リアルタイムで「心を読む」ように教えられるニューラルネットワーク
適切な検索結果を適切なタイミングで表示するといったことに関しては、A.I. それは人の心を読めることに限りなく近いように思えることがよくあります。 しかし、ロシアのロボット研究会社のエンジニア ニューロボティクス研究室 人工知能は実際に心を読むように訓練することができ、完全に脳波のみに基づいてユーザーが見ているビデオを推測できることを示しました。
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「私たちは、さまざまなコンテンツの視覚的なシーンを観察すると人間の脳波に影響を与えることを実証しました。そのため、シーンのカテゴリを区別できるようになります。 対応するEEG（脳波）信号を分析することで（お互いに）」とモスクワのニューロボティクス研究所のエンジニア、アナトリー・ボベ氏はデジタルに語った。 トレンド。 「その後、EEG 信号の特徴から画像を再構成するシステムを作成しました。」
研究者らはAIを訓練した。 さまざまなオブジェクトのビデオクリップを、それを見ている人々の脳波記録と並べて表示することによって。 これにより、深層学習ニューラル ネットワークは、人々が特定の種類のビデオ コンテンツを視聴しているときに脳波活動に一般的に見られる特徴を学習できるようになりました。 次に、被験者にEEGキャップを着用させて脳を記録することで、モデルを証明しました。 ジェット スキーに乗っている人々から自然の様子、人間の様子までさまざまなビデオ クリップを見ながらのアクティビティ 表現。 で 234 回の試行中 210 回、A.I. 脳活動を分類し、適切にタグ付けすることができました。
「対象者が見たり想像したりする実際のものを再構成することはできず、同じカテゴリのいくつかの関連画像のみが再構成されます」とボーブ氏は説明した。
ボーブ氏は、ニューロボティクス研究所はEEG信号からのビデオ刺激に対するこのアプローチを実証した最初の研究グループのようだと述べた。 ただし、AI を活用した読心技術を研究する最初のグループではありません。 我々は持っています 数字をカバーした関連研究の過去のプロジェクト. ただし、これらの多くは、EEG ではなく fMRI 分析に焦点を当てています。 ボブ氏が指摘したように、「fMRI 信号には脳のプロセスに関する情報が EEG よりもはるかに多く含まれています。」 しかし、fMRI の欠点は、クリニックにしか設置されていない大型で高価な装置が必要なことです。 また、時間分解能が低いため、リアルタイムの結果を取得することも困難です。 EEG は信号が難しく信頼性も低いですが、利用するのが簡単です。 これにより、現実世界の BCI (ブレイン コンピューター インターフェイス) アプリケーションでより実用的なものになる可能性があります。
「私たちのシステムは、たとえば脳卒中後のリハビリテーションで、人が運動する必要があるときに使用できます。 認知能力を取り戻すために脳を回復するか、EEGインターフェースを介して精神コマンドを送信する必要があります」とボブ氏は述べた。 言った。 「私たちのシステムはトレーニング システムとして機能し、被験者は精神的なコマンドを生成するトレーニングを行うことができ、再構成された画像をネイティブ フィードバックとして使用して、このタスクをどれだけうまくやっているかを示します。」
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