Microsoft 365自动绘图和PPT，还有这些新玩法
06-21
Yamada康德，IBM东京研究院计算神经科学家，长期关注人工智能、意识和机器人领域。
他在安德Yamada高中时，无意间接触到了卡夫卡的《变形记》。
当他合上书的那一刻，他开始想象自己有很多条腿，很多双眼睛，并进一步问自己——我该如何适应这一点？有着奇怪的身体。
人工智能如何与身体连接？自然而然，当安典在东京大学信息科学与技术专业研究博士时，他就开始发表《体现人类胎儿的大脑模型》之类的论文。
毕业后，他加入IBM研究院研究如何构建人工智能以及如何使用人工智能。
提高人类智力的主题。
近日，他接受了媒体采访，并发布在IBM研究院博客上。
全文如下： 为什么加入IBM研究院？我想继续推进我在计算认知方面的进步。
另外，IBM的Blue Brain Project、Watson Challenge问答节目Jeopardy、Synapse等项目都让我觉得很有趣。
这些看得见、看不见的东西加速了我加入IBM研究院的决心。
当然，更重要的是，认知计算被IBM在这里宣传为一个全新的领域，而不仅仅是传统学习和人工智能的一个分支。
如果你仔细看，你会发现下面涵盖了科学、工程、机器人、神经科学。
简单来说，现在这种“认知计算”正在创建一个全新的学术领域来理解和支持人类活动。
《体现人类胎儿的大脑模型》它最近发表在《科学报告》上。
这篇论文主要讲了什么？首先，我很高兴能与论文的六位科学家一起获得这种鼓励。
我记得我们当时的团队成员涵盖了多个学科，包括发育科学、医学、机器人和神经科学。
由于我们的合作，我们能够绘制出这个大脑模型。
具体来说，我们使用这个模型来模拟大脑、身体和环境之间的自发身体运动之间的相互作用，从而刺激大脑皮层学习。
这样，它可以帮助我们探索感觉运动和皮质学习之间的因果关系。
例如，当胎儿仍在子宫内时，胎儿可以探索如何移动其身体以及感觉运动经验如何指导正常和异常的大脑发育。
……通过这些观察，它似乎为了解神经发育障碍和潜在治疗方法打开了一个新窗口。
IBM的工作机制是怎样的？每天都在工作，工作机制非常顺畅。
这个机制也让我学会了如何更明智地利用这24小时。
最近，我和同事们继续着我们的认知计算研究工作，包括认知疲劳检测、深度神经网络、皮质模型相关报告，这些报告已提交到最近三个主要学术会议的主会场和圆桌论坛上，例如AAAI、IJCAI 以及 CNS 等会议。
我们在AAAI上展示的具体内容是《通过眼球运动对日常生活中心理疲劳做评估》。
该系统谈论基于自然观察条件的精神疲劳检测。
例如，在看电视时，它可以用来检测你的精神疲劳程度，然后据此提高你的认知和行为表现。
在 IJCAI，我们演示了“通过深度学习中的特征加权来预测未来模型性能”。
通常，深度学习需要仔细调整模型超参数，例如学习层数和学习效率，在这个项目中，为了提高协调性，我们从神经网络权重中提取了一个新的特征作为解释变量在学习的早期阶段预测深度学习模型的最终性能。
而且，它可以仅基于少量样本成功提取特征，从而终止在早期学习阶段表现不佳的计划。
最后，在 CNS，我提交了一份关于大规模皮质模型的报告，以了解大脑结构异常与认知障碍之间的关系。
请告诉我们更多关于您在 CNS 上发表的皮质模型研究的详细信息？脑成像研究揭示了与许多不同脑部疾病（例如阿尔茨海默病）相关的结构变化。
然而，我们对这些结构变异究竟如何影响这些疾病的认知功能仍然知之甚少。
为了更好地理解这些因果关系，我设计了一种使用大规模大脑模型的计算方法。
这种计算方法使我们能够系统地操纵每个变量并进行详细的分析，这在仅使用人类进行研究时很难做到。
它可以帮助我们理清大脑结构和认知功能之间的复杂联系。
在这项研究中，我重点关注了阿尔茨海默病的主要风险基因之一 APOE-4，然后对 APOE-4 携带者和未受影响的成年人的大脑老化进行了研究。
整合载体大脑图像的皮质模型。
通过计算机控制的实验，我发现皮质信息传播的减少可能是由 APOE-4 携带者的大脑结构变化引起的。
下一步是什么？我希望我对人类智能的基本机制的理解足够深入，能够重建它。
同时，我也想利用这些知识来增强计算机的认知能力，让它们更好地为人类服务。
神经科学研究通常被定位和视为基础研究，很少有例外。
寻找神经科学和工业之间的联系来帮助他们解决一些商业问题目前似乎不现实。
我知道这并不容易，但我希望我能朝着将神经科学与工业相结合以解决社会问题迈出一大步。
您这些计划的灵感来自哪里？通常，当我读书或慢跑时，我就会想到这一点。
当我走路或慢跑时，我感觉我的大脑受到刺激，可以更快地思考并组织和分类我的想法。
这让我感觉神清气爽。
有没有什么座右铭或什么东西一直支撑着你的生活？把握光阴。
即使我度过了非常艰难的一天，我仍然尽力享受每一刻。
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