미국 정부는 누군가를 고용하여 두뇌를 구축하고 있습니다.

미친 과학자들의 주목: 정부는 두뇌를 만들려고하고있다.

최근의 직업 게시에 따르면, 국가 정보 국장 (ODNI)은 생물학 신경 네트워크 (뇌: 읽기) 메커니즘을 연구하고 그들을 속이는 가장 효율적인 방법을 결정하기 위해 박사후 연구원을 찾고 있습니다.

게시 언어는 임상 적이며 분리되어 있습니다. 그러나 실수하지 마십시오. 이것은 불길한 것일 수 있습니다.

기본적으로 ODNI는 연구원이 이미지 분류 적 신경 회로망 (ANN)에 생물학적 아날로그를 생성하기를 원합니다. ANN "은 높은 수준의 정확도로 이미지 (또는 다른 데이터)를 분류하도록 훈련되었습니다. 적의 공격은 이미지를 매우 조심스럽게 조작하고 ANN이 높은 신뢰도로 이미지를 잘못 분류하도록합니다. "라고 전하면서 ​​말했습니다.

유사한 실험이 AI와 관련된 Google 과학자들에 의해 수행되었습니다. 인공 신경 네트워크는 얼굴의 초상화를 만들기 위해 훈련되었으며 다른 네트워크는 실제 또는 발명으로 식별되도록 훈련되었습니다. 첫 번째 네트워크의 목표는 두 번째 네트워크를 속이는 것이 었습니다. 그래서 생성 네트워크가 실패 할 때마다, 그것은 생성 된 초상화에 약간의 비틀기를 만듭니다. 분류 네트워크가 실패 할 때마다, 그것은 판단을하기 위해 조사하고있는 기준을 조정했습니다. 서로에 대항하여 작업하면서 두 네트워크는 점차 더 정교 해지고 업무에 능숙 해졌습니다.

ODNI는 생체 신경 네트워크가 유사한기만에 취약한지를 알아낼 수있는 누군가를 원합니다. 인공적인 분류 신경 네트워크를 생성적인 방식으로 속일 수있는 방법입니다.

두뇌가 부적절하게 이미지를 분류 할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 시각적 자극은 시각적 자극이 뇌를 오도하여 시각적 착시와 같은 무언가를 인식하거나 무작위적인 것들에서 인식 할 수있는 패턴을 보이는 파레 이돌 리아 (pareidolia)의 경우를 오도 할 수 있습니다. 이러한 현상을 일으키는 메커니즘을 신경 수준에서 연구하면 연구자가 이러한 종류의 자극에 대해 뇌를보다 탄력있게 할 수있는 방법이 있는지를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또는 아마도 두뇌가 지각적인 음흉에 더 취약하게 만드는 방법이 있다면.

알아내는 한 가지 방법은 두뇌를 직접 만들고, 이미지를 인식하고 분류하고, 조작하여 작업하도록 유도하는 것입니다. 적어도 ODNI에서 제안한 첫 번째 단계입니다. 그러나 게시판에 따르면 ODNI는 "모든 접근 방식에 개방적"이라고합니다.

ODNI에서 열리는 다른 입장은 좁은 공간과 거친 표면에서 기동 할 수있는 "작은 손재주"와 "손재주와 높은 힘"으로 대상을 조작 할 수있는 작은 로봇을 만드는 것과 신경망으로 "내부자 위협"(이중 에이전트) 행동을 모델링하는 것을 목표로하는 또 다른 직업이다.

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