Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Niezależny od języka algorytm automatycznie tworzy abstrakty
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Technologia
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Od wielu lat inżynierowie z Uniwersytetu Harvarda tworzą elastyczne robotyczne stroje dla osób z upośledzeniem ruchu w wyniku udarów czy chorób neurodegeneracyjnych. Stroje takie służą nie tylko pomocą przy wykonywaniu codziennych czynności, ale równie pomagają przy terapii, której celem jest odzyskanie mobilności. Jednak nie ma dwóch identycznych osób, a nasz sposób poruszania się jest wysoce zindywidualizowany. Szczególnie jest to widoczne u osób z zaburzeniami mobilności. To zaś powoduje, że bardzo trudno jest stworzyć urządzenie, które nadawałoby się dla różnych osób.
Rozwiązaniem tego problemu może być wykorzystanie systemów maszynowego uczenia się. Profesor Conor Walsh i jego zespół z John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) na Uniwersytecie Harvarda od sześciu lat współpracują z lekarzami z Massachusetts General Hospital oraz naukowcami z Harvard Medical School. Efektem współpracy ze specjalistą od udarów i rehabilitacji układu nerwowego doktorem Dawidem Linem oraz specjalistką od stwardnienia rozsianego doktor Sabriną Paganoni jest specjalna kamizelka zdolna do uczenia się ruchów indywidualnego pacjenta i pomagająca mu poruszać kończyną wymagającą rehabilitacji.
Problemem dla osób z upośledzeniami ruchomości jest na przykład wykonanie serii powtarzalnych ruchów, potrzebnych na przykład przy myciu zębów czy jedzeniu. Mają problemy z uniesieniem ramienia na odpowiednią wysokość, utrzymaniem go, ramię bardzo szybko się męczy, gdy trzeba takie ruchy powtarzać. Wstępne wersje samouczącej się kamizelki zwracały uwagę tylko na ruchy pacjenta. Okazało się, że gdy kamizelka pomogła unieść ramię, chorzy mieli problem z jego opuszczeniem. Niektórzy nie mieli siły, by przezwyciężyć opór robota. Dlatego też w nowej wersji dodano model fizyczny, który przewiduje minimalną siłę, potrzebną do pomocy w poruszeniu kończyny. Dzięki temu pacjenci nie tylko odczuwają pomoc jako bardziej naturalną, ale nie mają większych problemów z samodzielnym opuszczaniem ramienia.
Nowe urządzenie przetestowano na 9 osobach, 5 po udarach i 4 ze stwardnieniem zanikowym bocznym. Dla osób ze stwardnieniem rozsianym najważniejszymi aspektami są komfort, łatwość użycia i dostosowywanie się urządzenia do ich specyficznych potrzeb i wzorców ruchu. Personalizacja jest tutaj kluczowym elementem pozwalającym pacjentom na osiągnięcie niezależności i poprawienie jakości ich życia. Nasze urządzenie ma potencjał znaczącej poprawy funkcjonowania górnych kończyn, zwiększenia aktywności pacjentów oraz redukcji wykonywanych przez nich ruchów kompensujących, stwierdza Paganoni.
Testy wykazały, że już obecna wersja kamizelki jest w stanie z 94-procentową dokładnością odróżniać ruchy ramienia, pozwala chorym uzyskać większy zakres ruchu ramienia, łokcia i nadgarstka, dzięki czemu nie muszą oni całym ciałem kompensować niedoborów. To zaś powoduje, że ich sposób poruszania się jest bardziej dokładny i efektywny.
Więcej informacji: Personalized ML-based wearable robot control improves impaired arm function.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Babilońska lektura szkolna. Zaginiony przez tysiące lat hymn opiewający chwałę Babilonu. Przed wiekami był on kopiowany przez dzieci w ramach nauki.
Babilon, założony około 4000 lat temu, był w swoim czasie największą metropolią świata. Pozostawił nam po sobie wspaniałą spuściznę literacką, która wciąż nie została do końca skatalogowana, odczytana i zbadana. I która wciąż jest odkrywana.
Tabliczka z hymnem ku chwale miasta została znaleziona wśród zbiorów Biblioteki w Sippar. Odkryto ją w 1986 roku podczas prac w jednej ze świątyń. Archeolodzy zauważyli wówczas nieznane pomieszczenie, w którym znaleźli około 400 glinianych tabliczek.
Przez dekady, ze względu na sytuację w Iraku, zbiory pozostały niezbadane. Od jakiegoś czasu Uniwersytet w Bagdadzie we współpracy z monachijskim Uniwersytetem Ludwika i Maksymiliana, tłumaczy i digitalizuje zbiory z Sippar. I właśnie podczas tych prac Enrique Jiménez znalazł glinianą tabliczkę z hymnem sławiącym Babilon w jego największej chwale.
Tabliczka pochodzi z początku pierwszego tysiąclecia przed Chrystusem, a tekst ma 250 linii. Autor opisuje budynki Babilonu, wody Eufratu użyźniającego ziemię. Znajdziemy tam też unikatowe informacje o kobietach z Babilonu, ich roli jako kapłanek i rolach pokrewnych. Zyskujemy wgląd w stosunki społeczne, dowiadujemy się na przykład, że mieszkańcy Babilonu szanują obcokrajowców.
Skąd zaś wiemy, że hymn był kopiowany w szkołach? Dzięki pomocy algorytmów sztucznej inteligencji udało się zidentyfikować 30 innych tabliczek z tym hymnem. Jeszcze niedawno taki proces identyfikacji zająłby dekady. Maszyny poradziły sobie z tym błyskawicznie. Dzięki nim mamy też całą treść hymnu, który można było odtworzyć dzięki fragmentom dziesiątków tabliczek.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego i Allen Institute for AI ze zdumieniem zauważyli, że wielkie modele językowe (LLM) – takie jak używane np. przez ChatGPT – generalizują wzorce językowe podobnie jak ludzie, poprzez analogie a nie ścisłe trzymanie się zasad. Badacze postanowili sprawdzić, na ile prawdziwe jest powszechnie panujące przekonanie, że LLM generują swoje wypowiedzi na podstawie obowiązujących zasad, które wydedukował z danych treningowych. Tymczasem okazało się, że – podobnie jak ludzie – modele językowe posługują się przykładami i analogiami podczas tworzenia nieznanych sobie słów.
Badając, jak LLM generują wypowiedzi naukowcy porównali sposób tworzenia słów przez ludzi ze sposobem tworzenia ich przez model GPT-J. Zadaniem i ludzi i maszyny była zamiana przymiotników w rzeczowniki. W języku angielskim odbywa się ona przez dodanie sufiksu „-ness” lub „-ity”. I tak „happy” zamienia się w „happiness”, a „available” w „availability”. Naukowcy wymyślili 200 przymiotników, takich jak „cormasive” czy „friquish” i poprosili LLM, by zamienił je z rzeczowniki, korzystając ze wspomnianych sufiksów. Odpowiedzi uzyskane od komputera porównano z odpowiedziami otrzymanymi od ludzi oraz z przewidywaniami wiarygodnych modeli poznawczych. Jeden z tych modeli dokonuje generalizacji na podstawie zasad, drugi zaś posługuje się analogiami tworzonymi na podobieństwie do znanych przykładów.
Okazało się, że LLM działa podobnie jak ludzie, posługuje się analogiami. Tak jak większość osób nie korzysta z zasad, a z podobieństw. Na przykład słowo „friquish” zamienił na „friquishness” na podstawie jego podobieństwa do słów takich jak „selfish”, a z „cormasive” zrobił „cormasivity”, gdyż jest podobne do wyrazów takich jak „sensitive”.
Naukowcy przekonali się też, że dane treningowe mają znaczący wpływ na sposób tworzenie słów przez LLM. Gdy bowiem przeanalizowano jego odpowiedzi na pytania o niemal 50 000 rzeczywiście istniejących wyrazów stwierdzili, że posługując się metodami statystycznymi można z wielką precyzją przewidzieć, jakiej odpowiedzi udzieli LLM. Wyglądało to tak, jakby model językowy przechowywał w pamięci ślad każdego wyrazu, jaki napotkał podczas treningu i gdy napotykał coś nowego, zadawał sobie pytanie „Co mi to przypomina?”.
Uczeni znaleźli też główną różnicę pomiędzy ludźmi a LLM. Ludzie tworzą sobie mentalny słownik, w którym przechowują zestawy wszystkich form danego wyrazu, jaki uważają za znaczący w swoim języku, niezależnie od tego, jak często formy te występują. Potrafimy bardzo łatwo rozpoznać – a raczej osoby anglojęzyczne potrafią rozpoznać – że wyrazy „friquish” czy „cormasive” nie są prawdziwymi słowami, jakich obecnie się używa. Radzimy sobie z takimi potencjalnymi neologizmami tworząc generalizacje na podstawie zróżnicowania słów, jakie przechowujemy w swoich słownikach mentalnych. Tymczasem LLM generalizuje wszystko, co napotkał podczas treningu. Nie tworzy grup czy też zestawów form tego samego wyrazu.
Chociaż LLM potrafią w imponujący sposób generować wypowiedzi, okazało się, że nie myślą aż tak abstrakcyjnie jak ludzie. To prawdopodobnie dlatego potrzebują znacznie więcej danych niż ludzie by nauczyć się języka, mówi profesor Janet Pierrehumbert.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Wszystko zaczęło się od przypadkowej obserwacji, mówi Li Zhang z University of Southern California. Wraz z kolegami zauważył, że gdy mysz trafi na inną nieprzytomną mysz, wchodzi z nią w intensywną interakcję. Najpierw ją wącha, później zaczyna przeczesywać jej futro, a gdy to nic nie daje, liże oczy nieprzytomnej towarzyszki, w końcu gryzie jej usta i wyciąga język, by otworzyć drogi oddechowe. Wyciąganie języka zaobserwowano w ponad 50% przypadków. Działania takie przypominają to, co ludzie robią podczas udzielania pierwszej pomocy.
Dotychczas pojawiały się anegdotyczne informacje o udzielaniu pierwszej pomocy przez słonie czy małpy, jednak brak było doniesień odnośnie myszy. Dlatego też Zhang i jego zespół przeprowadzili serię eksperymentów, by przekonać się, jaki jest cel takich działań. Uzyskane wyniki były dla nas szokiem. Zdaliśmy sobie sprawę, że myszy udzielają pierwszej pomocy, mówi Zhang.
W ramach eksperymentów naukowcy pozbawiali myszy świadomości i sprawdzali, jak zachowują się inne myszy. Na przykład gdy do pyska nieprzytomnej myszy wsadzili jakiś obiekt, zajmująca się nią mysz wyciągała go w 80% przypadków. A wyjmowanie języka na zewnątrz rzeczywiście udrażniało drogi oddechowe. Uczeni zauważyli też, że działania ratunkowe były częściej podejmowane w przypadku znajomej myszy niż obcej, co wskazuje, że zwierzęta nie były motywowane agresją. Co interesujące, samice częściej niż samce podejmowały działania ratunkowe wobec obcych myszy, co może sugerować, że mają w sobie więcej współczucia. Warto też dodać, że badane myszy nie miały wcześniej do czynienia z nieprzytomnym zwierzęciem, a to wskazuje, iż umiejętność podejmowania działań ratunkowych jest wrodzona.
Działania ratunkowe przynosiły efekt. Myszy, wobec których zostały one podjęte, odzyskiwały przytomność szybciej niż te, których nie ratowano. Natomiast myszy udzielające pomocy, gdy tylko nieprzytomna mysz zaczęła się poruszać, zmniejszały intensywność swoich działań, a w końcu ich zaprzestawały.
Naukowcy zidentyfikowali też regiony w mózgu aktywujące się w reakcji na napotkanie nieprzytomnego zwierzęcia oraz w momencie udzielania mu pomocy. Nie są jednak zgodni co do tego, czym jest spowodowane takie zachowanie u myszy. Niektórzy zauważają, że u ludzi chęć niesienia pomocy interpretowana jest jako zachowanie prospołeczne, wynik rozwoju kultury, coś, czego uczymy się od innych. Tymczasem badania na myszach mogą sugerować, że jest to zachowanie wrodzone, automatyczne. Inni nie zgadzają się z taką opinią twierdząc, że zachowanie zwierząt nie ma nic wspólnego z udzielaniem pierwszej pomocy, a jest podyktowane tylko ciekawością.
Badania nad myszami prowadziły niezależnie od siebie trzy laboratoria i wszystkie uzyskały podobne wyniki. Nigdy wcześniej nie widziałem takiego zachowania u myszy laboratoryjnych, ale też nigdy wcześniej nie umieszczaliśmy odzyskującej siły myszy w klatce z innym zwierzęciem. Fakt, że trzy niezależne laboratoria uzyskały podobne wyniki, oznacza, że eksperymentom tym można ufać. Jednak przestrzegłabym przed zbytnią antropomorfizacją takich zachowań u nieczłowiekowatych czy przypisywaniu myszom intencji wykraczających poza to, co obserwujemy, mówi Cristina Márquez z Uniwersytetu w Coimbrze.
Eksperymenty pokazują jednak, jak mało wiemy o zwierzętach. Tego typu zachowania mogą u nich występować znacznie bardziej powszechnie niż sądzimy czy chcielibyśmy przyznać. Szczególnie wśród zwierząt społecznych. Jednak powtórzenie takich obserwacji u dziko żyjących myszy będzie bardzo trudno. Żyją one bowiem w niewielkich grupach i dobrze się przed nami ukrywają. Jednak fakt, że jakichś zachowań u zwierząt nie widzimy, nie oznacza, że ich nie ma, dodaje Márquez.
Badania opublikowano na łamach Science w artykułach Reviving-like prosocial behavior in response to unconscious or dead conspecifics in rodents, A neural basis for prosocial behavior toward unresponsive individuals oraz Rescue-like behavior in a bystander mouse toward anesthetized conspecifics promotes arousal via a tongue-brain connection.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Pochodzenie języka wciąż stanowi tajemnicę. Nie wiemy, kiedy nasi przodkowie zaczęli mówić, czy jesteśmy jedynym gatunkiem na Ziemi zdolnym do złożonej komunikacji głosowej. Nie wiemy też, czy jesteśmy jedynym gatunkiem hominina, który posługiwał się zaawansowaną mową. Wiemy za to, że nasi najbliżsi kuzyni, neandertalczycy, posiadali struktury anatomiczne konieczne do produkcji mowy oraz wariant genu łączony ze zdolnością mówienia. Jednak dotychczasowe badania sugerują, że ich zdolności językowe były bardzo ograniczone w porównaniu z naszymi. Co więc spowodowało, że potrafimy posługiwać się niezwykle złożoną mową? Niewykluczone, że tę zdolność zawdzięczamy... wariantowi pewnego białka.
W Nature Communications ukazał się interesujący artykuł autorstwa naukowców z The Rockefeller University, w którym opisują oni swoje badania nad ludzkim wariantem proteiny NOVA1. To specyficzne dla neuronów białko zaangażowane w dojrzewanie i metabolizm RNA. Jest ono niezbędne do prawidłowego rozwoju. U człowieka współczesnego występuje właściwa tylko dla naszego gatunku zmiana. Na 197. aminokwasie NOVA1 u Homo sapiens występuje walina tam, gdzie u denisowian i neandertalczyków znajduje się izoleucyna.
Uczeni z Rockefellera postanowili zbadać wpływ tej zmiany na fizjologię. Stworzyli więc myszy posiadające specyficzny dla ludzi wariant NOVA1 i przeanalizowali zmiany molekularne i behawioralne, jakie to za sobą pociągnęło.
Stwierdzili, że ten specyficzny dla nas wariant spowodował pojawienie się u myszy zmian w regionach mózgu odpowiedzialnych za wokalizację. Te zmiany na poziomie molekularnym miały swoje konsekwencje w zachowaniu zwierząt. Wokalizacje zarówno młodych, jak i dorosłych myszy były inne niż naturalne. Nasze odkrycie sugeruje, że ten specyficzny dla ludzi wariant NOVA1 może być częścią procesów ewolucyjnych, jakie zaszły u naszego przodka, i możliwe jest że procesy te brały udział w rozwoju języka mówionego, stwierdzają autorzy badań.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.