ნეირონული ქსელები ასწავლიდნენ „გონებების კითხვას“ რეალურ დროში
როდესაც საქმე ეხება ისეთ საკითხებს, როგორიცაა სწორი ძიების შედეგების საჭირო დროს ჩვენება, A.I. ხშირად შეიძლება ჩანდეს, რომ ძალიან ახლოს არის ხალხის აზრების წაკითხვა. მაგრამ რუსული რობოტების კვლევის კომპანიის ინჟინრები ნეირობოტიკის ლაბორატორია აჩვენეს, რომ ხელოვნური ინტელექტი ნამდვილად შეიძლება ივარჯიშოს აზრების წასაკითხად და გამოიცნოს რა ვიდეოებს უყურებენ მომხმარებლები მთლიანად მათი ტვინის ტალღების საფუძველზე.
რეკომენდებული ვიდეოები
„ჩვენ ვაჩვენეთ, რომ სხვადასხვა შინაარსის ვიზუალური სცენების დაკვირვება გავლენას ახდენს ადამიანის ტვინის ტალღებზე, ასე რომ ჩვენ შეგვიძლია განვასხვავოთ სცენის კატეგორიები. [ერთმანეთს] შესაბამისი EEG (ელექტროენცეფალოგრამის) სიგნალის ანალიზით,” განუცხადა Digital-ს ანატოლი ბობე, ნეირორობოტიკის ლაბორატორიის ინჟინერმა მოსკოვში. ტენდენციები. ”ჩვენ [მაშინ] შევქმენით სისტემა EEG სიგნალის მახასიათებლების სურათების აღდგენისთვის.”
მკვლევარებმა მოამზადეს A.I. სხვადასხვა ობიექტების ვიდეო კლიპების ჩვენებით, მათ მაყურებელთა ტვინის ტალღების ჩანაწერებთან ერთად. ეს საშუალებას აძლევდა ღრმა სწავლის ნერვულ ქსელს გაეგო თავის ტვინის ტალღების აქტივობისას ჩვეულებრივ გამოვლენილი ფუნქციები, როდესაც ადამიანები ათვალიერებდნენ კონკრეტული ტიპის ვიდეო კონტენტს. შემდეგ მათ დაადასტურეს თავიანთი მოდელი იმით, რომ ცდის პირებს დაუსვეს EEG ქუდები და ჩაწერეს მათი ტვინი აქტივობა, როდესაც უყურებდნენ ვიდეო კლიპებს, დაწყებული თხილამურებით მყოფი ადამიანებიდან დაწყებული ბუნების თანმიმდევრობით და ადამიანებამდე გამონათქვამები. In
210 234 მცდელობიდან, A.I. შეძლო ტვინის აქტივობის კატეგორიზაცია და სათანადო მონიშვნა.”მას არ შეუძლია აღადგინოს რეალური საგნები, რასაც სუბიექტი ხედავს ან წარმოიდგენს, მხოლოდ იმავე კატეგორიის ზოგიერთ დაკავშირებულ სურათს,” - განმარტა ბობმა.
ბობემ თქვა, რომ ნეირობოტიკის ლაბორატორია, როგორც ჩანს, პირველი კვლევითი ჯგუფია, რომელმაც აჩვენა ეს მიდგომა ვიდეო სტიმულების მიმართ EEG სიგნალებიდან. თუმცა, ეს არ არის პირველი ჯგუფი, რომელმაც შეისწავლა A.I.-ზე ორიენტირებული გონების კითხვის ტექნოლოგია. Ჩვენ გვაქვს დაფარა ნომერიდაკავშირებული კვლევის შესახებწარსულში განხორციელებული პროექტები. თუმცა ბევრი მათგანი ფოკუსირებულია fMRI ანალიზზე და არა EEG-ზე. როგორც ბობემ აღნიშნა, "fMRI სიგნალები შეიცავს ბევრად მეტ ინფორმაციას ტვინის პროცესებზე, ვიდრე EEG". მაგრამ fMRI-ს ნაკლი ის არის, რომ ის მოითხოვს დიდ და ძვირადღირებულ აღჭურვილობას, რომელიც მხოლოდ კლინიკებშია ნაპოვნი. ასევე რთულია რეალურ დროში შედეგების მიღება მისი ცუდი დროის გარჩევადობის გამო. EEG, მიუხედავად იმისა, რომ უფრო რთული და ნაკლებად საიმედო სიგნალია, უფრო ადვილი გამოსაყენებელია. ამან შეიძლება უფრო პრაქტიკული გახადოს რეალურ სამყაროში BCI (ტვინი-კომპიუტერის ინტერფეისი) აპლიკაციებში.
„ჩვენი სისტემა შეიძლება გამოვიყენოთ, მაგალითად, ინსულტის შემდგომ რეაბილიტაციაში, როდესაც ადამიანს სჭირდება ან ვარჯიში ტვინი, რათა დაიბრუნოს მისი შემეცნებითი შესაძლებლობები ან უნდა გამოაგზავნოს გონებრივი ბრძანებები EEG ინტერფეისის საშუალებით,” ბობი განაცხადა. „ჩვენი სისტემა მოქმედებს როგორც სასწავლო სისტემა, რომელშიც სუბიექტს შეუძლია ივარჯიშოს გონებრივი ბრძანებების გენერირებისთვის და გამოიყენოს რეკონსტრუირებული გამოსახულებები, როგორც მშობლიური უკუკავშირი, რომელიც აჩვენებს, რამდენად კარგად ასრულებს ის ამ ამოცანას.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- ჭკვიანი ახალი A.I. სისტემა გპირდებათ გაწვრთნას თქვენს ძაღლს, სანამ სახლიდან შორს ხართ
- შენი A.I. ჭკვიანი ასისტენტი ერთ მშვენიერ დღეს გეტყვით, ხართ თუ არა მარტოხელა
- დამფუძნებელი A.I. ტვინის იმპლანტი გადააქვს აზრებს სალაპარაკო სიტყვებად
- ჭკვიანი A.I. სხეულის კოსტუმებმა შეიძლება გამოავლინოს, როდის უვითარდებათ ბავშვებს მოძრაობის პრობლემები
- ტვინის წასაკითხი ყურსასმენები აქ არის, რათა მოგცეთ ტელეკინეტიკური კონტროლი
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
