Михаил Лебедев (Mikhail Lebedev) — нейроученый

Предложен новый метод декодирования нейронных сигналов для интерфейсов "мозг-компьютер", преобразующих активность мозга в почерк. Метод называется StateMoE. Ключевая идея заключается в том, что процесс письма состоит из нескольких сменяющих друг друга нейронных состояний. Каждое такое состояние, например начало буквы или её соединение с другой, кодирует параметры движения по-разному. Существующие методы часто игнорируют эту смену, что ограничивает их точность. Метод StateMoE использует архитектуру "смесь экспертов". В этой архитектуре каждый эксперт является отдельной моделью декодера, настроенной на распознавание конкретного нейронного состояния. Специальный рекуррентный маршрутизатор в реальном времени анализирует входящие нейронные сигналы, определяет текущее состояние мозга и автоматически переключает активного эксперта для декодирования. Метод был протестирован на записях активности моторной коры человека во время написания китайских иероглифов. Эксперименты показали, что StateMoE повышает точность декодирования траектории движения на 6,92% по сравнению с лучшими существующими подходами. Этот результат демонстрирует, что явное моделирование переключения нейронных состояний мозга позволяет значительно улучшить работу интерфейсов для сложных двигательных задач, таких как письмо. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11297164

Прорывы в нейронауке

Разговор о важном

https://t.me/augmented_brain/13310

Если вы вдруг почувствовали сонливость… https://smotrim.ru/audio/2889192

Новости от наших индийских друзей https://t.me/ostorozhno_novosti/45400

Рекомендую обязательно сходить. Потому что главные нейропрорывы — это Пифия и робо-голубь. https://t.me/mediomodo/2865

Модель DeepFingerNet на основе вложенных U-Net сетей предсказывает траекторию движения пальцев по сигналам электрокортикографии (ECoG). Новая архитектура лучше объединяет детальные и обобщённые признаки мозга. Испытания на двух наборах данных показали значительное улучшение точности (коэффициент корреляции до 0.69) по сравнению с существующими методами. Это важный шаг для развития нейропротезирования и интерфейсов «мозг-компьютер». https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11301818

Не самая свежая статья, но небезынтересная: Глюк в мозге может объяснить, почему некоторые люди слышат голоса. Исследование из Университета Нового Южного Уэльса предполагает, что слуховые галлюцинации при шизофрении возникают из-за путаницы внутренних мыслей с внешними голосами. Обычно мозг предугадывает внутреннюю речь и снижает реакцию, но у слышащих голоса активность усиливается, как на чужой голос. Это может помочь в разработке ранних признаков психоза. https://academic.oup.com/schizophreniabulletin/advance-article/doi/10.1093/schbul/sbaf167/8293244

Но, вообще говоря, проблема тупости/глупости не так уж и проста, хотя и часто упоминается (той же Черниговской). К примеру, в советские времена было полно анекдотов про чукчу. Но при этом чукчу никто никогда в глаза не видел.

А вот здесь никакой ИИ не нужен, чтобы диагностировать слабоумие. С другой стороны, те же ИИ иногда плохо работают и генерируют глупости. И, кстати, пожалуй, embodiment — неплохая идея для ИИ. По выражению лица можно будет определить нарушения мышления.

Марксист прожил долгую жизнь, но, похоже, впустую. Михаэль Паренти внёс вклад в марксизм-ленинизм через защиту реально существовавшего социализма в СССР и других странах, аргументируя его преимущества над капитализмом в борьбе с неравенством и империализмом, а также критикуя антикоммунизм слева и справа, как в книге “Чёрные рубашки и красные: Рациональный фашизм и свержение коммунизма”, где он оправдывал “осадный социализм” и подчёркивал внешние угрозы социалистическим режимам; однако ничего принципиально нового в теорию он не добавил, оставаясь в рамках применения и популяризации идей. https://en.wikipedia.org/wiki/Michael_Parenti