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KI kann Ihre politische Ideologie allein durch einen Gehirnscan vorhersagen

Apr 09, 2023 am 08:51 AM
人工智能 数据 脑部扫描

​Künstliche Intelligenz kann die politische Ideologie einer Person vorhersagen, indem sie einfach Scans funktionaler Verbindungen im Gehirn analysiert. Die KI war in etwa 70 Prozent der Fälle genau, was in etwa der Vorhersage der politischen Überzeugungen einer Person auf der Grundlage der Ideologien ihrer Eltern entspricht. Obwohl diese Forschung sicherlich spannend ist, handelt es sich im Wesentlichen um eine Mustersuche mit Big Data, und es wird schwieriger sein, die neuronalen Wurzeln der Ideologie aufzudecken. „Spiegelt das Gehirn der Menschen ihre gewählte politische Ausrichtung wider oder werden sie von der funktionellen Struktur ihres Gehirns ausgewählt?“ Ein Forscherteam der Ohio State University, der University of Pittsburgh und der New York University stellt dieses zum Nachdenken anregende Huhn oder Ei vor Dilemma. Ihre neue Forschung zeigt, dass künstliche Intelligenz die politische Ideologie einer Person einfach durch die Analyse ihrer Gehirnscans genau erraten kann. Die Arbeit wird in der Zeitschrift PNAS Nexus veröffentlicht. Wissenschaftler haben zuvor die Technologie des Gehirnscannens genutzt, um sich mit der Neurowissenschaft politischer Überzeugungen zu befassen. Beispielsweise fanden Forscher zuvor heraus, dass Konservative tendenziell größere Volumina an grauer Substanz in ihrer Amygdala (einer Region, die mit Furcht, Unruhe und Aggression in Verbindung gebracht wird) hatten, während Liberale tendenziell einen größeren anterioren cingulären Kortex hatten (außerdem wurden sie mit Ethik und Moral in Verbindung gebracht). relevant). Ein anderes Experiment zeigte, dass die Gehirne von Liberalen und Konservativen unterschiedlich auf Worte in politischen Videos reagieren, die „starke Emotionen hervorrufen“.

KI kann Ihre politische Ideologie allein durch einen Gehirnscan vorhersagen

In der aktuellen Studie beobachteten und zeichneten Forscher die funktionellen Verbindungen im Gehirn von 174 gesunden jungen erwachsenen Probanden auf, während sie eine Vielzahl einfacher Aufgaben ausführten, wie zum Beispiel Laufen So schnell wie möglich: Drücken Sie Popup-Schaltflächen, um Geldprämien zu gewinnen, Namen mit Gesichtern zu verknüpfen oder wahre oder falsche Fragen zu der gerade gelesenen Geschichte zu beantworten. Die Gehirne der Probanden wurden auch in einem ruhigen Zustand gescannt – wach und entspannt, mit geschlossenen Augen.

Messungen der funktionalen Konnektivität (FC) sind in der politischen Neurowissenschaft relativ selten. FC bezieht sich darauf, dass verschiedene Teile des Gehirns gleichzeitig ähnliche Aktivitäten zeigen, als ob sie miteinander kommunizieren würden. Die Forscher verwendeten eine hochmoderne Deep-Learning-Technologie mit künstlicher Intelligenz namens BrainNetCNN. Die Technik, die auf einem Supercomputer des US-Bundesstaates Ohio ausgeführt wurde, analysierte funktionale Konnektivitätsdaten aus allen Aufgaben und setzte sie mit der selbstberichteten politischen Ideologie der Probanden in Beziehung, die von sehr liberal bis sehr konservativ bewertet wurde.

BrainNetCNN kann diese Daten verwenden, um die politische Ideologie einer Person mit einer Genauigkeit von etwa 70 % vorherzusagen, ähnlich wie man die Ideologie einer Person anhand der Überzeugungen ihrer Eltern erraten würde Erwartungen – was tatsächlich als einer der stärksten Prädiktoren der Ideologie in der Politikwissenschaft gilt. „Diese Studie zeigt, dass die biologischen und neurologischen Wurzeln des politischen Verhaltens viel tiefer liegen als bisher angenommen“, schrieben die Forscher 🎜🎜#

Neuropolitik? Nicht so schnell

Obwohl diese Forschung sicherlich spannend ist, handelt es sich im Wesentlichen um Mustersuche mit Big Data. Das ist in Ordnung, aber ein Modell ist nur dann robust und allgemein anwendbar, wenn es auf einer großen, vielfältigen Gruppe von Forschern basiert. In diesem Fall handelte es sich bei den Probanden um junge Menschen, sieben von zehn davon waren liberal. Daher funktioniert das Modell möglicherweise nicht, wenn es an anderen Amerikanern (oder Menschen im Allgemeinen) getestet wird. Darüber hinaus kann uns die KI nichts über die neurologischen Wurzeln der Ideologie sagen; dafür ist sie nicht konzipiert. Die Beantwortung dieser Frage wäre eine höhere Aufgabe.

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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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