Brain circuit keeps tabs on what just happened to aid judgment of what’s happening now

MIT News0 Hot6 phút12 giờ trướcAI

Language skills stay strong in older adults, even while other cognitive abilities decline

Nghiên cứu mới từ MIT cho thấy khả năng ngôn ngữ của người cao tuổi vẫn giữ vững dù các chức năng nhận thức khác như bộ nhớ và khả năng tập trung suy giảm. Nghiên cứu này sử dụng fMRI để đo lường hoạt động của mạng lưới xử lý ngôn ngữ trong não khi các tham gia thực hiện các nhiệm vụ ngôn ngữ. Kết quả cho thấy mức độ kích hoạt mạng lưới này ở người lớn tuổi gần như giống hệt với người trẻ, cho thấy sự ổn định đáng kể trong quá trình lão hóa. Điều này giải thích tại sao người lớn tuổi vẫn có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ hiệu quả dù các khu vực não khác chịu ảnh hưởng rõ rệt. Từ đây, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển công nghệ hỗ trợ người cao tuổi nên ưu tiên bảo tồn và tăng cường mạng lưới ngôn ngữ thay vì chỉ tập trung vào các chức năng nhận thức tổng quát.

Bài viết này cho thấy khả năng ngôn ngữ ở người lớn tuổi vẫn mạnh mẽ như người trẻ, giúp lập trình viên yên tâm về sự bền vững của kỹ năng giao tiếp và tư duy ngôn ngữ trong suốt sự nghiệp.

#cognitive-science Nguồn

Medium0 Hot5 phút1 ngày trướcAI

Predictions From Language Models Explain How We Read a Sentence — Until We Have to Reread It

Nghiên cứu muốn biết con người xử lý câu như thế nào khi gặp cấu trúc gây nhầm lẫn (garden‑path) bằng cách so sánh dự đoán của mô hình ngôn ngữ với dữ liệu theo dõi mắt. Các nhà nghiên cứu dùng GPT‑2 (124 triệu tham số) để tính surprisal (‑log₂ P(từ|ngữ cảnh)) cho mỗi từ trong câu và so sánh với thời gian fixation và số lần saccade quay lại đo được bằng thiết bị eye‑tracker lấy mẫu 1000 Hz. Khi surprisal của một từ vượt ngưỡng khoảng 2,0 bit, xác suất thực hiện saccade quay lại tăng khoảng 30 % và thời gian fixation trung bình tăng từ 250 ms lên 340 ms; mối tương quan giữa surprisal và tỷ lệ quay lại là r ≈ 0,46 (p < 0,001). Kết quả cho thấy mô hình ngôn ngữ có thể lượng hóa độ “khó ex” của từ và dự đoán được hành vi đọc lại, vì vậy các nhà phát triển có thể dùng surprisal làm chỉ báo sớm để thiết kế giao diện văn bản hoặc công cụ hỗ trợ đọc giảm tải nhận thức.

Bài viết này giải thích cách mô hình ngôn ngữ dự đoán quá trình đọc hiểu của con người và tại sao việc đọc lại trở nên cần thiết khi gặp sự hiểu nhầm.

#nlp #cognitive-science Nguồn

Medium0 Hot7 phút1 tháng trướcAI

How Outsourcing Your Thinking is Quietly Ruining Your Mind

Việc giao phó suy nghĩ cho bên ngoài đang âm thầm hủy hoại trí óc, khi sự tiện lợi khiến não bộ trở nên phụ thuộc vào các công cụ như AI hay công nghệ. Để khôi phục khả năng tư duy độc lập, cần hạn chế lệ thuộc vào các giải pháp tự động hóa.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tự động hóa suy nghĩ có thể làm giảm hiệu quả sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề trong công việc phát triển phần mềm.

#ai #llm #productivity Nguồn

MIT News0 Hot5 phút7 ngày trướcAI

Flexible brain circuits can switch between different tasks

Các nhà khoa học thần kinh MIT phát hiện bằng chứng về các mô-đun thần kinh linh hoạt có thể thực hiện cùng một phép tính trên nhiều loại nhiệm vụ khác nhau, giải thích khả năng đa nhiệm của não bộ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống phần mềm có khả năng thích ứng đa nhiệm, tương tự như cơ chế linh hoạt của não người, giúp tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả trong việc xây dựng ứng dụng phức tạp.

#cognitive-science Nguồn

Hacker News0 Hot107 phút21 ngày trướcAI

The Computational Theory of Mind (Stanford Encyclopedia of Philosophy)

Bài viết trên Stanford Encyclopedia of Philosophy giải thích lý thuyết tâm trí tính toán (CTM), bao gồm máy Turing, chủ nghĩa tính toán cổ điển (CCTM), lý thuyết biểu diễn tâm trí (RTM), connectionism, mạng nơ-ron và khoa học thần kinh tính toán. Nó điểm qua lịch sử từ công trình nền tảng của Turing, so sánh cách tiếp cận cổ điển và kết nối, đồng thời khảo sát các tranh luận về tính sinh học, học tập và mối quan hệ giữa mô tả thần kinh và tính toán của tâm trí.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tư duy về trí tuệ máy từ cơ sở lý thuyết máy tính đến những tranh luận về trí não và trí tuệ nhân tạo, giúp kết nối kiến thức lập trình với những vấn đề sâu sắc của AI và nhận thức.

#ai #machine-learning #neural-networks Nguồn

Brain circuit keeps tabs on what just happened to aid judgment of what’s happening now

Đề xuất cho bạn

Bình luận

Language skills stay strong in older adults, even while other cognitive abilities decline

Predictions From Language Models Explain How We Read a Sentence — Until We Have to Reread It

How Outsourcing Your Thinking is Quietly Ruining Your Mind

Flexible brain circuits can switch between different tasks

The Computational Theory of Mind (Stanford Encyclopedia of Philosophy)

Một tài khoản, cả hệ sinh thái

8syncdev.com

Khóa học

Luyện code

IELTS

ZUS — IDE AI

mind0

AcoLeads