Невронни мрежи, научени да "четат мисли" в реално време
Когато става въпрос за неща като показване на точните резултати от търсенето в точното време, A.I. често може да изглежда, че е дяволски близо до това да можеш да четеш мислите на хората. Но инженери от руската изследователска компания за роботика Лаборатория по невроботика показаха, че изкуственият интелект наистина може да бъде обучен да чете мисли – и да отгатва какви видеоклипове гледат потребителите въз основа единствено на техните мозъчни вълни.
Препоръчани видеоклипове
„Ние демонстрирахме, че наблюдението на визуални сцени с различно съдържание засяга човешките мозъчни вълни, така че можем да различим категориите сцени от [един на друг] чрез анализиране на съответния ЕЕГ (електроенцефалограма) сигнал“, каза Анатолий Бобе, инженер от Neurorobotics Lab в Москва, пред Digital Тенденции. „Ние [след това] създадохме система за реконструкция на изображенията от характеристиките на ЕЕГ сигнала.“
Изследователите са обучили A.I. като му показват видеоклипове на различни обекти, заедно със записите на мозъчните вълни на хората, които ги гледат. Това позволи на невронната мрежа за дълбоко обучение да научи характеристиките, които обикновено се наблюдават в активността на мозъчните вълни, когато хората гледат определени видове видео съдържание. След това те доказаха своя модел, като накараха тестовите субекти да сложат ЕЕГ капачки и да запишат мозъка си активност, докато гледаха видеоклипове, вариращи от хора на джетове до сцени от природата и хора изрази. в
210 от 234 опита, ИИ успя да категоризира и маркира по подходящ начин мозъчната дейност.„Не може да реконструира действителните неща, които субектът вижда или си представя, а само някои свързани изображения от същата категория“, обясни Бобе.
Bobe каза, че Neurobotics Lab изглежда е първата изследователска група, която демонстрира този подход към видео стимули от ЕЕГ сигнали. Въпреки това, това не е първата група, която изследва управляваната от AI технология за четене на мисли. Ние имаме покри номерна свързани изследванияпроекти в миналото. Много от тях обаче са фокусирани върху fMRI анализ, а не върху ЕЕГ. Както посочи Bobe, "fMRI сигналите съдържат много повече информация за мозъчните процеси, отколкото ЕЕГ." Но недостатък на fMRI е, че изисква голямо и скъпо оборудване, което се намира само в клиниките. Също така е трудно да се получат резултати в реално време поради лошата му времева разделителна способност. ЕЕГ, въпреки че е по-труден и по-малко надежден сигнал, е по-лесен за използване. Това може да го направи по-практичен в реални приложения BCI (интерфейс мозък-компютър).
„Нашата система може да се използва например при рехабилитация след инсулт, когато човек трябва или да упражнява своите мозъка, за да си възвърне когнитивните способности или трябва да изпраща умствени команди през ЕЕГ интерфейс,” Bobe казах. „Нашата система действа като система за обучение, в която субектът може да тренира да генерира умствени команди и да използва реконструираните изображения като естествена обратна връзка, която показва колко добре се справя с тази задача.“
Препоръки на редакторите
- Умен нов A.I. системата обещава да обучи вашето куче, докато сте далеч от дома
- Вашият ИИ интелигентният асистент може един ден да разбере дали сте самотни
- Новаторски A.I. мозъчният имплант превежда мислите в изречени думи
- Smart A.I. бодитата могат да разкрият кога бебетата развиват проблеми с подвижността
- Слушалките за четене на мозъка са тук, за да ви дадат телекинетичен контрол
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
