造信息，生成虚假信息并发布到网上。分析发现，行为者滥用生成式人工智能的最常见目标是塑造或影响公众舆论。这一占到使用的27%，加剧了人们对深度伪造可能影响今年全球选举的担忧。——

港大利用人工智能研发全港首个问诊应用程式供医科生培训

港大利用人工智能研发全港首个问诊应用程式供医科生培训港大利用人工智能技术，研发全港首个问诊应用程式，供医科生培训用途。港大研发团队参考真实病例，设计出不同性格与病历的病人案例，结合生成式人工智能技术，研发出「AI虚拟病人」，供医科生模拟诊症时与病人互动。港大医学院联同计算机科学系自2020年起共同研发有关技术，构思源于新冠疫情导致医科生未能到医院上课，港大表示，今次崭新教学模式成效在去年已在国际知名学术期刊发表。参与研发的港大医学院临床医学学院外科学系临床助理教授许长峰表示，「AI虚拟病人」可打破时间与地域限制，让学生接触过往较难遇上的罕见病例，透过反复练习，改进问诊技巧，提升学生临床判断能力。2023-11-0815:44:49