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人工神经网络,近来成为了越来越强大的工具。
数据分析、社会科学、机器人、脑科学的分类、预测、模式识别都开始离不开神经网络。
萨拉托夫国立技术大学研究团队搭建了一个神经网络用来检测人类迟疑不决的状态。
在神经生物学里,这个神经网络可以分类神经元发出的信号,以及检测出脑相关的病理活动,比方说癫痫,还有神经退化性疾病,帕金森和老年痴呆等。
“不过,虽然说神经网络已经在模式识别和分类上已经有很出色的表现,但是要把神经元的信号区分出来还需要做更多的工作,特别是在人犹豫不决的情况下。”科学出版物 CHAOS 报道。
在这个研究里,研究团队会对被试进行双稳态视觉刺激(bistable visual stimuli),人工神经网络可以借助脑磁波,把被试精确地按敏感程度划分出犹豫的程度。
△ 双稳态视觉刺激:给被试看到有歧义的图片。
“这样一来,我们就可以‘看穿’人脑了。知道人在做决定的时候有没有处于这种不确定性的心态。”人工智能科学与教育中心主任兼神经科技教授Alexander Khramov说。
更厉害的是,这个网络还能以准确地测出一个人犹豫的时长。
以往,用频率时间分析等传统的方法去确认大脑内部的活动是极其困难的。但是有了神经网络之后,它能够看到人类还无法理解的不明显的信号特征。
这个研究工作,可以帮助研究人员创造一个在做复杂决策时也能够停下来思考的智能体。当遇到复杂环境的时候,可以进入等待状态,并搜集更多的信息。
等以后机器人去外太空执行任务的时候,比方说在火星上遇到了不知道咋办的环境条件时,需要请求地球上人类的帮助,由人类完成一些复杂的操作。那这个时候,即使识别出机器人的犹豫,向地球发送求助指令就很重要。
另外,这个神经网络也可以在测试和训练人的认知能力的过程中用到。
像是飞行员、司机、营救专家、军人或运动员等很多高压职业,他们的工作环境里很多关键决策是不能等的。那么当这个神经网络识别到人处于犹豫状态的时候,就可以马上向外界请求支持或由更高的系统接管,减少灾难的发生。
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