无需活体大脑检测结合AI可预测神经元活动
据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。 数十年来，神经学家在实验室耗费大量时间，精心检测活体动物的神经元活动。这些实验虽为理解大脑工作原理带来突破性见解，但仅触及表面，大脑大部分区域仍未被探索。 此次，美国霍华德休斯医学研究所珍莉亚研究园区和德国图宾根大学研究团队运用AI和连接组，来预测活体大脑中神经元的活动。他们仅凭借从果蝇视觉系统连接组中收集的神经回路连接信息，以及对该回路功能的猜测，便创建出果蝇视觉系统的AI模拟，预测出回路中每个神经元的活动。 研究团队利用连接组，构建了果蝇视觉系统的力学网络模拟。在该模型中，每个神经元和突触都与大脑中的真实神经元和突触相对应。尽管他们不清楚每个神经元和突触的动态变化，但连接组的数据使团队能运用深度学习方法推断这些未知参数......阅读全文
无需活体大脑检测－结合AI可预测神经元活动
据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。 数十年来，神经学家在实验室耗费大量时间，精心检测活体动物的神经元活动。这些实验虽为理解大脑工作
谷歌AI自动重构3D大脑－最高精度绘制神经元
[新智元导读]AI能够映射大脑神经元。人类大脑包含大约860亿个神经元，并且一个立方毫米的神经元可以产生超过1000TB的数据。由于其庞大的规模，绘制神经系统内部结构的过程是计算密集和繁琐的。为了加速这一过程，谷歌和德国马克斯普朗克神经生物学研究所的研究人员开发了一种基于深度学习的系统，可以自动
AI系统绘出“多彩”大脑布线图，可解开和重建大脑密集神经元网络
日本九州大学研究人员在新一期《自然·通讯》上发表文章称，他们开发了一种新的人工智能（AI）工具——QDyeFinder，其可从小鼠大脑的图像中自动识别和重建单个神经元。该过程涉及使用超多色标记协议去标记神经元，然后让AI通过匹配相似的颜色组合自动识别神经元的结构。识别神经元的一种策略是用特定颜色的荧
韩国：神经元芯片成AI研发“明星”
纳沛斯半导体是一家大型半导体封测企业，在韩国和全球半导体业界以技术和实力著称。不久前，记者参加了纳沛斯半导体公司的一场产品说明会，会后采访了该公司未来智能事业部部门长安廷镐先生。说明会由安先生主持，会上的明星是一款产品编号为NM500的AI芯片，被称为全球第一片正式量产的神经元芯片（NPU）。
新型人工神经元有望用于AI技术
斯坦福大学和桑迪亚国家实验室的研究人员在一份研究报告中称开发了基于人脑神经元连接的计算机组分：一种充当人工突触的装置，模仿神经元在大脑中的通信方式。 该团队报告说，这些设备中的9个的原型阵列在处理速度，能效，再现性和耐久性方面表现甚至优于预期。展望未来，团队成员希望将他们的人工突触与传统电子设
AI系统绘出“多彩”大脑布线图
科技日报北京7月2日电（记者张梦然）日本九州大学研究人员在新一期《自然·通讯》上发表文章称，他们开发了一种新的人工智能（AI）工具——QDyeFinder，其可从小鼠大脑的图像中自动识别和重建单个神经元。该过程涉及使用超多色标记协议去标记神经元，然后让AI通过匹配相似的颜色组合自动识别神经元的结构。
医疗AI战胜“最强大脑”，并非偶然
人工智能完胜医学界的“最强大脑”，这是人工智能在发展过程中取得的又一成绩。 6月30日，备受关注的首场神经影像领域的“人机大战”在国家会议中心落下帷幕，在脑肿瘤和脑血管影像判读比赛中，医疗AI最终以高出20%的准确率战胜了医学界的“最强大脑”。据悉，如果这款AI产品投入使用，核磁检查的出片速
AI让大脑变懒变笨了吗？
近日，一项公布于预印本服务器arXiv的研究发现，使用ChatGPT写论文的人，其大脑活跃度低于被禁止使用任何在线工具写论文的人。这项调查是评估人工智能（AI）是否正使人们变得“认知懒惰”的更广泛研究的一部分。美国麻省理工学院媒体实验室的Nataliya Kosmyna及同事，测量了大学生在使用聊天
AI大模型“源”炼造客服大脑
2018年至今，NLP领域经历了非常大的变化，Transformer、ELMO、BERT、GPT-3，再到最近的ChatGPT（GPT 3.5的微调）的突破，NLP在预训练大模型的暴力拆解路上越走越远，这也让各行业开始相信：很多之前无法做到的场景、效果，现在可以有新的解法和落地。 智能客服，是
AI结合“连接组”可预测神经元活动
科技日报讯 （记者张梦然）据最新一期《自然》杂志报道，借助由脑组织创建的神经元及其连接图——“连接组”，再结合人工智能（AI），美国与德国科学家达成了此前从未实现的突破：无需对活体大脑进行任何检测，便能预测单个神经元的活动。光线进入果蝇的复眼，使六边形排列的光感受器通过复杂的神经网络发送电信号，从而
AI大脑植入技术恢复患者感觉和运动
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/506133.shtm
AI智能菌落计数，“肉眼”和“大脑”都不用
在医疗卫生，环保，食品，化工，生物产业等领域，细菌培养都是非常重要的工作.菌落数计算更是非常必要的评判指标.但是菌落的计数是一个非常繁琐且枯燥的过程. 传统人工菌落计数”四大罪状” 1、费时费力，效率低下，影响研究或是结果报告的效率。 2、可能出现人为的记忆偏差出现计数错漏。 3、存在密
神经元新计算模型或产生更强大AI
模型或产生更强大AI 数字手与人手相互绘制图画（艺术图）。图片来源：西蒙斯基金会科技日报北京6月30日电 （记者张梦然）几乎所有支持现代人工智能（AI）工具的神经网络都是基于20世纪60年代的活体神经元计算模型。但美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心（CCN）开发的新模型表明，这种已有数十年历
AI教育风潮席卷中国高校－学生用AI学AI
“What does this machine do(这台机器是干什么的)？”4日下午，西南交通大学孟加拉国留学生Zahidul Alam拍下身前吊弦疲劳试验仪器的照片。收到他的语音提问后，手机中的24小时在线“AI学伴”瞬间给出如论文般详细的英文回答。 这是西南交大首门人工智能通识课的第一课
植入物结合AI将大脑信号转为语音
荷兰拉德堡德大学和乌得勒支大学科学家成功将人类的大脑信号转化为人们能听得见的语音。借助植入物和人工智能解码来自大脑的信号，他们能够预测用户想说的话，准确率为92%至100%。研究人员希望这项技术能够帮助瘫痪且无法沟通的患者再次“发声”。相关论文发表于最新一期《神经工程杂志》。 拉德堡德大学科研
“达尔文”大模型发布－为生物领域打造AI大脑
7月4日，赛灵力联合清华珠三角研究院、赛业生物、大湾区科创中心共同举办达尔文大模型发布会。达尔文大模型基于多元、多模态复杂数据和先进的人工智能技术，对生物领域的复杂系统建模和分析进行深入研究，为生物学产业、研究和应用发展提供有力支撑。达尔文提出进化论，阐述物种进化的基本原理，即适者生存。对应的，达尔
用AI识别AI：西湖大学研究可检测AI生成文本
虚假新闻、恶意产品评论、剽窃……ChatGPT、 GPT-4等AI大语言模型的应用带来便利，但其误用也带来一系列问题。西湖大学工学院张岳教授的“文本智能实验室”日前发布的一项研究提出一种高准确率、高速、低成本、通用的新文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练即可识别各种AI大语言模型生
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各界关注与担忧。近年来，不少关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，诸如“如何应对AI可能对社会产生
“AI+”时代－|－AI“解码”免疫系统
人体免疫系统包含了很多有关身体健康的信息，其中的关键部分就包含在血液中。医学界提出了一个大胆设想：通过创建一个万能的血液测试，采集免疫系统与病原体之间的反应信息，绘制“免疫图谱”，从而解码免疫系统中的信息，及时在疾病恶化前筛查确诊。那么，什么样的平台能提供足够的计算力，不断通过机器学习和精准模型
ChatGPT的拷问：何为AI伦理、AI治理
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494707.shtm 前不久，AI聊天机器人程序ChatGPT席卷全球，完成了AI第一次大规模的自传播。作为人工智能领域的现象级应用，ChatGPT可能引发的信任、责任、伦理、法律等问题也很快引发各
用AI数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。生成式AI工具越来越受欢迎，如大语言
用AI数据训练AI可能最终导致崩溃
《自然》7月24日发表的一篇论文指出，用人工智能（AI）生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出，这个概念称为“模型崩溃”（model collapse）。该研究显示，原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语，显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。 生成式AI工具越来越受欢迎，
为什么越使用AI，越活得像个AI
生成式人工智能（AIGC）在重塑生产力的同时，也给高等教育领域带来了颠覆性变革。然而，它所具有的“技术双面性”很可能引发“流利但不真实”“道德偏见”“技术依赖”等问题，这将影响高等教育场景。2023年初，全球多所高校陆续出台政策禁止学生使用生成式AI，但越来越多的大学开始意识到生成式AI势不可挡，单
AI“参谋”来了！中关村AI新药研发平台落成
12月19日，由中关村生命科学园与角井（北京）生物技术有限公司共同发起建设的中关村AI新药研发平台在北京中关村生命科学园举行落成典礼。该平台于2020年12月开始筹建，旨在利用人工智能技术帮助制药企业快速进行药物靶点发现和筛选、药物作用机制探索、特异性抗体优化等工作，成为生物医药企业新药研发的
亚马逊云推出AI代理功能，让AI成为助理
Amazon Bedrock的Agents（代理）功能将使公司能够构建可以自动执行特定任务的AI应用程序，例如预订餐厅，而不仅仅是得到去哪里吃饭的建议。 “很多人都如此聚焦于这些模型和模型的大小，但我认为真正重要的是如何利用它们构建应用，这也是今天发布代理（Agents）功能的一个重要原因。”
“氏无界·AI无疆”医疗AI成果转化行动启动
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516109.shtm
“AI成龙”遇冷，AI数字人在影视业不灵？
影视业成为“粗制滥造”的标签 近日，影视巨星成龙主演、大量使用了人工智能（AI）数字人技术的电影《传说》登陆大荧幕，却遭遇了票房与口碑的双失利。截至7月20日，豆瓣评分5.3，上映10天累计票房不到8000万元。显然，“AI成龙”遭到了冷遇。“AI成龙”本是《传说》这部电影的卖点。据介绍，为了剧情需
用AI生成数据训练AI或导致模型崩溃
《自然》24日正式发表的一篇研究论文指出了一个人工智能（AI）严重问题：用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会严重“污染”它们的输出，这被称为“模型崩溃”。研究显示，原始内容会在9次迭代以后，变成不相关的“胡言乱语”（演示中一个建筑文本最终变成了野兔的名字），这凸显出使用可靠数据训练
AI－耗电超出预期，未来－AI－进展或依赖能源突破
据 technews 报道，由于 AI 消耗电力将远远超出人们预期，OpenAI 执行长 Sam Altman 认为，未来 AI 发展需要寻求能源突破。Sam Altman在彭博社于达沃斯世界经济论坛（World Economic Forum）期间举行的座谈活动中谈道，对气候友善的能源，特别是核融合
AI也分级？清华教授推动全球首个AI《分级定义》
AI对话系统发展历程 高凯 摄 28日，由清华大学计算机教授、智能技术与系统实验室副主任黄民烈发起，联合了十余家科研机构、二十多位知名学者共同制定的全球首个《AI对话系统分级定义》(以下简称《分级定义》)正式发布，《分级定义》将推动AI对话系统在虚拟个人助理、智能家居、智能汽车(车载语音)、情