연구원은 기억 상실을 가진 사람들을 돕기 위해

연구원은 기억 상실을 가진 사람들을 돕기 위해 ‘퍼지’ AI 알고리즘을 사용합니다

연구원은

먹튀검증커뮤니티 토론토 대학의 Parham Aarabi에서 개발한 새로운 컴퓨터 알고리즘은 우리의 두뇌처럼 정보를 전략적으로 저장하고 기억할 수 있습니다.

응용 과학 및 공학부의 Edward S. Rogers Sr. 전기 및 컴퓨터 공학부 부교수는 새로운 알고리즘을 활용하여 기억 상실증이 있는 사람들을 돕는 실험 도구도 만들었습니다.

“대부분의 사람들은 AI를 인간보다 로봇으로 생각합니다.”라고 Aarabi는 말합니다. Aarabi의 프레임워크는 이번 주 글래스고에서 열린

IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Conference에서 발표된 논문에서 탐구되었습니다. “그건 바뀌어야 한다고 생각해요.”

연구원은

과거에 컴퓨터는 사용자에게 정확히 어떤 정보를 저장할지 알려주는 데 의존했습니다. 그러나 딥 러닝 및 신경망과 같은 인공 지능(AI) 기술의

부상으로 “퍼지” 접근 방식으로 이동하고 있습니다.More news

Aarabi는 “10년 전만 해도 컴퓨팅은 절대적인 것이었습니다. “CPU는 이진 결정을 내리기 위해 정확한 방식으로 메모리 데이터를 처리하고

저장했습니다. 모호함이 없었습니다.

“이제 우리는 컴퓨터가 대략적인 결론을 내리고 백분율을 추측하기를 원합니다. 예를 들어 우리는 이미지 프로세서가 사진에 자동차가

포함될 확률이 10%이고 보행자가 포함될 확률이 40%라고 말해주기를 바랍니다.”

Aarabi는 인간이 무엇을 기억해야 하는지, 무엇을 잊어야 하는지 결정하는 데 도움이 되는 몇 가지 속성을 복사하여 정보를 저장하고

검색하는 동일한 퍼지 접근 방식을 확장했습니다.

연구에 따르면 우리는 덜 최근의 사건보다 더 최근의 사건에 우선순위를 두는 경향이 있습니다. 우리는 또한 우리에게 더 중요한

기억을 강조하고 긴 서사를 필수 요소로 압축합니다.

“예를 들어, 오늘 나는 딸이 학교에 가는 것을 보고 누군가에게 돈을 갚겠다고 약속했고 연구 논문을 읽겠다고 약속했던 것이 기억납니다.”라고 Aarabi는 말합니다. “하지만 나는 내가 경험한 모든 것을 1초도 기억하지 못합니다.”

특정 정보를 간과하는 능력은 기존 기계 학습 모델을 강화할 수 있습니다.

오늘날 기계 학습 알고리즘은 수백만 개의 데이터베이스 항목을 검색하여 주어진 입력을 주어진 출력과 올바르게 연결하는 데 도움이 되는 패턴을 찾습니다. 셀 수 없이 반복된 후에야 알고리즘이 결국에는 아직 보지 못한 새로운 문제를 처리할 수 있을 만큼 정확해집니다.

생체에서 영감을 받은 인공 기억을 통해 이러한 알고리즘이 가장 관련성이 높은 데이터를 강조할 수 있다면 잠재적으로 의미 있는 결과에 훨씬 더 빨리 도달할 수 있습니다.

이 접근 방식은 기억 상실이 있는 사람들이 주요 정보를 추적할 수 있도록 자연어를 처리하는 도구도 지원할 수 있습니다.

Aarabi와 그의 팀은 간단한 이메일 기반 인터페이스를 사용하여 이러한 도구를 설정했습니다. 알고리즘 우선 순위 및 키워드 관련 인덱스를 기반으로 참가자에게 중요한 정보를 상기시킵니다.

Aarabi는 “궁극적으로는 기억 상실증이 있는 사람들을 대상으로 합니다.”라고 말합니다. “그것은 그들을 압도하지 않고 매우 인간적이고 매우 부드러운 방식으로 사물을 기억하는 데 도움이 됩니다. 대부분의 작업 관리 보조 도구는 너무 복잡하고 이러한 상황에서 유용하지 않습니다.”