脳のデコードに使用されるテクノロジーの 1 つは機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) で、特定の精神機能が実行されているときの脳の状態を判断できます。 その一例は視覚刺激の再構築であり、研究者のグループは、よりクリーンでより正確なデータを抽出する方法を決定しました。 Engadgetレポート.
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本質的には、 何人かの中国人研究者 ニューラル ネットワーク アルゴリズムを、脳スキャン データを人が見ているものにマッピングするプロセスに適用しました。 以下の図に見られるように、アルゴリズムは、fMRI リアルタイム スキャンを使用して人が見ているものを再現する際に、さまざまな精度を達成します。
研究者のディープ生成マルチビュー モデル (GDDM) は、被験者が見ている文字の奇妙な表現を提供します。 これは、解読プロセスが本質的に対象者の心を読み取り、結果を画面上に表示することを意味します。 その間 技術的な詳細は信じられないほど複雑です全体的な概念は比較的単純です。ニューラル ネットワーク アルゴリズムを使用して、リアルタイム データのマッピングを大幅に正確にします。
この種のテクノロジーの応用は、驚くほどエキサイティングです。 この特定の研究では単純な視覚データの脳処理のみを扱っていましたが、より正確なシステムはより複雑な画像やビデオさえも処理できる可能性があります。 技術がそこまで進歩すれば、次のようなアプリケーションが開発されるかもしれません。 脳を使ってデバイスを制御する、夢を分析し、失明の治療法を作成します。
今後の研究は、動的視覚の再構築を目的として、アルゴリズムとニューラル ネットワークを完成させることを目的としています。 さらに研究者らは、複数被験者のデコードに fMRI 画像測定を使用する方法を検討しています。 もし成功すれば、科学者が私たちの心を読み、そのデータに基づいて行動できるようになるまで、そう長くはかからないでしょう。これは有望であると同時に恐ろしい命題でもあります。
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