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AI와 신경과학의 교차점에서 발견된 사각지대 – 수십 개의 과학논문을 정리했다. 인공지능과 신경과학의 교차점에서 일하는 퍼듀대학연구원들은 이 질문에 답하기 위해 사용된 눈에 띄는 데이터세트가 혼란스럽기 때문에 이 데이터 세트를 기반으로하고 높은 평가를받은 많은 눈에 띄는 결과가 모두 거짓이라고 말한다.

박영숙세계미래보고서저자 | 기사입력 2021/04/19 [16:26]

AI와 신경과학의 교차점에서 발견된 사각지대 – 수십 개의 과학논문을 정리했다. 인공지능과 신경과학의 교차점에서 일하는 퍼듀대학연구원들은 이 질문에 답하기 위해 사용된 눈에 띄는 데이터세트가 혼란스럽기 때문에 이 데이터 세트를 기반으로하고 높은 평가를받은 많은 눈에 띄는 결과가 모두 거짓이라고 말한다.

박영숙세계미래보고서저자 | 입력 : 2021/04/19 [16:26]

 

 

뇌파로 마음을 읽는다고 주장하는 수십 개의 저명한 논문을 살펴본다.

PURDUE UNIVERSITY 제작 

뇌의 전기신호를 분석하여 사람의 마음을 읽을 수 있나? 대답은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 복잡 할 수 있다.

인공지능과 신경과학의 교차점에서 일하는 퍼듀대학연구원들은 이 질문에 답하기 위해 사용된 눈에 띄는 데이터세트가 혼란스럽기 때문에 이 데이터 세트를 기반으로하고 높은 평가를받은 많은 눈에 띄는 결과가 모두 거짓이라고 말한다.

Purdue팀은 일련의 이미지를 보는 연구에 참여한 개인의 뇌 활동을 조사한 데이터 세트에 대해 1년 이상 광범위한 테스트를 수행했다. 각 개인은 이미지를 보는 동안 수십 개의 전극이 달린 모자를 썼다.

Purdue팀의 작업은 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence에 게시되었다.  팀은 국립과학재단 (NSF)에서 자금을 지원받았다.

퍼듀대학교연구원들은 인공지능과 신경과학의 교차점에서 연구를하고있다. 이 사진에서 연구참가자는 전극이 달린 EEG 모자를 쓰고있다.

Purdue공과대학의 전기컴퓨터공학교수 Jeffrey Mark Siskind는 “뇌파 검사 또는 EEG로 알려진 이 측정 기술은 원칙적으로 마음을 읽는 데 사용할 수있는 뇌 활동에 대한 정보를 제공 할 수 있다.  문제는 데이터세트 자체가 오염된 방식으로 EEG를 사용했다는 것이다. 이 연구는 이미지의 순서를 무작위로 지정하지 않고 수행되었으므로 연구원들은 뇌파에서 시각적 인식을 해독하는 실제 문제를 해결하는 대신 EEG에 포함된 타이밍 및 순서정보를 읽는 것만으로 어떤 이미지가 보이는지 알 수있었다. ”

Purdue 연구원은 원래 자체 테스트에서 유사한 결과를 얻을 수 없을 때 데이터세트에 의문을 제기하기 시작했다. 그때 그들은 이전 결과를 분석하기 시작했고 무작위 화 부족이 데이터세트를 오염시켰다고 생각했다.

Purdue의 공과대학과 보건인간과학대학의 공동책임조교수 Hari Bharadwaj는 “이것은 학제간 연구분야에서 일하는 데 있어서의 과제 중 하나이다. 중요한 과학적 질문은 종종 학제간 작업을 요구한다. 문제는 때때로 한 분야에서 훈련된 연구자들이 자신의 아이디어를 다른 분야에 적용할 때 발생할 수있는 일반적인 함정을 인식하지 못한다는 것이다. 이 경우 이전 작업은 AI/머신러닝 과학자 간의 단절과 신경과학자에게 잘 알려진 함정으로 인해 어려움을 겪은 것 같다.”

Purdue 팀은 뇌파 (EEG)를 통해 측정된 뇌에서 파생된 표현을 사용하여 개체 분류, 전이 학습 및 인간의 지각과 생각을 묘사하는 이미지 생성과 같은 작업에 데이터세트를 사용한 간행물을 검토했다.

"누군가가 전기 뇌활동을 통해 다른 사람의 마음을 읽을 수 있는지에 대한 질문은 매우 타당하다."라고 Purdue의 보건인간과학대학과 인문대학에 공동으로 임명된 교수 인 Ronnie Wilbur는 말했다. "우리의 연구에 따르면 더 나은 접근방식이 필요하다."

참조 : Ren Li, Jared S. Johansen, Hamad Ahmed, Thomas V. Ilyevsky, Ronnie B. Wilbur, Hari M. Bharadwaj 및 Jeffrey Mark Siskind의 "뇌파 분류 실험을위한 블록 설계의 위험과 함정", 2020 년 11 월 19 일,  패턴 분석 및 기계 지능에 대한 IEEE 트랜잭션 .

Siskind는 잘 알려진 Purdue혁신가이며 Purdue Research Foundation 기술상용화사무소에서 여러 특허기술을 연구했다.

SciTechDaily.com을 통해

 
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