神经科学家创建人工智能工具来分析编目行为
卡内基梅隆大学、波恩大学医院和波恩大学的研究人员创建了一个名为 A-SOiD 的开源平台，可以仅从视频中学习和预测用户定义的行为。该研究结果现已发表在《自然方法》杂志上。
卡内基梅隆大学埃伯利家族生物科学副教授埃里克·伊特里(Eric Yttri)表示：“这项技术非常适合学习各种动物和人类行为的分类。” “这不仅适用于行为，而且适用于任何存在可识别模式的事物的行为：股票市场、地震、蛋白质组学。这是一台强大的模式识别机器。”
与许多人工智能 (AI) 程序不同，A-SOiD 不是黑匣子。相反，研究人员允许程序重新学习它做错了什么。他们首先使用数据集的一小部分来训练程序，重点关注程序中较弱的信念。如果程序不确定，算法将强化训练数据的可信度。
最近攻读博士学位的 Alex Hsu 表示，由于 A-SOiD 被教导要关注算法的不确定性，而不是对所有数据一视同仁。卡内基梅隆大学的校友表示，它避免了其他人工智能模型中常见的偏见。
人工智能工具公正地对待数据集中的每个类别
“这是一种不同的输入数据方式，”Hsu 说。“通常，人们会输入他们正在寻找的任何行为的整个数据集。他们很少了解数据可能不平衡，这意味着他们的集合中可能存在代表性良好的行为，而在其集合中可能存在代表性较差的行为。这种偏差可能会从预测过程传播到实验结果。我们的算法仅通过向较弱的学习来处理数据平衡。我们的方法能够更好地公平地代表数据集中的每个类别。”
由于 A-SOiD 是以监督方式进行训练的，因此它可以非常精确。如果给定数据集，它可以确定一个人的正常颤抖与帕金森病患者的颤抖之间的差异。它还可以作为两年前发布的无监督行为分割平台 B-SOiD 的补充方法。
除了是一个有效的程序之外，A-SOiD 还易于访问，能够在普通计算机上运行，并且可以在 GitHub 上开源。
A-SOiD 可供科学界的每个人使用
波恩大学波恩大学医院的博士后研究员 Jens Tillmann 表示，向所有研究人员开放该项目的想法是其影响的一部分。
“如果没有我们两个实验室以及整个神经行为学界近年来所表现出的开放科学思维，这个项目就不可能实现，”蒂尔曼说。“我很高兴成为这个社区的一员，并期待未来与该领域的其他专家开展合作项目。”
Yttri 和波恩大学医院首席研究员、波恩大学跨学科研究领域 (TRA)“生命与健康”成员 Martin K. Schwarz 计划在自己的实验室中使用 A-SOiD 来进一步研究这种关系大脑和行为之间。Yttri 计划将 A-SOiD 与其他工具结合使用来研究自发行为背后的神经机制。Schwar t z 将使用 A-SOiD 与其他行为模式相结合，对社交互动中的已知行为进行细粒度分析。
Yttri 和 Schwarz 都表示，他们希望 A-SOiD 能够被跨学科和国家的其他研究人员使用。
“A-SOiD 是一项重要的发展，允许基于人工智能进入行为分类，因此是更好地理解大脑活动和行为之间因果关系的绝佳独特机会，”施瓦茨说。“我们还希望 A-SOiD 的开发能够有效触发即将开展的合作研究项目，重点关注欧洲乃至整个大西洋的行为研究。”
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