شبکه عصبی هوش مصنوعی مبتنی بر GPT فعالیت مغز را بدون جراحی رمزگشایی می کند
![شبکه عصبی هوش مصنوعی مبتنی بر GPT فعالیت مغز را بدون جراحی رمزگشایی می کند](https://fanavaribartardigital.ir/wp-content/uploads/2023/05/شبکه-عصبی-هوش-مصنوعی-مبتنی-بر-GPT-فعالیت-مغز-را-بدون-جراحی-رمزگشایی-می-کند.jpg)
مدلهای زبان هوش مصنوعی جهان را با طوفانی فراگرفته است. هر روز، تحقیقاتی را می شنویم که با استفاده از مدل های مبتنی بر ChatGPT انجام می شود.
فناوری برتر دیجیتال به نقل از گیزموچاینا؛ به عنوان مثال، یک مهندس اخیرا ChatGPT را با Robot Dog، Spot، Boston Dynamics یکپارچه کرده است. در خبری دیگر، یک هوش مصنوعی مبتنی بر مدل GPT-4 برای طراحی استراتژی های دفاعی و جنگی مورد استفاده قرار گرفت. پیشرفت می تواند به بیماران مبتلا به سندرم قفل شده کمک کند
اکنون، پیشرفت اخیر دیگری که توسط محققان دانشگاه تگزاس در آستین در رمزگشایی سیگنالهای تصویربرداری تشدید مغناطیسی عملکردی (fMRI) مغز انسان با استفاده از یک شبکه عصبی به دست آمده است، گام مهمی به جلو در زمینه علوم اعصاب است.
استفاده از مدل GPT-1 در تجزیه و تحلیل دادههای fMRI و رمزگشایی نمایش معنایی قشر مغزی زبان پیوسته، راههای جدیدی را برای توسعه روشهای غیرتهاجمی کاوش در فعالیت عصبی مغز باز میکند. هوش مصنوعی این تحقیق پتانسیل زیادی برای کمک به بیماران مبتلا به بیماری هایی مانند سندرم قفل شده دارد که در آن بیماران به دلیل فلج قادر به برقراری ارتباط نیستند.
استفاده از روشهای غیرتهاجمی برای رمزگشایی از فعالیت عصبی مغز میتواند ابزاری را برای بیماران فراهم کند تا با دیگران ارتباط برقرار کنند و افکار خود را بیان کنند و در نتیجه کیفیت زندگی آنها را افزایش دهند. علاوه بر این، این تحقیق همچنین پتانسیل ایجاد انقلابی در زمینه هوش مصنوعی را با توانمند ساختن ماشینها برای درک بهتر زبان و ارتباطات انسانی دارد.
توانایی شبکه عصبی برای رمزگشایی بازنمایی معنایی مغز از زبان میتواند پیامدهای گستردهای برای پردازش زبان طبیعی و توسعه هوش مصنوعی محاورهای داشته باشد. پیشرفتی که محققان دانشگاه تگزاس در آستین به دست آوردند، گامی رو به جلو در زمینه علوم اعصاب است و این پتانسیل را دارد که هم برای بیماران و هم برای توسعه هوش مصنوعی مفید باشد. استفاده از روشهای غیرتهاجمی برای رمزگشایی فعالیت عصبی در مغز، پتانسیل بسیار زیادی برای تحقیقات آینده دارد و میتواند به پیشرفتهای قابل توجهی در درک ما از مغز و عملکردهای آن منجر شود.