실시간으로 "마음을 읽는" 방법을 학습한 신경망
적시에 적절한 검색 결과를 보여주는 것과 같은 일에 있어서 A.I. 사람들의 마음을 읽을 수 있는 능력이 거의 없는 것처럼 보일 때가 많습니다. 하지만 러시아 로봇 연구 회사의 엔지니어들은 신경생물학 연구실 인공 지능이 실제로 마음을 읽고 뇌파만을 기반으로 사용자가 어떤 비디오를 시청하는지 추측하도록 훈련받을 수 있음을 보여주었습니다.
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“우리는 다양한 콘텐츠의 시각적 장면을 관찰하는 것이 인간의 뇌파에 영향을 미친다는 것을 입증했습니다. 모스크바의 Neurorobotics Lab 엔지니어인 Anatoly Bobe는 Digital과의 인터뷰에서 해당 EEG(뇌파도) 신호를 분석하여 [서로] 동향. "그런 다음 우리는 EEG 신호 특징으로부터 이미지를 재구성하기 위한 시스템을 만들었습니다."
연구원들은 AI를 훈련시켰습니다. 다양한 물체의 비디오 클립을 시청하는 사람들의 뇌파 기록과 함께 보여줍니다. 이를 통해 딥러닝 신경망은 사람들이 특정 유형의 비디오 콘텐츠를 볼 때 뇌파 활동에서 흔히 볼 수 있는 특징을 학습할 수 있었습니다. 그런 다음 테스트 대상에게 EEG 캡을 착용하고 뇌를 기록함으로써 모델을 입증했습니다. 제트 스키를 탄 사람들부터 자연 장면, 인간까지 다양한 비디오 클립을 보면서 활동했습니다. 표현. ~ 안에 234회 시도 중 210회, A.I. 뇌 활동을 분류하고 적절하게 태그를 지정할 수 있었습니다.
"피험자가 보거나 상상하는 실제 사물을 재구성할 수는 없으며 동일한 카테고리의 일부 관련 이미지만 재구성할 수 있습니다."라고 Bobe는 설명했습니다.
Bobe는 Neurobotics Lab이 EEG 신호의 비디오 자극에 대한 이러한 접근 방식을 입증한 최초의 연구 그룹인 것 같다고 말했습니다. 하지만 AI 기반 마음읽기 기술을 탐구한 그룹은 이번이 처음은 아니다. 우리는 숫자를 가렸다관련 연구의과거의 프로젝트. 그러나 이들 중 다수는 EEG보다는 fMRI 분석에 중점을 두었습니다. Bobe가 지적했듯이 "fMRI 신호에는 EEG보다 뇌 과정에 대한 훨씬 더 많은 정보가 포함되어 있습니다." 하지만 fMRI의 단점은 병원에서만 볼 수 있는 크고 값비싼 장비가 필요하다는 것이다. 또한 시간 분해능이 좋지 않아 실시간 결과를 얻기가 어렵습니다. EEG는 더 어렵고 덜 신뢰할 수 있는 신호이지만 활용하기가 더 쉽습니다. 이는 실제 BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 애플리케이션에서 더욱 실용적이게 만들 수 있습니다.
“우리 시스템은 예를 들어 뇌졸중 후 재활에 사용될 수 있습니다. 인지 능력을 회복하기 위해서는 뇌를 활성화시키거나 EEG 인터페이스를 통해 정신 명령을 보내야 합니다." Bobe 말했다. "우리 시스템은 피험자가 정신적 명령을 생성하도록 훈련할 수 있고 재구성된 이미지를 그가 이 작업을 얼마나 잘 수행하고 있는지 보여주는 기본 피드백으로 사용할 수 있는 훈련 시스템 역할을 합니다."
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