[B! ai][脳] petite_blueのブックマーク

“脳波”から映像を生成する技術「DreamDiffusion」登場 | AIDB

Tencentなどの研究者チームが開発した「DreamDiffusion」は、脳の視ている光景を脳波から視覚化する、まるでSF 映画のような技術です。本記事では、この画期的な技術について紹介します。参照論文情報タイトル：DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals 著者：Yunpeng Bai, Xintao Wang, Yanpei Cao, Yixiao Ge, Chun Yuan, Ying Shan 所属：Tencent AI Labなど URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.16934 DreamDiffusionは、脳波（EEG）から映像を生成する技術です。具体的には、頭の外側に付ける非侵襲型の電極からEEG信号を読み取り、その信号を元に拡散

petite_blue 2023/07/03

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脳のように振る舞う汎用人工知能を実装するための開発方法論を東大が標準化

東京大学(東大)は9月28日、ヒトの認知機能を脳全体の神経回路を参照しながら再現する人工知能(AI)ソフトウェアを実装する際の仕様情報となる「脳参照アーキテクチャ」データ形式と、それを用いた開発方法論を標準化したことを発表した。同成果は、東大大学院医学系研究科脳神経医学専攻の山川宏客員研究員(東大工学系研究科技術経営戦略学専攻特任研究員/NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ代表/理化学研究所生命機能科学研究センター客員主管研究員兼務)らの研究チームによるもの。詳細は、ニューラルネットワークを扱う学術誌「Neural Networks」にオンライン掲載された。深層学習が発展した2010年代、主に機械学習を組み合わせることで、ヒトのような汎用性を備えたAIが実現できるのではないかという期待が高まったが、実際にはその多様な計算装置を組み上げる設計空間が膨大であるという課

petite_blue 2021/10/01

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人間の脳にAIを接続することを目指す新スタートアップ「Neuralink」をイーロン・マスク氏が設立

By Thomas Hawk かねてより人工知能(AI)の可能性に着目し、「AIとヒトの融合」をテーマの1つに掲げている実業家のイーロン・マスク氏が、ついに人間の脳にAIを接続する技術を開発する企業「Neuralink」の立ち上げを発表しました。 Elon Musk's Neuralink will plug AI into your brain https://www.engadget.com/2017/03/27/elon-musk-neuralink-ai-cranial-computing/ Elon Musk Launches Neuralink to Connect Brains With Computers - WSJ https://www.wsj.com/articles/elon-musk-launches-neuralink-to-connect-brains-wit

petite_blue 2017/03/29

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好き嫌いの感情人工知能で変化させることに成功 | NHKニュース

人工知能に人の脳の活動の様子を学習させることで「好き」や「嫌い」といった感情を変化させることができたとする研究成果を京都にある研究所などのグループが発表しました。ＰＴＳＤ＝心的外傷後ストレス障害などの治療法の開発につながる可能性があるとしています。グループでは、まず男女１２人の参加者に大量の顔写真を次々と見せて、好きか、嫌いか、１から１０までの１０ポイントで評価してもらいました。そして、その際の脳の活動の様子を特殊な機器を使って観察し、「好き」という感情を抱いた時に現れる脳の活動の画像パターンを見つけ出せるよう人工知能に学習させました。続いて、参加者に自由に物事を考えてもらい、「好き」を示す画像パターンが多く現れるように人工知能を使って参加者を誘導しながら、先の１０ポイント評価で中くらいに好きだと判断した人の顔を見せました。すると、その人に対する好きだという感情の程度が平均で０．５ポ

petite_blue 2016/09/11

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Blue Brain Project｜脳回路の構成的理解に求められる、最低限の『リアルさ』とは？ - Mのメモ

Reconstrucion and Simulation of Neocortical Microcirc uitry Henry Markram, Eilif Muller, Srikanth Ramaswamy, Michael W. Reimann, …., Javier DeFelipe, Sean L. Hill, Idan Segev, Felix Schürmann et al.,*1 Cell (2015), 163(2), 456–492 何を以て脳を理解したとするか。答えは十人十色でしょうが、一つの回答として、『少数のパラメーターを用いた数式で脳の挙動を近似的に再現できたなら』という構成的なアプローチが挙げられます。これを達成するためには、本質的なパラメーターの洞察だけでなく、その数式に用いられる定数の値を実験的に求めることが必要になってきます。例えば今から60 年以上前

petite_blue 2015/10/29

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人工知能アンドロイドにまた一歩前進。人の脳のように動く、従来の9000倍の処理能力を持つ電子回路「ニューロ・グリッド」が開発される（米研究） : カラパイア

人間の脳のように作動する、革新的なコンピュータの電子回路基板が研究者たちによって開発された。ニューロ・グリッドと呼ばれるその基盤は、従来のパソコン9000倍高速な処理能力を持ち、100万もの神経細胞と何十億ものシナプス結合をシミュレートすることができる。この研究が進めば、人間の知能を持ち合わせたアンドロイドや、頭で指令するだけで動かせる義肢の開発へつながるという。

petite_blue 2014/05/20

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全脳アーキテクチャ解明ロードマップ

「人間のような知能の実現」という大きな目標に大勢で取り組むには、途中の達成度が判断できるようなわかりやすいロードマップが必要です。全脳アーキテクチャを拠り所としたアプローチは、構成要素となる脳の器官がはっきりしているため、純粋に思弁的に知能を目指すアプローチと比べて、ロードマップが作りやすいという利点があります。脳の主要な器官のモデルが不完全ながら出そろっているので、次は各器官がどう連携するかを解明していくことになります。取り急ぎ、たたき台として以下ようなロードマップを考えてみました。私が考える優先度順に並べてみましたが、ある程度は同時並行で取り組める課題だと思います。教師なし学習・認識（大脳皮質モデル）階層型強化学習（皮質・大脳基底核連携モデル）思考・ナビゲーション（皮質・大脳基底核・海馬連携モデル）言語理解・発話（言語野モデル）滑らかな運動（皮質・小脳連携モ

petite_blue 2014/02/24

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[Part1]めざせ３歳児/脳だけでなく、体で学ぶ -- どこまで進化？ -- 朝日新聞GLOBE

未購読ご利用いただくには、購読のお手続きが必要です。このサイトは朝日新聞デジタルの一部です。朝日新聞デジタルの有料会員（フルプラン）の方は、ログインするだけでお読みいただけます。 photo: Lorenzo Natale / Istituto Italiano di Tecnologia イタリア・ジェノバから電車で1時間。地中海に面した真っ白な砂浜に、夏の強烈な日差しが降り注ぐ。水着にサンダル姿の男女でにぎわうリゾート地に7月下旬、米国、ドイツ、日本などから研究者たちが集まっていた。古めかしい石造りの建物に入ると、部屋の中央に背丈1メートルほどの人間形ロボットiCub（アイカブ）が立っている。 iCubの前の机にはリンゴ、ぬいぐるみ、ボール、車のおもちゃの四つが置かれ、研究者の一人がこう話しかける。「リンゴはどれだい？」まるで考えているかのように、しばらく動かなかったiCub