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麻省理工學院的新大腦研究表明AI如何幫助我們理解意識_LGO:Bitalgo

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麻省理工學院和馬薩諸塞州總醫院的一組研究人員最近發表了一項將社會意識與個體神經元活動聯系起來的研究。據我們所知,這是首次在這種規模上確定“心理理論”的證據。

測量大量的神經元是神經學的基礎。即使是簡單的MRI,也可以突出大腦的特定區域,并向科學家表明它們的用途以及在許多情況下正在發生的想法。但是弄清楚單神經元水平的情況是完全不同的壯舉。

根據論文:

在這里,利用人類背背前額葉皮層中單個細胞的錄音,我們可以識別出神經元,這些神經元能夠可靠地編碼在各種情況下的有關他人信念的信息,并能將自我信念與其他信念相關的表征區分開來……這些發現揭示了一個詳細的細胞過程。人類背側前額葉皮層,用于代表他人的信念并識別出可以支持心理理論的候選神經元。

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換句話說:研究人員認為他們已經觀察到了單個大腦神經元,這些大腦神經元形成了使我們思考其他人可能會感覺和思考的模式。他們正在確定行動中的同理心。

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這可能會對大腦研究產生巨大影響,尤其是在精神疾病和社交焦慮癥領域,或者在為自閉癥譜系障礙患者開發個性化治療方法方面。

但是,也許最有趣的事情是,我們可以從團隊的工作中潛在地了解意識。

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研究人員要求15位計劃進行特定類型的腦部手術的患者回答一些問題并進行簡單的行為測試。根據麻省總醫院的新聞稿:

當患者聽簡短的敘述并回答有關它們的問題時,將其插入背闊肌前額葉皮層中的微電極記錄了單個神經元的行為。例如,向參與者展示了這種情況,以評估他們如何看待他人的現實信念:“您和湯姆在桌子上看到一個罐子。湯姆離開后,將罐子移到柜子中。湯姆相信罐子在哪里?”

參加者在聽完每個故事后必須對另一個人的信仰做出推斷。實驗沒有改變計劃的手術方法或改變臨床護理。

實驗基本上采用了一個宏偉的概念,并盡可能多地撥入它。通過將這一知識層添加到我們對單個神經元如何交流和共同工作的集體理解中,最終形成我們自己意識內其他思想的理論,有可能使用類似的實驗技術來識別和量化其他神經系統。

當然,對于人類科學家來說,不可能想出刺激,觀察和標記1000億個神經元的方法-如果除其他原因外,僅僅需要數以千計的時間來計數它們,而不是觀察它們的反應,這是不可能的。挑釁。

幸運的是,我們已經進入了人工智能時代,如果有一件事情擅長于AI,那就是它在做真正單調的事情,例如非常快地標記800億個神經元。

可以想象馬薩諸塞州團隊的方法是自動化的。雖然當前的迭代似乎需要使用侵入式傳感器-因此要使用已經準備進行腦部手術的志愿者-當然,有一天可以使用外部設備獲得如此精確的讀數,這絕對是可能的。

這種系統的最終目標是實時識別和映射人腦中的每個神經元。就像在永恒的曲折中迷失了從熱氣球上看到樹籬迷宮一樣。

這將使我們對行動意識有如從神的眼光,并有可能使我們在機器中更準確地復制意識。

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