Японски учени създадоха изкуствен интелект, който може да надникне с невероятна точност в това, което вижда ума ни. Специалистите използваха невронни мрежи, които могат да пресъздадат образите, които са в мислите на доброволци на базата на техни сканирани мозъчни сигнали.
Изкуствен интелект (AI) може да се обучи да декодира електрическите сигнали в мозъка, за да разгадае какво точно вижда някой, а дори и в мислите си, пише nauka.offnews.bg.
Техниката теоретично би могла да се използва за създаване на изображения на мисли и да помогне на пациенти в постоянно вегетативно състояние да общуват с любимите си хора.
Постижението е на учени от Университета Киото, под ръководството на проф. Юкиасу Камитани (Yukiyasu Kamitani).
Специалистите използват невронни мрежи за създаване на изображения на базата на информация, придобита от сканирания с функционален ядрено магнитен резонанс (fMRI), който които измерва мозъчната активност, анализирайки промените в притока на кръв.
Използвайки тези данни, изкуственият интелект може да възстанови изображения на сови, самолети, витражи и червени пощенски кутии, след като трима доброволци наблюдават съответните снимки.
Изкуственият интелект също така възпроизвежда снимки на предмети, включително квадрати, кръстове, златни рибки, лебеди, леопарди и топки за боулинг, които участниците само си представят.
Въпреки че точността е различна при различните хора, постижението отваря „уникален прозорец към нашия вътрешен свят“, според екипа от Киото.
„Открихме, че генерираните образи приличаха на стимулираните изображения (както физически, снимки и изкуствени форми) и субективното съдържание по време на мислена визуализация.
„Въпреки че нашият модел бе обучен предимно с естествени образи, методът ни успешно реконструира изкуствени (абстрактни) форми, което показва, че нашият модел наистина „реконструира“ или „обобщава“ (генерализира) изображения от мозъчната дейност, а не просто да реагира на образци“.
Пробивът разчита на невронни мрежи, които обучавайки се, се опитват да симулират начина, по който работи мозъкът.
Екипът на Киото е обучил дълбока невронна мрежа (deep neural network – DNN), използвайки 50 реалистични изображения и съответните резултати от магнитен резонанс на доброволци. Тя декодира образите, видяни от доброволците. След това с тези декодирани данни е захранен алгоритъм за реконструкция, наречен дълбока генеративна мрежа (deep generative network). Алгоритъмът за реконструкция започва от дадено първоначално изображение и стъпка по стъпка, итеративно оптимизира стойностите на пикселите така, че характеристиките от DNN на текущото изображение да станат подобни на тези, декодирани от мозъчната активност и по-разпознаваеми.
Тези мрежи могат да бъдат обучени да разпознават модели в данни – включително и говор, текст на данни или визуални образи – и са в основата на голяма част от работата на AI през последните години.
Те използват информация от света на цифровите технологии за обучение с практически приложения като преводите на Google, софтуерът за разпознаване на лица на Facebook и др.
radiovox.bg
