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讀心術真的能夠實現(xiàn)嗎?近日，據(jù)新智元報道，Two Six Labs和斯坦福研究團隊利用神經網絡實現(xiàn)了對小鼠的“讀心”，他們利用網絡模型讀取小鼠腦內的電信號，預測小鼠的行為和在迷宮中的位置，平均預測誤差僅為4厘米。

大腦由相互連接的神經元組成：神經元可以響應輸入信息并處于激活狀態(tài)，反過來激活其他神經元。這些系統(tǒng)的“簡化版”就是第一個人工神經網絡的靈感來源。斯坦福Schnitzer實驗室的研究人員制作了一個數(shù)據(jù)集，用于監(jiān)控實驗室的小鼠在“競技場”中移動時的神經活動。

所謂“競技場”其實是一個帶有地標貼紙的小盒子。研究人員通過將一個微型顯微鏡連接到小鼠的頭部，并記錄熒光染料的軌跡，這種染料會在單個神經元放電時發(fā)出綠光，從而實現(xiàn)記錄神經活動的目的。這項技術可以同時跟蹤數(shù)百個、甚至數(shù)千個神經元的活動。

研究人員還訓練了一個神經網絡，根據(jù)最近的神經元放電模式預測小鼠的位置，并使用實驗觀察結果的前80%作為訓練數(shù)據(jù)，僅給出神經元的活動，來預測后20%觀察結果的小鼠位置。在嘗試了許多模型體系結構后，研究人員發(fā)現(xiàn)具有回歸輸出層的簡單密集神經網絡表現(xiàn)最好，平均預測誤差僅為4厘米。

據(jù)介紹，目前實驗室人員正在制作更復雜的行為數(shù)據(jù)集，以便更好地應用這些方法。比如可以在小鼠通過迷宮時對其進行映射，預測左右轉彎，并量化小鼠在學習走迷宮時的不確定性。或識別對小鼠展示哪些主題的圖像會刺激到它。實驗室研究人員表示，使用小鼠作為研究模型，目的是更多地了解我們自己，希望我們的人工神經網絡有助于更好地理解生物的神經網絡。

斯坦福AI模型：實現(xiàn)對小鼠的“讀心”

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