The post Ar konceptualus smegenų mokslas patobulins kvantinį skaičiavimą? appeared first on PAPILDAI24.LT.
]]>Autorius Davidas Stephenas
Yra naujas (2025 m. gruodžio 2 d.) straipsnis Gamtoje, Dirbtinis intelektas kvantiniam skaičiavimui, kuriame teigiama, kad „Kvantinė kompiuterija (QC) gali turėti įtakos visoms mokslo ir pramonės sritims, tačiau darosi vis aiškiau, kad šio pažado įvykdymas priklauso nuo glaudaus gedimams atsparios programinės įrangos integravimo su quantum computing ir quantum computerac. kvantiniai superkompiuteriai“.
„Tačiau aparatinės įrangos perkėlimas iš triukšmingų vidutinio masto kvantinių (NISQ) įrenginių prie gedimams atsparių kvantinių skaičiavimų (FTQC) susiduria su daugybe iššūkių. Nors neseniai buvo atlikta kvantinių klaidų taisymo (QEC) demonstracijų, visi populiarūs qubit modalumai kenčia nuo aparatinės įrangos triukšmo, neleidžiančių atlikti sudėtingų operacijų, kurių reikia atlikti.”
„Nors didelio našumo skaičiavimas (HPC), ypač pagreitintas GPU skaičiavimas, jau skatina kokybės kontrolės tyrimus per grandinės ir aparatinės įrangos modeliavimą, generatyvaus dirbtinio intelekto (AI) paradigmų augimas tik prasidėjo.
„Nepaisant didelio AI pažado, labai svarbu pripažinti jo apribojimus, kai taikomas QC. AI, kaip iš esmės klasikinė paradigma, negali efektyviai imituoti kvantinių sistemų bendruoju atveju dėl eksponentinių mastelio apribojimų, kuriuos nustato kvantinės mechanikos dėsniai. Klasikinis kvantinės kompiuterinės atminties sąnaudų ir sąnaudų augimo modeliavimas kenčia.”
„Didžiausiais potėpiais giliųjų neuroninių tinklų (DNN) taikomąsias programas galime suskirstyti į diskriminacines ir generatyvines. Pirmoji siekia išmokti sąlyginį y vertės vektoriaus P(y?x) pasiskirstymą, esant ypatybės vektoriui x, o antroji siekia bendro tikimybių skirstinio P(x, y).
„Labai svarbu mokyti visus šiuos giluminio mokymosi metodus yra aukštos kokybės duomenys. QC atveju šie duomenys dažnai turi būti gauti modeliuojant superkompiuteriais dėl kvantinių kompiuterių triukšmo ir masto apribojimų, taip pat dėl kvantinių duomenų gavimo išlaidų (laiko ir ekonominių).
„AI kvantinio kompiuterio kūrimui ir projektavimui. Įrenginių projektavimas. Mokymosi kvantinių sistemų modeliai. AI išankstiniam apdorojimui. Kvantinės grandinės kompiliavimas. Vienetinė sintezė. AI grandinės optimizavimui. AI modeliai kompaktinėms grandinėms generuoti. AI įrenginių valdymui ir optimizavimui. Optimalios dinamikos projektavimas. Nepageidaujamos dinamikos pašalinimas. AI klaidų taisymas. Kvalifikacinio apdorojimo AI. Stebimi įvertinimo ir tomografijos metodai.
„Svarbiausia, kad kiekvienas kokybės kontrolės aspektas turi būti keičiamas, o AI gali būti vienintelė priemonė, galinti veiksmingai išspręsti šias problemas ir tai daryti efektyviai.
AI
Paprastas būdas apibūdinti AI yra technologija, kuri nukopijavo tai, kas veikia: smegenis. Arba paprasčiausiai AI yra technologija, kuri pažvelgė į geriausią intelekto atvejį gamtoje, žmogaus smegenyse, ir imitavo jį matematiškai įmanomais būdais.
Be to, dideli kalbos modeliai (LLM) nukopijavo pagrindinį intelekto pagrindą, kalbą. Nors intelektą galima valdyti ir kitais būdais, kalba yra svarbiausia – žmogaus intelektui – mąstant, klausytis, rašyti, skaityti, dainuoti, pasirašyti, kalbėti ir pan.
Taigi dirbtinis intelektas yra toks pat geras, koks yra, tiesiogiai sekdamas smegenų pavyzdžiu.
Jei tai padarė DI svarbesnį nei bet kuri kada nors buvusi technologija, ką turėtų daryti bet kuri kita siekiamybė technologija? Nukopijuoti imitaciją, AI, ar nukopijuoti šaltinį, žmogaus smegenis?
Kvantinė kompiuterija
Kvantiniame skaičiavime yra keletas inžinerinių spragų, kur esminių atsakymų reikėtų ieškoti smegenyse.
Nors dirbtinis intelektas šiuo metu gali būti naudingas keliems tobulinimo atvejams, smegenys turėtų būti agresyviai ištirtos (teoriškai) sritims, kurios gali nustatyti, kaip sukurti naujus kvantinio skaičiavimo būdus, taip pat kai kurias kitas reikalingas sritis, pavyzdžiui, stabilumą, klaidų taisymą, kompaktiškumą ir pan.
AI paėmė signalus iš neuronų. Kvantinė kompiuterija gali žiūrėti į elektrinius ir cheminius signalus. Toks, kad, kadangi tikslas yra tobulinti kvantinį skaičiavimą, būtų galima sukurti įvairias elektrinių ir cheminių signalų prielaidas taip, kad būtų išvengta kvantinio skaičiavimo iššūkių.
Pavyzdžiui, kaip smegenys ištaiso tai, kas vadinama prognozavimo klaida. Dažnai sakoma, kad naudojant nuspėjamą kodavimą – kartais susietą su nuspėjamuoju procesu – smegenys numato, bet kai jos nesutampa, atliekama pataisa, tada atnaujinama.
Galima teigti, kad tai, kas imasi veiksmų, kurie atrodo kaip numatymas smegenyse, yra elektriniai signalai rinkiniuose, neuronų grupėse.
Ir kaip jie tai daro, yra tai, kad rinkinyje vieni atsiskiria nuo kitų, eidami į priekį, o kiti seka paskui.
Dabar ankstyvas padalijimas skirtas sąveikai (cheminių signalų rinkinio sandūroje), kad būtų galima greitai interpretuoti, kad procesai galėtų tęstis.
Tačiau įeinantis signalas arba antroji padalijimo dalis, jei įvestis sutampa, ji eina ta pačia kryptimi, o jei ne, tai kita kryptimi, kuri ištaiso numatymo klaidą.
Pavyzdžiui, galima išgirsti pradines garso dalis, o tada atsiranda elektrinių signalų padalijimas, o pradinis signalas eina interpretuoti, siekiant nustatyti ar parodyti, kad tai konkretus garsas.
Tačiau, kadangi girdimas likęs garsas, įeinantis elektrinis signalas eina ta pačia kryptimi, jei sutampa, arba kitur, jei nesutampa, ištaisant klaidą.
Šis postulatas gali būti naudojamas nuotoliniu būdu ištirti kvantinio skaičiavimo klaidų taisymo kelius.
Taip pat galima apibrėžti atmintį smegenyse storais ir plonais rinkiniais, kad plonuose rinkiniuose būtų tai, kas yra unikalu, o storuose – tai, kas įprasta tarp dviejų ar daugiau plonų rinkinių.
Kvantinio skaičiavimo atveju susipainiojimą ir superpoziciją galima ištirti naudojant tiek storus, tiek plonus rinkinius, taip pat atkreipti dėmesį į kvantinį saugojimą, taip pat dėl dekoherencijos ir kitų trūkumų.
Koncepcinis smegenų mokslas turi daug ką pasiūlyti fundamentaliam kvantiniam skaičiavimui, kad būtų naudinga inžinerijai svarbiais naudojimo atvejais, kol nepasibaigs dešimtmetis. Galimybė sukurti konceptualių smegenų mokslo tyrimų laboratorijas kvantinių skaičiavimų įmonėse, kad būtų galima tai dirbti, ypač jau 2026 m. sausio 1 d.
Davidas Stephenas šiuo metu atlieka konceptualaus smegenų mokslo tyrimus, daugiausia dėmesio skirdamas elektriniams ir cheminiams konfigūratoriams, kaip jie mechanizuoja žmogaus protą, turėdami įtakos psichinei sveikatai, sutrikimams, neurotechnologijoms, sąmonei, mokymuisi, dirbtiniam intelektui ir ugdymui. Jis buvo kviestinis medicinos entomologijos mokslininkas Ilinojaus universitete Urbana Champaign, IL. Jis atliko kompiuterinio regėjimo tyrimus Rovira i Virgili universitete Taragonoje.
Peržiūrėkite daugiau įdomių istorijų čia.
Nuoroda į informacijos šaltinį
The post Ar konceptualus smegenų mokslas patobulins kvantinį skaičiavimą? appeared first on PAPILDAI24.LT.
]]>The post Skaitmeninės mokyklos: AI dėstytojas nuo AI šlaito ir smegenų puvinio? appeared first on PAPILDAI24.LT.
]]>Autorius Davidas Stephenas
2025 m. Tarptautinės pasaulio vietinių žmonių dienos tema buvo čiabuvių tautos ir AI: ginti teises, formuoti ateitį. 2025 m. Liepos 29 d. „Openai“ pristatė studijų režimą. Naujas būdas mokytis „ChatGpt“, kuris siūlo žingsnis po žingsnio orientavimo, o ne greitus atsakymus. „Google“ (2025 m. Rugpjūčio 6 d.) Paskelbė 1 milijardo dolerių nuostatą paremti AI švietimo ir darbo mokymo programas ir tyrimus JAV
Kodėl asmeniui mažai tikėtina, kad per 2 savaites viskas sužinos apie medicinos sritį? Tik žinios, be praktinės, tiek, kiek gyventojas, per tą laiką? Darant prielaidą, kad yra geras dėstytojas, visų formų mokymosi metodai ir įrenginiai, kodėl mokymasis vis dar užtrunka?
Jei tikslas yra išlaikyti egzaminą ar išvadas, smalsumą ar užduotis, kokie yra tikimybė pakankamai žinoti, kad prisimintume ar suprastumėte daugiau?
Kodėl lengva perskaityti naujienas, suprasti ir kartais prisiminti (esminius) pranešimus po daugelio mėnesių? Net tais atvejais, kai istorijos kartais būna naujos, įmanoma suvirškinti ir prisiminti. Tai skiriasi nuo mokymosi (tarkime) pažangios geometrijos ar fiziologijos. Kokie yra mokymosi apribojimai žmonėms, kad naujojo mokymosi šaltinio pažadas negali išspręsti?
Taip pat yra ko išmokti, dėl ko gali būti lengva ar sunku. Laikas, objektyvus, temos tipas, ankstesnė patirtis, situacijos ir kt. Gali nustatyti mokymosi procesiją. Vis dėlto yra kažkas apie visą mokymąsi, tai yra galimybė turėti tas žinias ir jomis naudotis – socialiai, atsainiai, profesionaliai ar kitaip. Jei priežastis įgyti žinių jau įmanoma, jei nereikia jas įgyti, mokymasis gali prarasti savo kibirkštį.
AI dėstytojui jau yra daug šurmulio: visi pacientai, kada nors prieinami, visi paaiškina, visos žinių sritys, nuoseklios, niekada nesiskundžiančios, visi palaikantys, patys tempai, apibūdinantys bet kokį lygį, perjungiamas vienam kalbai, tema, net ir asmeniniais poreikiais ar emocijomis, viskas, ko reikia paprašyti ir pan., Ai – visa galimybė – dėstytoja.
AI dėstytojo sprendimas yra AI darbuotojo ar AI darbuotojų sprendimas. PG gali padaryti daugybę dalykų, kuriuos gali nurodyti. Tais atvejais, kai to negalima, tai gali padėti tam, kuris gali neturėti patirties, atliekant užduotį, kuriai nereikia visiško tikslumo – išskyrus profesionalo poreikį. Be to paties AI darbo pakeitimo, AI dėstytojai yra neoriginalūs, kaip judėti žiniomis į priekį, kaip žmonės mokosi.
Kas yra mokymasis smegenyse?
Kai individas mokosi (tarkime) harmoninių skaičių, koks yra procesas smegenyse? Šis klausimas reiškia, kad iš tikrųjų yra tema, o smegenyse yra tai, kas yra tema. Ką tai reiškia, kad dalykas iš tikrųjų patenka į smegenis ir ten lieka? Ką reiškia susipažinti, kad išspręstumėte problemas skirtingomis kryptimis ir atsakyčiau į klausimus aplink jį, be pagalbos?
Šie klausimai nėra susiję su atminties kodavimu, konsolidacija, gavimas, gramumai, prognozė ir dar daug ką. Paprasčiausiai, kas yra smegenyse, yra () temos (konstrukcija ar architektūra) ir koks yra procesas?
Tai, kas būtų buvę į žmogų orientuotas dirbtinio intelekto sprendimas mokymosi ar mokymo srityje, galėjo būti lydimas ekranas, parodantis, kad ši jutimo informacija (regėjimas ar klausos) yra perduodamas tokiu būdu smegenyse, jis naudoja tam tikrą (atsakingų) komponentų atributą smegenyse, ir panašiai, ir tai nėra, nes komponentai neranda konfigūracijos (atsakingų) komponentų ir pan. Dėl abstrakcijų (tema) geriausia to išmokti tam tikru būdu, tada duoti kada nors, pridėti kitą, atlikti tam tikrą veiklą ir pan., Tuo metu nukreipti į atributus (komponentus).
Tai būtų tarsi mokymasis ir parodymas, kas vyksta mintyse, atsižvelgiant į artimiausią apytikslį (konceptualiai). Tai gali reikšti, kad užuot nusivylę, kaltindami save ar blogai jaučiasi nesimokant pakankamai greitai, kad proto procesas taip pat yra žinomas, tuo pačiu lyginant priežastis, kad kiti dalykai atrodo lengvesni.
Smegenų puvinys: socialinė žiniasklaida: AI šlaitas
Kodėl lengva slinkti socialine žiniasklaida? Kodėl lengva palaikyti linksmus pokalbius? Kodėl lengva skaityti naujienas? Kodėl AI generuojami dalykai – sujungti į kryptis – prieštarauja realybei, įdomu? Kodėl žiūrėti televizorių ar žaisti vaizdo žaidimus? Kodėl dar keli dalykai, kurių net negali būti lengviau žinoti ir prisiminti? Net jei jų dydis nėra tas pats, kodėl vis tiek įmanoma naudoti tą pačią terpę ir pakeisti turinį į (tarkime) biocheminę farmakologiją, tačiau nesuprantate ir neprisimenate?
Žmonija pasiekė erą, kad veikiantis žmogaus intelekto modelis yra bene svarbiausias proveržio tyrimas. Žmonės, konkuruojantys su žmonėmis, turėjo keletą dispersijų, vis dar daug žmonių galėjo rasti vaidmenis ir vietas. Dabar žmonės prieštarauja AI. Net nesvarbu, kad kažkas yra protingesnis ar labiau analitinis ar panašesnis. PG yra daugelyje bendrų poreikių sričių. Lygybės tyrinėjimo kryptis yra sudėtingas teorinis įsitraukimas į žmogaus smegenų mechanizmą, atmintį ir intelektą.
Tai reikštų, kad visi „Brainrot“, „Doomscrolling“, „Hearning“ ir panašiai kalbėjimas rastų modelį, kuris parodytų, kaip smegenys daro tas, kurios, įskaitant tai, kodėl keliems žmonėms yra sunku mokytis naujų kalbų. Konceptualus smegenų mokslas dabar tiesiogiai laiko korteles, nes „Sužinokite kitą kaprizą, kad galėtumėte ieškoti darbo“, yra pasenusi, nes AI gali atlikti darbą arba padaryti daugiau žmonių mažiau būtinų. Taip pat nėra tiesioginių (elektrinių ir cheminių signalų) modelio, kaip mokytis, vystytis iš primityvaus mokymosi tikslo, tiesiog uždirbti.
Mąstymo mašinų laboratorija
Vietoj: AI gali jus išmokyti; Tai gali būti AI gali parodyti, kaip mokosi žmogaus smegenų komponentai, taigi, jei jūs turite mokytis be AI, taip jūs tai darote. Tai gali būti svarbi kryptis bet kuriai įmonei, norintiems padėti žmonėms į centrą. Tikslas yra sumažinti neišvengiamą AI priklausomybę ir užtikrinti, kad pagerėjus AI, žmonės savarankiškai šokinėja į priekį – eksponentiškai. Norėdami išvengti begalinio pasivijimo, smogdami ten, kur buvo AI.
Jei žmonėms geriau sekasi žmogaus intelektui, žmonėms gali būti tikimybė išspręsti problemas ten, kur jos yra, nes intelektas yra tai, kaip naudojama atmintis. Žmonės vis dar yra kūrybingesni nei AI, taigi, jei žmonės turi būdų, kaip pagerinti atmintį, žinodami, kaip geriau ja naudotis, tai gali pakeisti pasaulio ateities paradigmą.
Yra žmonių klausimų apie kiekvieną AI produktą ir paslaugas. Kaip AI pagerina žmones taip, kad jei AI nėra prieinama ar nepajėgus, tai būtų suteikusi pagalbą žmonėms?
„Mąstymo mašinų laboratorija egzistuoja siekiant įgalinti žmoniją tobulinant bendrą bendrą intelektą.“
Apskritai, šios mašinos gali padėti žmonėms ne naujiena, tačiau jei mašinos gali padėti žmonėms ir be mašinų, žmonės gali išlaikyti ir panaudoti tą sugebėjimą, tai bus revoliucinė.
Net nesvarbu, ar geri žmonės turi AI, kuri daro ir tampa viskuo. Geriau pasauliui, jei žmonės yra geresni, kaip žmonės bet kur, nes įmonė, orientuota į AI tiesioginę ir neprisirišusią žmonijos naudą, turinčios didžiulės pelningumo galimybes.
Šiuo metu Davidas Stephenas tyrinėja konceptualų smegenų mokslą, daugiausia dėmesio skirdamas elektriniams ir cheminiams konfigūravimams, kaip jie mechanizuoja žmogaus protą, turėdami įtakos psichinei sveikatai, sutrikimams, neurotechnologijoms, sąmonei, mokymui, dirbtiniam intelektui ir puoselėjimui. Jis buvo lankantis medicinos entomologijos mokslininkas Ilinojaus universitete Urbana Champaign, IL. Jis atliko kompiuterinio matymo tyrimus Rovira I Virgili universitete, Tarragonoje.
Peržiūrėkite daugiau pasakojimų čia.
Nuoroda į informacijos šaltinįThe post Skaitmeninės mokyklos: AI dėstytojas nuo AI šlaito ir smegenų puvinio? appeared first on PAPILDAI24.LT.
]]>The post NIH smegenų iniciatyva: Ar AI agentai gali nugalėti priklausomybę nuo narkotikų? appeared first on PAPILDAI24.LT.
]]>Autorius Davidas Stephenas
Didesnėje narkomanijos problemoje yra informacijos problema. Nelegalūs narkotikų vartotojai aptaria patirtį, jausmus ir priklausomybes, tačiau kokią informaciją narkotikų vartotojai turi apie proto mechanizmus tiems jausmams, patirčiai ar narkotikų priklausomybei? Šis svečių esė apie „Irish Tech News“ apžvelgia vaidmenį, kurį AI gali atlikti sprendžiant informacijos problemą didesnėje narkotikų priklausomybės problemoje.
Žmonės, kurie yra chemiškai priklausomi, arba gyvenantys su narkotikų vartojimo sutrikimais, dažnai pasakoja apie nelegalių narkotikų vartojimą, jo metu ir po jo. Jie kartais aptaria nieko nejausdami, pakilimo būseną, ramybę ir pan. Kai kurie nuolat apibūdina tai, ką narkotikai daro jiems. Kai kurie taip pat jaučiasi bejėgiai būdami priklausomi, o daugelis patiria keletą neigiamų poveikių savo socialiniame ir profesiniame gyvenime.
Kai žmogus vartoja narkotikus, kas nutinka? Tai nėra klausimas dėl kelio ar (atlygio) cheminės medžiagos. Šis klausimas reiškia, kaip narkotikai daro įtaką protui. Tiems, kurie teigia, kad narkotikai išsprendžia jų nerimą, kaip įvyko poveikis, net jei gali būti netiesa, kad narkotikai išsprendžia nerimą? Tiems, kurie teigia, kad narkotikai išsprendžia savo traumą, depresiją ir pan., Kas vyksta mintyse, kurie gali paaiškinti, kaip tai galėjo atsirasti?
Čia ateina AI agentai. Aptarti, parodyti, paaiškinti, pateikti ir išreikšti kiekvieno žingsnio procesą skirtingiems vaistams (ypač stimuliatoriams ir raminamosioms) ir kodėl jie, atrodo, daro poveikį. Daug diskutuojama apie agentūros ar ketinimų nesakyti „ne“ narkotikų vartojimą ar jo sugebėjimą užvaldyti atsargiai proto galimybes. Kaip tai nutinka ir kaip tai galima atstatyti?
Informacija dažnai atgraso nuo proto. Informacija taip pat yra stipri siekiant alternatyvų. Informacija, kur tvirta, bet supaprastinta, gali būti pakankamai naudinga, kad būtų galima paskatinti žmonių ir visuomenės pokyčius.
PG jau yra informacijos jėgainė visose žinių srityse. Jis taip pat turi informacijos apie narkotikų biochemiją, tačiau neturi informacijos apie tai, kaip veikia žmogaus protas. Šią naują informaciją galima pateikti tokiu būdu, kuris padėtų žmonėms, gyvenantiems su narkotinėmis medžiagomis, sutrikusiems, norint suprasti, kas vyksta, atokiau nuo dabarties neskaidrumo, prie žalos mažinimo ir priežiūros.
Iš visų neuromokslų įrodymų iki šiol yra du tiesioginiai kandidatai, konceptualiai žmogaus proto, neuronų elektrinių ir cheminių signalų. Tai reiškia, kad visos funkcijos ir jų požymiai yra elektrinių ir cheminių signalų rezultatas.
Taigi galima paaiškinti visą vaistų poveikį signalų mechanizmuose. Pavyzdžiui, neuronai yra klasteriuose, remiantis neuromokslo įrodymais. Galima teorizuoti, kad neuronų grupėse elektriniai ir cheminiai signalai yra rinkiniuose arba kilpose, kur jie sąveikauja. Taip pat rinkiniuose elektriniuose signaluose dažnai būna būsenos, su kuriomis jie sąveikauja su cheminiais signalais, kurie taip pat turi būsenas. Šios (momentinės) būsenos tampa pažymiu ar požymiais, kurie lemia sąveikos apimtį ar rezultatus.
Kad bet kas paveiktų žmogaus protą, jis turi turėti įtakos elektrinių signalų rinkiniams arba cheminių signalų rinkiniams. Tai yra pagrindas, kuriuo galima paaiškinti narkotikų vartojimą, parodant, kaip dirba stimuliatoriai ir kaip veikia ir tai, kaip veikia raminamieji.
Yra priklausomybių, išskyrus narkotikus, kuriuose gali būti elektroninės programos, prietaisai ir pan. Jie taip pat turėtų įtakos elektrinių ir cheminių signalų rinkiniams. Yra situacijų, kai sąveikos elektrinių signalų intensyvumas gali būti toks didelis, arba cheminių signalų tūris, arba vienas iš cheminių signalų rinkinyje yra toks didelis, kad yra uždengta erdvė, kuri reikalinga ketinimui (pasakyti ne arba sulaikyti), todėl bejėgiškumas.
Taip pat yra būsenų, kuriose kai kuriuose cheminių signalų rinkiniuose būtini išeikvojimai neatsiranda, dėl kurių elektriniai signalai atšoka anksčiau ar greičiau, arba jiems neleidžiama pristatyti tam, ką jie turi tam rinkiniui, arba pasiimti tai, ką turi tas rinkinys, todėl kai kuriose situacijose nesijaučia nieko. Kai kurie cheminiai efektai taip pat gali sukelti naujų elektrinių signalų sekų, todėl seni daiktai gali jaustis nauji.
Tai galima išraiškingai paaiškinti su AI agentais, prieinamais visuose įrenginiuose, formuojant supratimą apie tai, kaip narkotikai veikia konceptualiai, ieškoti alternatyvų ar atkreipti dėmesį į poveikio apimtis. NIH smegenų iniciatyva, turi daugybę jungtinių tyrimų, kurie neišsprendė priklausomybės nuo narkotikų, tačiau gali būti įmanoma ištirti kelius, konceptualiai apie informacijos paritetą ar artimą tai, kas vyksta žmogaus galvoje. Proto žemėlapis yra svarbesnis nei smegenų žemėlapis.
There is a recent story (APRIL 14, 2025) on Science News, Federal cuts put help for mental health and drug addiction in peril, stating that, “People in the United States are in the midst of an ongoing opioid epidemic and a wave of mental health problems. So funding and staff cuts to a federal agency that supports mental health care, suicide prevention, and addiction treatment, the Substance Abuse and Mental Health Services Administration, or SAMHSA, has worried people who work Apskaičiuota, kad 2023 m. Naudojant narkotikus ir psichinę sveikatą.
Remiantis JAV Ligų kontrolės ir prevencijos centruose, paaugliai ir jauni suaugusieji stengiasi: 2023 m. Daugiau nei pusė paauglių merginų pranešė apie ilgalaikį liūdesio ir beviltiškumo jausmą. Pastaraisiais mėnesiais „Samhsa“ darbuotojai buvo atleisti, jos finansavimas buvo pavojingas, o pati agentūra buvo įtraukta į naujai sukurtą skėčio subjektą, vadinamą „The Administration for Health America“. “
Šiuo metu Davidas Stephenas tyrinėja konceptualų smegenų mokslą, daugiausia dėmesio skirdamas elektriniams ir cheminiams signalams, kaip jie mechanizuoja žmogaus protą, turėdami įtakos psichinei sveikatai, sutrikimams, neurotechnologijoms, sąmonei, mokymui, dirbtiniam intelektui ir puoselėjimui. Jis buvo lankantis medicinos entomologijos mokslininkas Ilinojaus universitete Urbana Champaign, IL. Jis atliko kompiuterinio matymo tyrimus Rovira I Virgili universitete, Tarragonoje.
Peržiūrėkite daugiau pasakojimų čia.
Nuoroda į informacijos šaltinįThe post NIH smegenų iniciatyva: Ar AI agentai gali nugalėti priklausomybę nuo narkotikų? appeared first on PAPILDAI24.LT.
]]>