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人工神经网络技术解码人类行为和想象时的大脑活动信号

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研究人员正在使用接触凝胶以达到更好的脑信号传输质量

为搜索引擎过滤信息,棋盘游戏对弈,识别图像...人工智能在某些任务中远远超过了人类智能。来自弗莱堡由神经科学家私人讲师Tonio Ball博士领导的几个杰出的BrainLinks-BrainTools研究团队,展示了来自计算机科学的思想可以彻底改变大脑研究。在科学杂志“人脑映射”中,他们说明了自学习算法如何解码由脑电图(EEG)测量的人脑信号。

自学习算法处理的人脑信号包括人动作的执行,但也包括只是手脚运动的想法或想象,或对物体旋转操作的假想。自学习算法的优势是在没有事先获取到任何特征的情况下,也能够和传统的系统一样快速准确地完成任务。传统的系统是根据预设的脑信号特征来解决某些任务,是不具备通用性的。

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这种对人与机器之间的各种交叉的需求是巨大的:例如,在弗莱堡大学医院,它可以用于癫痫发作的早期诊断,也可用于改善严重瘫痪患者的沟通可能性或自主神经系统诊断。

计算机科学家罗宾·蒂博尔·施里迈斯特(Robin Tibor Schirrmeister)说:“我们的软件是基于brain-inspired的模型,该模型被证明是解码各种自然信号(如语音)最有效的模型。”研究人员正在使用它来重写团队用于解码脑电数据的方法,人工神经网络是BrainLinks-BrainTools当前项目的核心。 “这个程序的伟大之处在于我们不需要预先确定任何特征,信息是一层层次的处理,在非线性函数的帮助下是多个步骤,系统学习识别和区分某些行为模式来自各种各样的运动,”Schirrmeister解释说。该模型基于人体神经细胞之间的连接,其中来自突触的电信号从细胞突起引导到细胞的核心并再次返回。 Schirrmeister评论说:“理论已经流行了好几十年,但直到今天的计算机处理能力的出现才能使模型变得可行。”

通常,模型的精度随着大量的处理层而改善。研究期间最多使用31个层,也称为“深度学习”。到目前为止,在学习过程完成后,解释网络的电路是一个问题。所有算法进程都在后台进行,不可见。这就是为什么研究人员开发了软件来创建可以理解解码决策的卡。研究人员可以随时将新的数据集插入系统。首席研究员Tonio Ball说,“与现有方法不同,我们现在可以直接从大脑记录的原始信号中获取脑电记录,我们的系统如果不是更好,那最起码和传统系统同样的精确”。该技术的潜力还没有完全发挥——与他同一个团队的研究人员也希望进一步发展:“我们对未来的愿景包括自学习算法,可以可靠和快速地识别用户基于他们的大脑的各种意图信号,此外,这样的算法也可以帮助神经系统进行诊断。

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资料来源:
弗莱堡大学提供的材料。


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