美国一大学利用先进脑成像技术改进机器学习

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根据麻省理工学院技术评论网站，机器学习是一种极其智能的计算机编程方法。用户不需要仔细地写指令来完成特定的任务，只需将数百万个例子输入到一台具有强大处理能力的计算机中，让它自己编写程序。

目前人们认为理所当然的许多产品和服务，如互联网搜索和语音识别，都使用某种形式的机器学习技术。拥有大量用户信息的公司——谷歌、脸书、苹果、沃尔玛等。在这方面有优势

根据麻省理工学院技术评论，卡内基梅隆大学投资1200万美元(约7838万元人民币)的一个新项目可以通过发现用更少的数据更有效地训练计算机的方法，使机器学习变得更强。

这个为期五年的项目使用一种叫做双光子钙成像显微镜的技术来研究人类大脑处理视觉信息的方式。该项目由奥巴马总统的“大脑项目”资助。事实上，许多最好的机器学习算法都与人脑功能有关。

卡内基梅隆大学计算机科学教授、该项目的负责人李泰星说:“虽然机器学习算法功能强大，但其效率和处理能力远不如人脑。”例如，要识别一个物体，计算机需要先“看到”成千上万个分类的例子，并且需要指导。人们可能只需要看几个例子而不需要指导。”

李在这个项目中的合作伙伴包括卡耐基梅隆大学生物学教授桑德拉·库勒曼和约翰·霍普金斯大学认知科学教授艾伦·尤尔。

根据麻省理工学院技术评论，不仅神经科学有助于开发更好的机器学习算法。一些认知科学家也从心理观察中获得灵感，开发更智能的学习系统。

来源：零点娱乐时刊