人工智能革命：新模型揭示小鼠大脑的秘密！

人工智能革命：新模型揭示小鼠大脑的秘密！

一个名为 MICrONS 的国际研究团队开发了创新的人工智能模型，旨在分析大脑中视觉刺激的神经处理。这些突破性的成果发表在著名的科学期刊上 自然 和 自然通讯 发表。哥廷根大学积极参与了这项名为“神经活动基础模型预测对新刺激类型和解剖的反应”的研究，并展示了模型从大数据集中学习的能力。

作为这项研究的一部分，对小鼠大脑中超过 135,000 个神经细胞进行了分析。开发的人工智能模型可以可靠地预测神经元如何响应新刺激，即使这些刺激以前是未知的。顶尖科学家之一 Fabian Sinz 教授强调，该模型可以对各种视觉刺激提供更准确的响应。另一项研究详细检查了视觉皮层神经细胞的形状和结构。这项题为“小鼠视觉皮层兴奋性神经元树突形态的无监督图”的研究表明，锥体细胞在细胞类型之间表现出流体转换，并且没有明确定义的类型。

机器学习的高级研究

为了更深入地分析神经细胞，研究人员开发了一种机器学习方法，可以对这些细胞的 3D 形状进行编码。 MICrONS 项目涉及许多受人尊敬的研究机构，例如贝勒医学院、艾伦脑科学研究所和普林斯顿大学。在此过程中，创建了“MICrONS多区域数据集”，这是在哺乳动物大脑中收集的神经细胞结构、网络和反应特性方面最大的同类数据集。

这些神经细胞的数字双胞胎能够成功预测形状和结构。获得的见解不仅可以更深入地了解大脑的组织，还可以帮助提高神经科学实验的效率。在实际进行体内研究之前可以进行计算机实验。

人工智能的作用

人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，致力于开发模仿人类认知能力的算法。正如报告中所述 bpb.de 如上所述，人工智能可以分析大量数据、识别模式并从中获得见解。人工智能一词由美国科学家创造，描述的是能够承担曾经由人类承担的日益复杂的任务的系统。

特别是，自 20 世纪 50 年代以来，整个类别的学习算法（例如机器学习）已经不断发展。这些算法使用大型数据集进行训练，以便识别模式并计算概率。一种特殊形式是深度学习，它基于人工神经网络，并且由于其处理极其复杂的数据模式的能力而变得越来越重要。

神经网络的灵感来自于人脑神经细胞之间的连接。这些网络由通过加权连接连接在一起的数据节点层组成，并且能够识别数据中的模式。通过重复呈现数据来训练这些网络，通过这些过程，它们提高了分类和处理这些数据的能力。

然而，人工智能的不断发展和应用也带来了挑战，例如由于错误的训练数据、隐私问题和不断增加的能源消耗而可能产生偏差等挑战。 弗劳恩霍夫IKS 笔记。因此，人工智能技术的效率和伦理影响是一个重要的研究课题。