Mel Andrews tudományfilozófus a matematika és számítástechnikai módszerek szerepére specializálódott a tudományban, különösen a gépi tanulás területén.

Különböző aspektusait tárgyalják az mesterséges intelligenciának (AI), a gépi tanulásnak (ML), és ezek tudományra és társadalomra gyakorolt hatásainak.

-

A gépi tanulás episztemikus státusza

Mel érvelése szerint a gépi tanulási modellek alapvetően statisztikai alapú modellek, számítógépes megvalósítással. Episztemikus státuszukban nem különböznek jelentősen a hagyományos statisztikai módszerektől. Az észlelt különbség szociológiai tényezőkből ered:


* Korporatizáció és hype:

A vállalati világ gépi tanulás iránti lelkesedése túlzott állításokat generált annak képességeiről, létrehozva egy hype ciklust, amely elhomályosítja annak valódi természetét.

* Elméletmentes ideál:

Ez a hype népszerűsíti azt a félrevezető elképzelést, hogy a gépi tanulás révén "elméletmentes" tudomány érhető el. Mel hangsúlyozza az elmélet nélkülözhetetlen szerepét a tudományos ismeretszerzésben, azzal érvelve, hogy még ha nem is kerül explicit kifejtésre, implicit elméletek irányítják a gépi tanulási eredmények értelmezését.

* Nem megfelelő szakértői értékelés (peer review):

A gépi tanulás gyors elterjedése megelőzte a szigorú szakmai lektorálási folyamatok kifejlődését a területen. Ez a kontroll hiánya lehetővé teszi az alacsony minőségű kutatások publikálását, amelyek gyakran figyelmen kívül hagyják az alkalmazási terület már meglévő ismereteit.

Mel kritizálja azt a tendenciát, hogy összekeverik a tudományos realizmust a tudományos eszközök realizmusával, óva int attól, hogy idő előtt igazságot vagy valóságot tulajdonítsanak a tudományban használt matematikai konstrukcióknak. Ezt a reifikáció egy formájának tekintik, amikor összetévesztik a "térképet" (matematikai modell) a "területtel" (valóság).

-

A szabad energia elv (Free Energy Principle, FEP)

A beszélgetés ezután a szabad energia elvre (FEP) terelődik, amely egy prominens matematikai keretrendszer az idegtudományban. Mel elismeri a FEP filozófiai érdekességét, amit annak tulajdonít, hogy képes új perspektívákat nyújtani olyan komplex jelenségekről, mint a kogníció és az élet. Azonban óva int attól, hogy a FEP-et "mindennek az elméletének" tekintsük:


* Intuíciós pumpa:

Mel inkább "intuíciós pumpának" kategorizálja a FEP-et, vagyis egy olyan eszköznek, amely új módokon segít gondolkodni komplex rendszerekről, nem pedig egy konkrét, falszifikálható tudományos elméletnek.

* Formalista fogalmi struktúra:

Hangsúlyozzák, hogy a FEP egy értelmezésre nyitott matematikai keretrendszer, nem pedig a valóság közvetlen reprezentációja.

-

Kontinentális filozófia és AI

A beszélgetés röviden érinti a kontinentális filozófia potenciális hozzájárulását az AI filozófiájához. Mel elismeri olyan gondolkodók, mint Foucault meglátásainak értékét, különösen a tudás előállításával és a technológiával kapcsolatos társadalmi és hatalmi dinamikák megértésében.

-

Társadalmi hatás és etikai aggályok

Mel aggodalmát fejezi ki az AI társadalmi hatásaival kapcsolatban, különösen annak potenciáljával, hogy felborítja a munkaerőpiacokat és súlyosbítja a meglévő egyenlőtlenségeket. Hangsúlyozzák az interdiszciplináris megközelítések szükségességét ezeknek a kihívásoknak a kezelésére:


* Interdiszciplináris együttműködés:

A megoldásokhoz együttműködésre van szükség az AI, etika, társadalomtudományok és az alkalmazási területek releváns szakértői között.

* Ösztönző struktúrák:

Az etikai beavatkozásoknak figyelembe kell venniük az AI rendszereket fejlesztők és alkalmazók ösztönzőit.

-

Záró gondolatok

Az epizód Mel azon hangsúlyozásával zárul, hogy sürgősen szükség van szigorú, interdiszciplináris kutatásra az AI technológiák etikus fejlesztésének és alkalmazásának irányításához.

Kiállnak az AI kiegyensúlyozott szemlélete mellett, elismerve annak potenciális előnyeit, miközben elismerik a jelentős társadalmi és etikai kihívásokat, amelyeket felvet.

---

Mel Andrews munkája a szabad energia elvéről és annak gépi tanulásban való alkalmazásáról szól. Az elmélet ontológiai szempontból vizsgálja, hogyan értelmezhetjük a szabad energiát, és hogyan illeszkedik az a gépi tanulás filozófiájába.

A Szabad energia elve

A szabad energia elve a fizikai rendszerek működésének és az információfeldolgozásnak egy elméleti kerete. Lényegében azt állítja, hogy a rendszerek úgy működnek, hogy minimalizálják a belső állapotuk és a külső környezetük közötti szabad energia különbséget. Ez az elv széles körben alkalmazható, beleértve az agyi működést és a mesterséges intelligenciát is.

Az Ontológiai aspektus

Az ontológia a létezés tanulmányozása, amely a szabad energia elvének esetében azt jelenti, hogy miként értelmezhetjük és definiálhatjuk a szabad energia fogalmát. Andrews ontológiai megközelítése feltárja, hogyan jelenik meg a szabad energia különböző rendszerekben, és milyen alapelvek szerint működik.

A Gépi tanulás filozófiája

A gépi tanulás filozófiája a mesterséges intelligencia területén belül vizsgálja, hogyan tanulhatnak és fejlődhetnek a gépek. A szabad energia elvének alkalmazása ebben a kontextusban azt jelenti, hogy a gépek úgy optimalizálják a tanulási folyamatukat, hogy minimalizálják a szabad energia különbségeket. Ez lehetővé teszi számukra, hogy hatékonyabban tanuljanak és alkalmazkodjanak a változó környezethez. Mel Andrews munkája összekapcsolja ezeket a területeket, bemutatva, hogyan segíthet a szabad energia elve a gépi tanulás folyamatának finomításában és megértésében.

Mi a UniX AI kínai humanoid robot?

A kínai Wanda, a mesterséges intelligenciával működő humanoid robot most mutatta be új intelligencia képességeit. A Google és a Standford új Streetscapes-t ad ki, az Nvidia pedig lehetővé teszi az Audio Flamingo használatát. Ultra "UniTouch" intelligencia plusz 32 DoF (GOOGLE + STANFORD AI).

https://www.youtube.com/watch?v=jONS9FHyitc

A videó három innovatív fejlesztést ír le a mesterséges intelligencia (artificial intelligence) területén:

-

1. Wanda: A hétköznapi életre tervezett humanoid robot

* Képességek:

* Háztartási feladatok:

Kényes tárgyak kezelése (mint a tofu), mosogatás, takarítás, más robotokkal való együttműködés.

* Operatív feladatok:

Egészségügyi diagnózisok, tanácsadás és segítségnyújtás.

* Családgondozás:

Oktatás, egészségügyi felügyelet, társaság, érzelmi támogatás.

* Kulcsfontosságú technológiai jellemzők:

* Uni-Touch taktilis AI modell (Uni-Touch Tactile AI Model):

Lehetővé teszi a különböző tárgyak pontos megragadását és kezelését.

* Központi platform (Central Platform):

Lehetővé teszi a szemantikus megértést, 3D-s környezeti érzékelést, pozicionálást és akadályelkerülést.

* Bionikus kar (Bionic Arm):

Erőt és precizitást biztosít a mozgásban.

* Moduláris felépítés (Modular Design):

Lehetővé teszi a költséghatékony tömeggyártást.

* Jövőbeli fejlesztések:

* Kerekes modell gyártása még ebben az évben.
* Kétlábú modell várhatóan 2025-ben.
* Potenciális alkalmazások az intelligens gyártásban, kereskedelmi szolgáltatásokban és háztartásokban.

-

2. Streetscapes: AI által generált realisztikus városi látképek

* Képességek:

Rendkívül realisztikus utcaképeket generál teljes városokról a semmiből, vezetési élményeket szimulálva.

* Kulcsfontosságú technológiai jellemzők:

* Diffúziós modellek (Diffusion Models):

Millió valódi utcaképen tanítva a Google Street View-ból.

* Bemeneti adatok:

Utcatérképeket, épületmagasság-térképeket és kívánt kameraútvonalakat használ.

* Mozgásmodul (Motion Module):

Biztosítja a sima és következetes mozgást a képkockák között.

* Időbeli interpoláció (Temporal Imputation):

Új képeket generál az előzőek figyelembevételével a koherens szekvenciákért.

* Szöveges prompt vezérlés (Text Prompt Control):

Lehetővé teszi a felhasználók számára a napszak, időjárás, sőt az építészeti stílusok keverésének meghatározását.

* Jövőbeli fejlesztések:

* Integráció fejlettebb modellekkel, mint az OpenAI Sora.
* Javított irányítás a mozgó objektumok felett.
* Fokozott konzisztencia az egymást követő képek között.

-

3. Audio Flamingo: Nyelvi modellek kiterjesztése hangértelmezéssel

* Képességek:

* Széles körű hangok megértése, beleértve a nem beszédhangokat és nem verbális jelzéseket.
* Azonosítja a hangok sorrendjét, tisztaságát, hangerőváltozásait és a távoli zajokat.
* Többfordulós párbeszédet folytat kontextuális megértéssel.

* Kulcsfontosságú technológiai jellemzők:

* Kevés mintán alapuló tanulás és visszakeresés (Few-Shot Learning and Retrieval):

Alkalmazkodik az új feladatokhoz minimális tanítási adattal.

* Kulcsszó-kölcsönzés (Keyword Borrowing):

Releváns kulcsszavakat használ a visszakeresett hangmintákból.

* Potenciális alkalmazások:

Forradalmasítja a valós világbeli AI alkalmazásokat azáltal, hogy természetesebb és hatékonyabb interakciót tesz lehetővé különböző kontextusokban.

Összhatás:

Ez a három AI-fejlesztés jelentős előrelépést mutat különböző területeken, a robotikától és automatizálástól kezdve a virtuális világok létrehozásáig és a fejlett hangértelmezésig. Potenciálisan átalakíthatják az iparágakat, javíthatják a mindennapi életet, és új lehetőségeket nyithatnak meg a mesterséges intelligencia területén.

A junior mérnök korszak vége?

Egy beszélgetés Steve Yegge, a technológiai ipar egy kiemelkedő alakja és közönsége között egy élő közvetítésen.

Egy blogbejegyzést tárgyal, amelynek címe "A Junior Mérnök Halála" ("The Death of the Junior Engineer"), amely azt állítja, hogy a mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek (large language models, LLMs) mint a ChatGPT, gyorsan felváltják a kezdő programozói állásokat.

https://sourcegraph.com/blog/the-death-of-the-junior-developer

-

A blogbejegyzés érvelése:

A blogbejegyzés szerzője több anekdotát mutat be:

* Ügyvédi iroda válsága:

Egy ügyvédi iroda felfordulásban van, mert állítólag a ChatGPT képes elvégezni a junior ügyvédek feladatait, mint például a kutatást és a beadványok megszövegezését, potenciálisan felforgatva az egész szervezeti struktúrájukat.

* Vezető író támaszkodása:

Egy vezető író azt állítja, hogy most már (LLMs)-eket használ írásai nagy részéhez, vázlatokat generálva, amiket aztán szerkeszt, jelentősen növelve termelékenységét.

* Adattudomány hatása:

Egy AI szakértő azzal dicsekszik, hogy egyetlen nap alatt betanított egy összetett modellt a ChatGPT segítségével, ami korábban egy hathetes gyakornoki projekt volt.

* "Chat-First Programming" (Chat-alapú programozás):

A szerző megfigyel egy trendet, ahol tapasztalt programozók AI-t használnak a kezdeti kódgeneráláshoz, majd átnézik és finomítják a kimenetet, minimalizálva a manuális kódolást.

-

Steve kritikája és frusztrációja:

Bár kezdetben érdeklődött, Steve egyre kritikusabbá válik a blogbejegyzéssel kapcsolatban, erős egyet nem értést és csalódottságot fejezve ki. Az érveket meggyőzőtlennek és potenciálisan károsnak találja:

* (LLM) képességek túlértékelése:

Kétli, hogy az (LLM)-ek valóban elég kifinomultak lennének ahhoz, hogy helyettesítsék a junior fejlesztők, ügyvédek vagy írók árnyalt munkáját. Potenciálisan hasznos eszközöknek látja őket, de nem az emberi készség és megértés helyettesítőinek.

* Kritikus elemzés hiánya:

Úgy érzi, a szerző vakon elfogadja az AI állítólagos erejét anélkül, hogy figyelembe venné a potenciális hátrányokat vagy korlátokat. Ezt az AI körüli hype és "csalás" tünetének látja.

* Rövidlátó perspektíva:

Kiemeli a rövid távú nyereségek hosszú távú következmények feletti előnyben részesítésének veszélyét, azzal érvelve, hogy a junior tehetségek fejlesztésének elhanyagolása negatív következményekkel jár majd az ipar jövőjére nézve.

* Remény rombolása:

Legerősebb kritikája a cikk azon potenciáljára irányul, hogy elkedvetlenítheti a feltörekvő programozókat. Úgy látja ezt, mint kapuőrzést, amely megfosztja az újoncokat a reménytől és a lehetőségtől, hogy belépjenek a szakmába, amit elfogadhatatlannak tart.

-

Steve ellenérve:

Steve hangsúlyozza, hogy a kemény munka, az elkötelezettség és a programozás iránti őszinte szenvedély marad a siker kulcsa, függetlenül az AI fejlődésétől. Arra biztatja a feltörekvő fejlesztőket, hogy a készségeik fejlesztésére és érdeklődésük követésére összpontosítsanak, biztosítva őket arról, hogy még mindig léteznek lehetőségek.

-

Érzelmi reakció és befejezés:

Steve frusztrációja a cikk üzenetével kapcsolatban szenvedélyes kitöréshez vezet, kifejezve dühét a potenciális kár miatt, amit a feltörekvő fejlesztőknek okozhat. Végül érzelmi reakciója miatt befejezi a közvetítést, megismételve álláspontját, miszerint a cikk "szörnyű", és a remény és lehetőség mellett érvel a technológiai fejlődés tükrében.

https://www.youtube.com/watch?v=_cgONVgHzRw

---

A cikkben elhangzó fő anekdota egy ügyvédi irodáról szól, amely a ChatGPT-hez hasonló nagy nyelvi modellek (LLM) képességei miatt jelentős zavarokat tapasztalt. Konkrétan:

1. A szerző barátja, Gene Kim megosztott egy történetet egy 50 fős ügyvédi iroda ügyvezető partneréről.

2. Az ügyvédi iroda a ChatGPT képességei miatt egzisztenciális válságon megy keresztül.

3. Megkérdőjelezik, hogy a jövőben szükségük lesz-e junior associate-ekre, mivel az LLM-ek ma már sok olyan feladatot el tudnak látni, amelyet hagyományosan junior ügyvédek végeznek.

4. Az LLM különböző jogi dokumentumokat, például kutatásokat, összefoglalókat, rövidítéseket, szerződéseket, feljegyzéseket, beadványokat és beadványokat tud készíteni.

5. Az LLM kimenetét "tökéletesnek" írják le, azzal a kikötéssel, hogy azt még mindig felül kell vizsgálniuk a vezető munkatársaknak a pontosság érdekében.

6. Ez a helyzet arra készteti a céget, hogy újragondolja a teljes struktúráját, beleértve a javadalmazást, a nyugdíjakat és az utódlási tervezést.

7. A szerző szerint ez egy széles körben elterjedt probléma lehet, amely nem csak a jogi szakmát érinti, hanem potenciálisan minden olyan iparágat, amely bizonyos típusú munkáknál fiatal szakemberekre támaszkodik.

Ez az anekdota a cikk tágabb témájának illusztrálására szolgál: a fejlett mesterséges intelligencia és a LLM-ek által a junior pozíciók számára jelentett potenciális fenyegetés különböző iparágakban, különösen a szoftverfejlesztés területén.

#MI #kodgen

Hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a technológiai ipart?

Orosz Gergely, a Pragmatic Engineer hírlevél és könyv szerzőjének egy technológiai konferencián tartott előadása.

A technológiai iparban zajló jelentős változásokról beszél, hasonlítva azokat a dotcom összeomláshoz, de fontos különbségekkel.

-

1. rész: A technológiai ipar jelenlegi helyzete (2022-2024)

Orosz kiemeli a drámai változást a 2021-es virágzó technológiai munkaerőpiacról a jelenlegi visszaesésre:

* Munkaerőpiac:

Az egykor forró munkaerőpiac lehűlt. Kevesebb álláshirdetés, több jelentkező pozíciónként, és a szoftverfejlesztők kisebb alkuereje az új norma.

* Kockázati tőke ("VC funding"):

A kockázati tőkebefektetések a 2018-as szintre zuhantak, a startupok nehezen jutnak finanszírozáshoz.

* Tőzsdei bevezetések ("IPOs"):

A technológiai tőzsdei bevezetések száma kiszáradt, jelentősen befolyásolva az alkalmazottak és befektetők kilépési lehetőségeit.

* Nagy technológiai cégek ("Big Tech"):

A rekordnyereségek ellenére olyan nagy technológiai vállalatok, mint a Meta, Amazon, Microsoft és Google jelentős létszámleépítéseket hajtottak végre.

-

2. rész: Gyökérok-elemzés - A járványon túl

Bár a járvány enyhülése szerepet játszik, Orosz egy kevésbé nyilvánvaló, de nagyobb hatású tényezőre mutat rá: a magas kamatlábakra.

* A kamatláb hatása:

Elmagyarázza, hogyan táplálták a technológiai fellendülést az évtizeden át tartó alacsony kamatlábak. Az alacsony kamatok vonzóbbá tették a hosszú távú, magas kockázatú befektetéseket (mint a startupok) a hagyományos megtakarításoknál. Azonban a Federal Reserve agresszív kamatemelései az infláció megfékezésére megfordították a helyzetet.

* A 2007-2008-as tökéletes vihar:

Orosz megjegyzi, hogy az okostelefonok, a felhőalapú számítástechnika ("cloud computing") és az alacsony kamatlábak egyidejű megjelenése tökéletes vihart teremtett a technológiai ipar növekedéséhez. Ezek a technológiai fejlesztések bőséges lehetőséget biztosítottak a startupok virágzásához.

-

3. rész: Az új valóság a szoftverfejlesztők számára

Orosz vázolja az új környezet következményeit a szoftverfejlesztők számára:

* Nehezebb munkaerőpiac:

Megnövekedett verseny, kevesebb nyitott pozíció és lassabb karrierépítés az új norma.

* Változás a mérnöki gyakorlatokban:

* Pragmatizmus a trendkövetés helyett:

Előtérbe kerülnek a "unalmas" technológiák, amelyek megbízhatóan és hatékonyan végzik a munkát, a legújabb, legmenőbb eszközök helyett.

* A monolitok visszatérése:

A mikroszolgáltatások ("microservices") trendje halványul, a monolitok visszanyerik népszerűségüket egyszerűségük és költséghatékonyságuk miatt kisebb csapatokban.

* A teljes stack a király:

A teljes stack ("full stack") mérnökök iránti kereslet nő a költségmegtakarítási potenciál és a hatékonyság miatt kisebb csapatokban.

* Balra tolódás ("Shifting Left"):

A fejlesztők egyre inkább átvesznek olyan feladatokat, amelyeket hagyományosan a QA, az üzemeltetés, sőt néhány biztonsági és projektmenedzsment feladatot is.

* Kevesebb újrafeltalálás:

Ahelyett, hogy mindent nulláról építenének, a cégek nyitottabbak meglévő szoftvermegoldások adoptálására vagy nyílt forráskódú projektek kihasználására.

-

4. rész: A dotcom összeomlás visszhangjai és kulcsfontosságú különbségek

Orosz elismeri a hasonlóságokat a jelenlegi helyzet és a dotcom összeomlás között, olyan mérnökök anekdotáit idézve, akik első kézből tapasztalták meg azt.

* Déjà vu:

Akárcsak akkor, most is nagyobb hangsúlyt fektetnek a gondos dokumentációra, előzetes tervezésre és kockázatkerülésre. A fejlesztők igyekeznek elfoglaltnak és produktívnak tűnni, potenciálisan elfojtva az innovációt.

* Kulcsfontosságú különbségek:

* A mesterséges intelligencia ("AI") felemelkedése:

Ellentétben az internet 2000-es növekedésével, ma a mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek ("large language models") vonzzák a jelentős befektetéseket és hajtják a változást.

* A tech dominanciája:

A technológiai ipar ma már sokkal nagyobb és befolyásosabb, mint 2000-ben volt.

-

5. rész: Tanácsok a változások navigálásához

Orosz a következő gyakorlati tanácsokkal zárja előadását a szoftverfejlesztők számára:

* A networking kulcsfontosságú:

A szakmai hálózat kiépítése és kihasználása kulcsfontosságú egy versenyképes munkaerőpiacon.

* Termékértés prioritása:

Fejlessz ki mélyreható megértést a vállalat üzleti modelljéről és arról, hogyan járul hozzá a munkád annak sikeréhez.

* A mesterséges intelligencia eszközként való elfogadása:

Tanuld meg, hogyan használhatod az olyan AI eszközöket, mint a ChatGPT és a Co-pilot a produktivitásod és készségeid növelésére.

* Fókuszálj a karrierbiztonságra:

Ahelyett, hogy a munkahely biztonságát hajszolnád, priorizáld a folyamatos tanulást, vállalj kihívást jelentő projekteket, és működj együtt tehetséges egyénekkel egy ellenálló karrier kiépítése érdekében.

-

Záró gondolatok:

Bár a jelenlegi klíma kihívásokat jelent, Orosz optimista marad. Úgy véli, hogy a technológiai ipar alkalmazkodni fog és továbbra is izgalmas és jutalmazó terület marad. Arra bátorítja a fejlesztőket, hogy fogadják el a változást, fókuszáljanak a karriernövekedésre, és tanuljanak meg olyan feltörekvő technológiákat kihasználni, mint a mesterséges intelligencia, előnyükre fordítva azokat.

https://www.youtube.com/watch?v=VpPPHDxR9aM

#MI #IT

Olvashat a mesterséges intelligencia az elmédben?

Ez a videó egy panelbeszélgetés a gondolatok mesterséges intelligenciával történő dekódolásáról, amelyben Professor Michael Blumenstein a University of Technology Sydney-ből és Jerry Tang a University of Texas at Austin-ból vesz részt.

-

Bevezetés

A beszélgetés azzal kezdődik, hogy rávilágít a modern világban egyre inkább erodálódó magánéletre, különösen arra a lehetőségre, hogy a technológia hozzáférhet legbelsőbb gondolatainkhoz, amelyeket egykor sérthetetlennek tartottak. Ez vezet a központi kérdéshez: képes-e a technológia dekódolni az emberi gondolatokat?

-

Háttér

A moderátor röviden ismerteti az elme megértésére tett kísérleteket, kezdve olyan hibás gyakorlatokkal, mint a frenológia (phrenology). Ezután kiemeli az EEG és az fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging) megjelenését az agyi aktivitás mérésének eszközeiként, amelyek a panelben tárgyalt kutatás alapját képezik.

-

Gondolatok dekódolása AI segítségével fMRI használatával (Jerry Tang)

Jerry Tang vázolja csapata kutatását, amely fMRI-t használ a gondolatok dekódolására. Megközelítésük a következőket tartalmazza:

1. Betanítás (Training):

Az alanyok 16 órán át narratív podcastokat hallgatnak fMRI-vizsgálat közben. Ez az adat segít egy olyan modell felépítésében, amely összekapcsolja a szavakat és kifejezéseket specifikus agyi aktivitási mintázatokkal.

2. Dekódolás (Decoding):

Amikor új mondatokat mutatnak be, vagy arra kérik az alanyokat, hogy elképzeljenek helyzeteket, az AI elemzi az alany agyi aktivitását és megjósolja a feldolgozott szavakat.

Példákat mutatnak be, amelyek demonstrálják az AI képességét a gondolatok lényegének megragadására, még ha nem is szó szerint. Bár még fejlesztés alatt áll, a technológia ígéretesnek tűnik a kommunikációs nehézségekkel küzdő személyek segítésében.

-

EEG jelek olvasása AI segítségével (Michael Blumenstein)

Michael Blumenstein bemutatja csapata munkáját, amely EEG-t, egy nem invazív módszert használ a gondolatok dekódolására.

1. Adatgyűjtés (Data Acquisition):

Az alanyok hangosan olvasnak szöveget, miközben EEG sapkát viselnek, amely rögzíti agyhullámaikat.

2. Kódolás (Encoding):

Az AI algoritmusok elemzik az EEG jeleket, szegmentálva őket az egyes szavaknak megfelelő komponensekre.

3. Dekódolás (Decoding):

Egy nagy nyelvi modell (LLM) feldolgozza a kódolt szótoken-eket, a ChatGPT-hez hasonlóan, hogy megjósolja a teljes gondolatot.

A példák demonstrálják a rendszer képességét néhány szó pontos azonosítására, még ha a teljes mondat rekonstrukciója nem is tökéletes. Blumenstein hangsúlyozza a technológia gyors fejlődési potenciálját a jobb adatrögzítéssel és az algoritmusok kifinomultságával.

-

Etikai aggályok és jövőbeli irányok

Mindkét kutató elismeri munkájuk etikai vonatkozásait, különösen a mentális magánélet tekintetében. Hangsúlyozzák a szigorú etikai irányelvek és a felhasználói beleegyezés szükségességét.

A jövőbe tekintve több fejlesztési területet emelnek ki:

* Pontosság (Accuracy):

A dekódolt gondolatok precizitásának és konzisztenciájának javítása.

* Hordozhatóság (Portability):

Elmozdulás az fMRI-től a hordozhatóbb technológiák, mint az EEG felé.

* Együttműködés (Collaboration):

Szoros együttműködés a potenciális felhasználókkal, klinikusokkal és egészségügyi szakemberekkel a technológia valós alkalmazásokhoz való optimalizálása érdekében.

-

Fő tanulságok

* Az AI egyre növekvő képességet mutat az emberi gondolatok dekódolására mind fMRI, mind EEG használatával.

* Bár még korai szakaszban van, ezeknek a technológiáknak a pontossága és kifinomultsága gyorsan fejlődik.

* A mentális magánélettel kapcsolatos etikai megfontolások kiemelkedő fontosságúak, és folyamatos megvitatást és szabályozást igényelnek.

* A kommunikációs nehézségekkel küzdő személyek segítésében rejlő potenciális alkalmazások hatalmasak és ígéretesek.

-

A beszélgetés óvatosan optimista hangnemben zárul, elismerve a potenciális előnyöket, miközben hangsúlyozza a felelős fejlesztés és etikai felügyelet szükségességét.



#MI #agy