Ученые разработали модель искусственного интеллекта, которая во время операции может определить, осталась ли какая-либо часть злокачественной опухоли головного мозга, которую можно удалить.
OpenAI не единственная компания, которая столкнулась с проблемами при разработке ИИ. Следующая итерация модели Gemini от компании Google также не оправдала ожиданий специалистов.
Исследователи из США опубликовали результаты первого эксперимента, в котором люди не просто не смогли разграничить стихи англоязычных поэтов и ИИ-поэзию, но и оценили машинное искусство выше человеческого.
Не так давно в различных СМИ и телеграм-каналах появилась новость, в которой с разными вариациями сообщалось: пациенту с интерфейсом «мозг-компьютер» имплантировали еще и ChatGPT и теперь внутри него ИИ мысленно пишет сообщения.
Американские исследователи научили ИИ находить отличия в структуре мужского и женского мозга, по которым можно отнести МРТ к тому или иному полу. Причем точность определения пола достигла 98%.
Исследователи из Нагойского университета (Япония) обнаружили, что совместная охота (когда два или более хищника сотрудничают для поимки добычи) на самом деле не требует сложных когнитивных процессов и сложного мозга.
Группа физиков из Нидерландов и Южной Кореи создала искусственный синапс, работающий по тому же принципу, что и «естественные». Последние, напомним, успешно используют для «вычислений» то, что в первом приближении является банальной соленой водой.
Международная команда исследователей разработала стратегию поиска лекарств от болезни Паркинсона и совместила ее с машинным обучением. Искусственный интеллект выявляет соединения, которые блокируют слипание или агрегацию альфа-синуклеина.
Ученые провели уникальное исследование, в котором приняло участие около 3500 молодых людей со всего мира. ИИ с помощью алгоритмов машинного обучения продемонстрировал способность распознавать тревожные расстройства на основе структур мозга.
Исследователи научили алгоритм компьютерного зрения предсказывать, движется мышь или нет, по данным функциональной визуализации мозга. Они разработали метод определения того, какие входные данные могут быть для ИИ релевантными, проливая свет на проблему «черного ящика».