人脑专题
人脑功能连接与相似性分析：基于Python
文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 本文将以人脑腹侧颞叶皮层的多体素模式分析(MVPA)来探讨人脑功能连接与相似性分析。MVPA被认为是一个监督分类问题，分类器试图捕捉fMRI活动的空间模式和实验条件之间的关系，从而推断大脑区域和网络的功能作用。从机器学习的角度来看，这里输入(input)的通常是来自神经科学实验的fMRI数据，输出(output)是有关类别的概率分
人脑神经元与AI神经网络的奥秘
神经元是赋予我们思考力的生物学奇迹。大脑中藏着近千亿个这样的神经元，它们通过错综复杂的连接形成了我们的神经系统。每个神经元由细胞体、树突和轴突构成，这些部分使得神经元能够接收、处理和传递信息。 在人工智能领域，神经网络其实是模仿生物神经元工作方式的算法模型，但在具体实现上还是有不小的差异。 一、结构和连接方式 人脑中的神经元具有极为复杂的结构，每个神经元能与
Google与哈佛大学的科学家团队共同创造了一张人脑中一个极小部分的精细地图
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！ 订阅：https://rengongzhineng.io/ 一支由哈佛大学和谷歌的科学家领导的团队创建了一张单个立方毫米人脑的三维纳
马斯克首例脑机人体试验出现重大故障，真正的人脑智能梦想要破灭了？ | 最新快讯
“科技狂人”马斯克（Elon Musk）在侵入式脑机接口技术的前沿探索中遭遇了重大挫折。 北京时间 5 月 9 日，马斯克成立的脑机接口公司 Neuralink 其官网上发布报告称，首位植入脑机接口设备的受试者体内一些电极出现问题，大脑植入物出现故障，影响了设备的运行速度和准确性。 Neuralink 文章并未透露出现问题的电极数量，但指出，公司已经修改了算法并修复了相关软
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记23_人工智能讲故事
1. 伟大的自动语法分析器 1.1. 思维呆板机械的阿道夫·奈普（Adolphe Knipe）一直想成为一名作家，可是他写出来的东西既迂腐又无趣 1.2. 后来，灵光乍现，他得到了一个启示：语言遵循语法规则，这规则的本质基本上就是数学 1.3. 在这样的认识下，他开始创造一个巨大的机器——“伟大的自动语法分析器”，它能够在15分钟内模仿在世的获奖作家，写出足以以假乱真的，甚至更好的作品
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记22_中文房间
1. 华生的工作模式 1.1. 请你想象一个巨大的场景，其中有单词、名字和其他可能的答案，它们散布在各处 1.1.1. IBM所做的第一步是以某种连贯的方式排列单词 1.1.2. 第二步是理解每个问题，并为该问题生成候选位置标记 1.1.2.1. 爱因斯坦会演奏小提琴，那么他就会被定位于“科学家”和“音乐家”这两个方向 1.1.2.2. 但你不会从音乐家的角度继续推演，而是会从科学家
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记18_心流机
1. 心流机 1.1. 在音乐中你会期盼旋律从不稳定解决到稳定，最终实现某种张力的解决 1.2. 将马尔可夫链系统中的自由与约束条件结合起来，从而形成一种更具结构化的组合 1.3. 美籍匈牙利心理学家米哈里·契克森米哈赖（Mihaly Csikszentmihalyi）于1990年首次提出并确立了“心流”（flow）这一概念 1.3.1. 人们在心流状态下最为快乐，这是一种对正在进行的
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记17_歌曲的创作公式
1. 人为何创作音乐 1.1. 音乐一直具有算法性质，这意味着在所有的艺术形式中，它受到人工智能进步的威胁最大 1.1.1. 音乐也是所有艺术形式中最抽象的一种，它利用结构和模式，而正是这种抽象的性质使它与数学紧密相连 1.1.2. 在这个世界里，算法将像人类一样得心应手 1.2. 音乐不仅仅是结构和模式而已，必须通过表演来赋予其生气 1.3. 对宗教仪式的需求是人类代码的一部分
NLP能否像人脑一样工作？CMU、MIT三篇论文详解机器和大脑范畴下NLP的关系
本文转载自公众号机器之心 作为计算机科学领域与人工智能领域的重要研究课题，自然语言处理已经在各领域展开了广泛的研究与探讨。随着研究的深入，一些学者开始探讨机器中的自然语言处理和大脑中的自然语言处理是否存在着一些联系，进而延伸至神经科学与 BERT 等 NLP 预训练方法的交叉点。本文选取 CMU Wehbe 研究小组（2 篇）和 MIT Roger P. Levy 教授组（1 篇）的三篇文章，对
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记10_混沌
1. 混沌 1.1. 艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见 1.1.1. 保罗·克利 1.1.2. 绘画是自我发现，每个优秀的艺术家都在描绘他自己的样子 1.2. 滴画 1.2.1. 在作画时，波洛克一边走来走去，一边把颜料泼洒到画布上，最终呈现的图像是他的身体运动与颜料和画布交
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记09_分形
1. 分形 1.1. 1904年，瑞典数学家科赫（Helge von Koch）首次发表了雪花图案的结构——科赫曲线（又称雪花曲线），它被认为是一种数学怪胎，一种奇怪的人工构造 1.1.1. 但实际上并不是，自然界中到处都是以分形结构存在着的图形 1.1.2. 既不能说科赫曲线是一维的，也不能说它是二维的 1.1.2.1. 因为无论将它放大到什么程度，它都不会是以直线或光滑曲线所构成的
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记05_算法的幻觉
1. 自下而上 1.1. 代码在未来可以自主学习、适应并进行自我改进 1.2. 程序员通过编程教会计算机玩游戏，而计算机却会比教它的人玩得更好，这种输入寡而输出众的事情不大可能实现 1.3. 早在20世纪50年代，计算机科学家们就模拟该过程创造了感知器 1.3.1. 其原理是：神经元就像一个逻辑门，接收输入的信息，然后通过计算来判断是否触发并产生兴奋反应 1.3.2. 通过调整权值
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记02_激发创造力
1. 心理创造力 1.1. 自我创造力的实现结果对个体来说可能是全新的，但纵观历史其实已算是“明日黄花”，这就是心理创造力的概念 2. 激发创造力 2.1. 理智是创造力最大的敌人 2.1.1. 巴勃罗·毕加索（Pablo Picasso） 2.2. 格丽特·博登 2.2.1.
读天才与算法：人脑与AI的数学思维笔记01_洛夫莱斯测试
1. 创造力 1.1. 创造力是一种原动力，它驱使人们产生新的、令人惊讶的、有价值的想法，并积极地将这些想法付诸实践 1.2. 创造出在表面上看似新的东西相对容易 1.3. 在遇到偶然间的创造性行为时，都会表现得异常兴奋、急迫和匆忙 1.4. 价值是相对的 1.4.1. 我写的诗或画的画，
神经形态计算的新方法：人造神经元计算速度超过人脑
来源：科学网 【新智元导读】一种以神经元为模型的超导计算芯片，能比人脑更高效快速地加工处理信息。近日刊登于《科学进展》的新成果，或许将成为科学家们开发先进计算设备来设计模仿生物系统的一项主要基准。尽管在其商用之前还存在许多障碍，但这项研究为更多自然机器学习软件打开了一扇大门。 当下，人工智能软件越来越多地开始模仿人类大脑。而诸如谷歌公司的自动图像分类和语言学习程序等算法也能够
读懂人脑，遥遥无期吗？
全文共6542字，预计学习时长13分钟 尽管埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下公司Neuralink已成功开发“神经织网”技术，但目前科学家们仍未能确定人脑的运行方式。 由19世纪的别墅、带玻璃幕墙的温室、以及各式各样的花园组成的哥本哈根嘉士伯格学院一直被誉为科学史上的圣地，同时也是嘉士伯啤酒厂创始人J·C·雅各布森（J.C.Jacobsen）的故居。雅各布森曾宣布，这一套
《期货的文章都太严肃，还是喜欢这类的》期市对决 人脑与电脑 谁是赢家
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 随着程序化交易的普及，人们常常会谈论这样的问题：投机市场上，电脑会驱逐人脑吗？ 人工智能的发展在投机市场上的作用越来越明显，因为现代投资理论强调多元化投资组合以降低风险，强调统计规律以辅助决策，但人类的视野和精力都相对有限，不可能进行大范围甄选和验证，赖此形成的投资策略难免失之偏颇。而量化投资的电脑程序可有效处理大量信息，消除投资组合配置的局
Neuron：人脑废用神经环路中的可塑性与自发活动脉冲
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 导读： “用进废退”，这句俗语可能概括了人类大脑运动系统的运作机制。基于使用驱动的神经可塑性对于发育、学习以及损伤恢复等的相关神经环路的塑造具有至关重要的作用。不久前发表在神经科学领域权威杂志《神经元》Neuron上的一项研究指出，在成年人大脑中存在着废用驱使的神经可塑性现象，本文即对该研究进行解读。 摘要： 该文章为研究人类大脑的可塑
人脑模拟：计算机如何思考
1.背景介绍 人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。人类智能包括学习、理解语言、推理、认知、情感、创造等多种能力。在过去的几十年里，人工智能研究者们已经取得了很大的进展，尤其是在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。 全脑模拟还是一个非常新的领域，最终目的肯定是最好能把一个人的大脑完整的数字化复刻出来，最终以计算机表现
40、馒头详谈Neuralink公司，完成人类首例人脑芯片植入手术
情理之中，意料之外： 美国当地时间2024年1月29日，北京时间2024年1月30日，Neuralink公司总裁马斯克在其社交平台X上声明，其属下公司Neuralink已经完成世界首例人类大脑设备植入的手术，并且接入者术后神经元尖峰检测（neuron spike detection）表现良好。 今早上班路上看新闻铺天盖地的全是此类消息，自己作为此行业的从业者也会更加的关注一些。首先，Neura
当AI遇见大脑：电脑与人脑协同“进化”
编者按：2023年是微软亚洲研究院建院25周年。借此机会，我们特别策划了“智启未来”系列文章，邀请到微软亚洲研究院不同研究领域的领军人物，以署名文章的形式分享他们对人工智能、计算机及其交叉学科领域的观点洞察及前沿展望。希望此举能为关注相关研究的同仁提供有价值的启发，激发新的智慧与灵感，推动行业发展。 “人脑是世界上最复杂的物体之一，虽然我们对于大脑的研究已经持续了上千年，但人脑仍然有
仿人脑超算“深南”即将面世，突破摩尔定律；ChatGPT 变笨有了新解释丨 RTE 开发者日报 Vol.117
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留言、跟帖、讨论。 本期编辑：@Asui，@CY 01有话题的新闻
人工智能是模仿人脑吗？
人工智能（AI）并不仅仅是模仿人脑。尽管一些AI系统受到对人脑运作的启发，但AI的设计和实现涉及多种方法和技术，而不仅限于对人脑的简单模仿。 有两种主要的AI类型：弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）。 1、弱人工智能是专注于执行特定任务的智能系统，如语音助手、图像识别系统等。这些系统在特定领域表现出色，但缺乏跨领域的广泛智能。 2、强人工智能则是更全面的智能
人类是怎么知道大脑的结构的？比如神经元、神经网络及这一套学习的运行机制 神经网络的基本原理 用python写一个模仿人脑结构的示例
人类对大脑结构的了解是通过长时间的科学研究和多种技术的应用逐渐积累起来的。下面是一些关键的方法和里程碑： 解剖学研究：最早的大脑研究来自于解剖学，通过解剖死亡后的大脑，科学家们能够观察到大脑的物理结构。这些早期研究帮助建立了大脑各部分的基本地图。 显微镜技术：随着显微镜技术的发展，科学家开始观察大脑的更细微结构，包括神经元和它们之间的连接。十九世纪末，卡哈尔（Santiago Ramón
【计算机概论 ①】- 电脑：辅助人脑的好工具
目录 一、电脑硬件的五大单元 二、一切设计的起点：CPU 的架构 三、其他单元的设备 四、运行流程 五、电脑的分类 六、电脑上面常用的计算单位（容量、速度等） 操作系统跟硬件有相当程度的关联性，所以，如果不了解一下计算机概论，要很快地了解 Linux 的概念是有点难度的。 计算机：接受用户输入的命令与数据，经由中央处理器的算数与逻辑单元运算处理后，产生或存储有用
人脑给AI打工？给保安带上脑机接口，眼睛识别违禁品，0.3秒自动标记结果
来源：大数据文摘本文约1300字，建议阅读5分钟不跟人类抢工作，发挥人类的优势。 假如你是一名地铁安检，你的眼前以每秒三次的频率闪现这样的图像，你能发现其中一个行李里面携带了枪支吗？ 不是很难，对吧？ 不过，现实中的工作不是这么简单，一眼看到还不够，后续还要进行一些操作，比如按下暂停按钮或者人工上报，这些往往更耽误时间。 这时候你可能会想，能不能用AI呢？ 的确，AI识别危险物品现在也能