Para ilmuwan menggunakan AI untuk mendeteksi aktivitas otak tanpa operasi
0
0
0
0
Kecerdasan buatan jaringan saraf berbasis GPT untuk mendeteksi aktivitas otak manusia tanpa perlu operasi.
Model bahasa kecerdasan buatan (AI) menggemparkan dunia. Setiap hari, kami mendengar tentang penelitian yang dilakukan menggunakan model berdasarkan ChatGPT. Misalnya, seorang insinyur baru-baru ini mengintegrasikan ChatGPT dengan Robot Dog, Spot Boston Dynamics. Dalam berita lain, AI berdasarkan model GPT-4 digunakan untuk merencanakan strategi pertahanan dan perang.
Saat ini, terobosan baru lainnya yang dicapai oleh para peneliti di University of Texas di Austin dalam mendekode sinyal pencitraan resonansi magnetik fungsional (fMRI) dari otak manusia menggunakan jaringan saraf menandai langkah maju yang signifikan di bidang ilmu saraf.
Dilaporkan dari Gizmochina (5/5), menggunakan model GPT-1 untuk menganalisis data fMRI dan mendekode representasi semantik kortikal dari bahasa AI berkelanjutan membuka jalan baru bagi pengembangan metode non-invasif untuk mengeksplorasi aktivitas saraf otak.
Penelitian ini memiliki potensi besar untuk membantu pasien dengan kondisi seperti sindrom terkunci, di mana pasien tidak dapat berkomunikasi karena kelumpuhan. Penggunaan metode non-invasif untuk memecahkan kode aktivitas saraf otak dapat menjadi cara bagi pasien untuk berkomunikasi dengan orang lain dan mengungkapkan pikirannya, sehingga meningkatkan kualitas hidup mereka.
Selain itu, penelitian ini berpotensi merevolusi bidang AI dengan memungkinkan mesin untuk lebih memahami bahasa dan komunikasi manusia. Kemampuan jaringan saraf untuk memecahkan kode representasi bahasa semantik otak dapat memiliki implikasi yang luas untuk pemrosesan bahasa alami dan pengembangan AI percakapan.
Terobosan yang dicapai oleh para peneliti di University of Texas di Austin merupakan langkah maju yang signifikan di bidang ilmu saraf dan berpotensi bermanfaat bagi pasien dan pengembangan AI. Penggunaan metode non-invasif untuk memecahkan kode aktivitas saraf di otak memiliki potensi besar untuk penelitian di masa depan dan dapat mengarah pada kemajuan yang signifikan dalam pemahaman kita tentang otak dan fungsinya.
