科學世界已經完全清醒。 每天都有新的發現，讓我們的生活更輕鬆、更安全。 現代技術及其應用的各個行業為科學論文創造了無數的主題。 他們太難了 廉價的論文寫作服務 並值得真正專業人士的關注。 我們發現了三項傑出的技術發現，值得您在獲得博士學位時考慮。
讀心術
許多人記得，大約三年前，工程師兼企業家埃隆·馬斯克向世界講述了“Neuralink”項目。 該項目的關鍵任務之一是開發一種可以倍增我們大腦能力的技術。 值得一提的是最鼓舞人心的方向之一：將人腦的所有信號不間斷地傳輸到計算機，反之亦然。 儘管看起來很奇怪，但類似的技術已經存在於我們的世界中。
一種將計算機與生物大腦“連接”的新方法顯示出出色的效果，因此該信息發表在科學雜誌《科學進展》上。
事實上，科學家們成功地將信號從大腦神經元轉移到特殊的矽芯片上。 它看起來就像我們智能手機中的芯片。 一如既往，第一個結果是通過對老鼠的測試獲得的。
為了將老鼠大腦連接到處理器，一組科學家使用了專門設計的電線，這些電線比人類頭髮絲粗 15 倍！ 由於所有電纜都“設置”得足夠深，因此它們能夠對 1 或 2 個神經元的活動做出反應。 矽芯片反過來捕獲傳輸的電信號並增強它們，將它們轉換成必要的數據集。
在他們的工作中，科學家們確信他們成功捕獲了小鼠大腦的所有神經元，因為放置在芯片上的特殊放大器非常敏感。 當然，研究人員並沒有忘記提及過去也曾創造過類似的技術。 不同之處在於每個電極都必須連接到單獨的放大器。 由於顯而易見的原因，它使所有工作變得非常複雜（事實證明該設備非常巨大）。
這裡的一個有趣的特點是，測試小鼠只需要幾百根電線，但人們將需要大約十萬個電極。
沒有人提及該技術可以應用於實踐的確切日期。 但在未來，這項技術將被用來治療失明、癱瘓，甚至耳聾。 該技術也有可能能夠恢復受損的神經元。 這一發現具有巨大的潛力，絕對值得進一步研究。
人工智能與情感
二十一世紀人工智能的發展速度令人羨慕。 它的主要成就之一是識別人類情感的能力。 跨學科研究中心 AI Now 在其年度人工智能發展報告中呼籲在某些情況下禁止人工智能。 專家認為，人工智能的情緒識別技能不應該用於影響人們生活和整個社會的決策。 那麼，為什麼機器人辨別情緒的能力能夠顯著改變人類的日常生活呢？
可以確定某些情緒的計算機視覺算法已經在地球上存在了至少幾十年。 給定的技術基於機器學習收到的信息——處理數據以做出最佳決策的特殊算法。
儘管現代機器人技術取得了巨大的成功，但複製這種真正的人類技能的能力仍然是一個相當大的挑戰。 微軟的專家表示，用計算機識別人們的情緒有可能創建一些下一代應用程序。 儘管如此，由於確定它們的困難，人工智能長期以來一直顯示出錯誤的結果。
然而，新的研究表明，現代技術已經在幫助招聘機構在面試階段評估未來員工的潛在生產力。 因此，利用最新技術對採訪視頻進行分析已經開始，使管理人員能夠更好地了解員工的情緒狀態。
最終，技術開發人員和整個社會必須仔細監控人工智能係統的信息如何引入決策過程。 換句話說，在智能係統學會正確識別情緒之前，科學家首先必須努力製定人工智能的道德標準。
控制論生物
技術和神經生物學的不斷發展，加上超級計算機、先進的身體部位和假肢的誕生，為人與機器的融合讓路。 有可能你我都會見證賽博朋克時代的出現。
這些設備曾經佩戴在身上，現在被植入體內，從而產生了一類真正的機器人，它們表現出一系列優於普通人的技能。 有些機器人在聽到聲音時可以看到顏色，有些機器人有能力檢測磁場，有些機器人植入了計算機來控制心律，還有一些機器人用思想與計算機交流或控制機械臂。 你剛剛讀到的一切都不是科幻小說。 所描述的所有事件現在正在發生，並將在未來繼續發展。
然而，以色列科學家的一項革命性發現發表在《計算智能與神經科學》雜誌上。 在其中，研究人員討論了植入物的創建，該植入物將使人們能夠記住更多信息。 科學家認為，人類的記憶是脆弱且不可靠的，尤其是在信息豐富的時代。 正如預期的那樣，現在有大量不同的輔助設備，但它們的作用是間接的，人們必須努力記住大量的數據。
在他們的工作中，專家團隊介紹了 4 KB 簡化 RAM (RAM) 工作原型的創建，可以通過思想的力量記錄或讀取其中的信息。 值得注意的是，這是同類中第一個真正革命性的工作，因為 RAM 是不需要植入大腦的附加存儲芯片的原型。 以非侵入性方式將其固定在脖子上就足夠了。
儘管 RAM 容量目前只有 4 KB，科學家們仍然能夠理解創建此類設備的機制。 在工作過程中，專家們創建了一種設備，可以識別大腦的電活動（EEG），將數據記錄在特殊的RFID標籤上，讀取信息並顯示出來。
因此，除了增加內存量之外，未來RAM將能夠顯著改善患有神經退行性疾病的人們的生活，並且還可以記錄其他人的思想，然後可以讀取。 您會同意，這打開了通往完全不同現實的大門，並使人與機器的結合不像今天那麼危險。
人工智能、機器人、機器學習和神經生物學領域為那些想要改善我們的生活的年輕科學家提供了多樣化的機會。 利用現有的發現可以幫助研究人員編譯全新的原型並取得令人驚嘆的結果。
