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人工智能学会如何提高大脑的记忆力？
说到黑匣子，没有比人脑更黑的了。科学家感叹道，我们的灰质问题非常复杂，它本身并不能完全理解。
但是如果我们不能挖掘我们自己的大脑，也许机器可以为我们做到这一点。在最新一期的“自然通信” 杂志上，宾夕法尼亚大学心理学家迈克尔卡哈纳领导的研究人员表明，机器学习算法- 众所周知的不可思议的系统本身- 可用于解码并增强人类记忆力。怎么样？通过触发向大脑提供精确定时的电脉冲。
换句话说，研究人员可以使用一个黑匣子来解锁另一个黑匣子的潜力。一方面这听起来像是对一个荒谬困难的问题的一个相当优雅的解决方案，另一方面听起来像是一场技术爆发式恐怖片的开始。
当谈到大脑测量时，最好的录音来自颅内。但是，人们和机构审查委员会通常不会以科学为名打开头骨。因此Kahana和他的同事们与25位癫痫患者合作，每位患者的大脑中植入了100到200个电极（监测癫痫相关的电活动）。Kahana和他的团队搭载这些植入物，使用电极在记忆任务中记录高分辨率的大脑活动。
首先，研究人员了解大脑记忆某些东西时的样子。当患者阅读并试图内化单词列表时，Kahana和他的团队从每个植入电极每秒收集数千次电压测量数据。后来，他们测试了患者的回忆建立数据，了解哪些大脑活动模式与记忆单词和忘记单词有关。
然后他们又做了。然后再次。在对每个测试对象进行两次或三次访问之后，他们收集了足够的训练数据以生成针对患者的算法，这些算法可以根据每个患者的电极活性单独预测每个患者可能记住哪些字。
这是踢球者。这些电极不只是读神经活动，他们也可以刺激它。因此，研究人员试图刺激大脑改善- 或者正如他们所说的那样，“拯救”- 实时记忆的形成。每隔几秒钟，主题会看到一个新单词，新训练的算法将决定大脑是否准备好记住它。卡哈纳说：“闭环系统让我们记录受试者大脑的状态，分析它，并决定是否触发刺激，全部在几百毫秒内完成。
它的工作。研究人员的系统使患者平均回忆词的能力提高了15％。
这并不是Kahana实验室第一次探索大脑刺激对记忆的影响。去年，该组织表明，电极脉冲似乎会改善或恶化召回，这取决于研究人员何时提供。在该研究中，当研究人员在低功能期间刺激大脑的记忆特异性区域（高功能时期的刺激具有相反效果）时，测试对象得分更高。这是一个重大发现，但在治疗上无用;研究人员只能在进行记忆测试后才能识别记忆和大脑状态之间的联系。从脑部增强的角度来看，你真正想要的是在记忆过程中传递脉冲。
现在，Kahana和他的同事似乎利用他们的机器学习算法关闭了循环。Kahana说：“我们只是用它来识别猫的图像，而不是用它来识别猫的图像，而是用它来构建一个解码器- 这个东西可以看电子活动，并说出大脑是否处于有利于学习的状态。如果大脑看起来像是在有效地编码记忆，那么研究人员就会放弃它。如果不是这样，他们的系统会迅速提供电脉冲，将其推入更高功能的状态- 就像大脑的起搏器一样。
“这不是一个whom效应，但它绝对是有前途的，”加州大学圣地亚哥神经科学家布拉德利沃伊克说，谁是研究无关。现在的问题是这个领域的未来工作是否会产生更好的结果。如果患者的大脑植入了更多和更精确的电极，则算法可以在更小的时间尺度上解码更多的神经特征，具有更多的特异性。更多的培训数据也可能有所帮助;大多数癫痫患者最多只能参加像这样的研究几周，这限制了研究人员与他们一起度过的时间。在三次以上的会话中训练的机器学习算法可能比Kahana最近的研究表现要好。
但即使有更高的分辨率和更多的训练数据，科学家也需要解决使用不透明算法研究和操纵大脑的意义。事实是，虽然Kahana的系统可以在特定情况下改善词汇回忆，但他并不确切知道它如何改善功能。这就是机器学习的本质。
幸运的是，Kahana的团队已经考虑到了这一点，有些算法比其他算法更容易审查。对于这项特定的研究，研究人员使用了一种简单的线性分类器，这使得他们可以得出一些关于个体电极活动如何可能有助于模型区分大脑活动模式的能力的推论。“在这一点上，我们现在还不能确定我们用于记录大脑活动的功能之间是否存在相互作用，”负责该研究的机器学习分析的UPenn心理学家Youssef Ezzyat说。
更复杂的深度学习技术不一定会转化为更大的认知增强。但是如果他们这样做了，研究人员可能会绞尽脑汁地理解机器决定提供大脑增强的电子冲动。或者，如果他们真的变成恶魔般的话，他们会阻止他们。
名词解释——人工智能
人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等. 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等.
人工智能, 英文单词 artilect ,来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的.从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学.人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作.但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的.例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人
展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展.它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标.目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的.除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科.人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面.
实际应用 机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等. 学科范畴 人工智能是一门边沿学科,属于自然科学和社会科学的交叉. 涉及学科 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学, 研究范畴 自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法 人类思维方式 应用领域 智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程 机器人工厂 安全问题 目前人工智能还在研究中,但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的,它可能会反抗人类.这种隐患也在多部电影中发生过.
定义
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解,争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等.但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统. 关于什么是“智能”,就问题多多了.这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题.人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点.但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了.因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究.其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题. 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视.并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用. 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学.”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作.”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容.即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术. 人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）.也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一.这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统. 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用.人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科.可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支.从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展.
人工智能需要什么基础？
1.高等数学基础知识
首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
2.有一定的英语水平
试想，如果你连基础的英语单词都看不懂，还怎么写代码呢?毕竟代码都是由英文单词组成的。所以啊，把英文水平提升上来吧，这个非常非常重要的。
3.Python
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
另外，还要提到的一点是：机器学习属于人工智能的一个分支，它是让机器能具备摆脱对人工指令的依赖，能按照一定的算法开展自主学习的能力，它的出现才真正让“人工智能”不枉智能二字。
人工智能如何入门？
人工智能入门需要掌握这些知识：
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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