Nevrale nettverk lærte å "lese tanker" i sanntid
Når det gjelder ting som å vise oss de riktige søkeresultatene til rett tid, kan A.I. kan ofte virke som om det er så nært å kunne lese tankene til folk. Men ingeniører ved russisk robotikkforskningsselskap Neurobotics Lab har vist at kunstig intelligens virkelig kan trenes opp til å lese tanker – og gjett hvilke videoer brukere ser, helt basert på hjernebølgene deres alene.
Anbefalte videoer
"Vi har vist at observasjon av visuelle scener med forskjellig innhold påvirker de menneskelige hjernebølgene, slik at vi kan skille scenekategoriene fra [hinanden] ved å analysere det tilsvarende EEG-signalet (elektroencefalogram)», sa Anatoly Bobe, en ingeniør ved Neurorobotics Lab i Moskva, til Digital Trender. "Vi [da] laget et system for å rekonstruere bildene fra EEG-signalfunksjoner."
Forskerne trente A.I. ved å vise den videoklipp av forskjellige objekter, sammen med hjernebølgeopptakene av menneskene som ser på dem. Dette gjorde det mulig for det nevrale nettverket for dyp læring å lære funksjonene som vanligvis sees i hjernebølgeaktivitet når folk så på bestemte typer videoinnhold. De beviste deretter modellen sin ved å få testpersoner til å ta på seg EEG-hetter og registrere hjernen deres aktivitet mens de så på videoklipp som spenner fra folk på vannscooter til natursekvenser til mennesker uttrykkene. I
210 av 234 forsøk, A.I. var i stand til å kategorisere og passende merke hjerneaktiviteten."Den kan ikke rekonstruere de faktiske tingene som et individ ser eller forestiller seg, bare noen relaterte bilder av samme kategori," forklarte Bobe.
Bobe sa at Neurobotics Lab ser ut til å være den første forskergruppen som demonstrerer denne tilnærmingen til videostimuli fra EEG-signaler. Det er imidlertid ikke den første gruppen som utforsker A.I.-drevet tankelesingsteknologi. Vi har dekket et nummerav relatert forskningtidligere prosjekter. Mange av disse har imidlertid fokusert på fMRI-analyse i stedet for EEG. Som Bobe påpekte, "fMRI-signaler inneholder mye mer informasjon om hjerneprosesser enn EEG." Men en ulempe med fMRI er at det krever stort og dyrt utstyr som kun finnes på klinikker. Det er også vanskelig å oppnå resultater i sanntid på grunn av den dårlige tidsoppløsningen. Selv om EEG er et vanskeligere og mindre pålitelig signal, er det lettere å bruke. Dette kan gjøre det mer praktisk i virkelige BCI-applikasjoner (brain-computer interface).
«Vårt system kan brukes i for eksempel rehabilitering etter hjerneslag, når en person enten trenger å trene hjernen for å gjenvinne sine kognitive evner eller behov for å sende mentale kommandoer gjennom et EEG-grensesnitt," Bobe sa. "Vårt system fungerer som et treningssystem, der en person kan trene på å generere mentale kommandoer, og bruke de rekonstruerte bildene som innfødt tilbakemelding som viser hvor godt han gjør det med denne oppgaven."
Redaktørenes anbefalinger
- Smart ny A.I. systemet lover å trene hunden din mens du er borte fra hjemmet
- Din A.I. smart assistent kan en dag fortelle om du er ensom
- Banebrytende A.I. hjerneimplantat oversetter tanker til talte ord
- Smart A.I. bodysuits kan avsløre når babyer utvikler mobilitetsproblemer
- Hjernelesende hodetelefoner er her for å gi deg telekinetisk kontroll
Oppgrader livsstilen dinDigitale trender hjelper leserne å følge med på den fartsfylte teknologiverdenen med alle de siste nyhetene, morsomme produktanmeldelser, innsiktsfulle redaksjoner og unike sniktitter.
