Redes neurais ensinadas a “ler mentes” em tempo real
Quando se trata de mostrar os resultados de pesquisa certos no momento certo, a IA. muitas vezes pode parecer que está muito perto de ser capaz de ler a mente das pessoas. Mas os engenheiros da empresa russa de pesquisa em robótica Laboratório de Neurobótica mostraram que a inteligência artificial realmente pode ser treinada para ler mentes – e adivinhar quais vídeos os usuários estão assistindo com base inteiramente em suas ondas cerebrais.
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“Demonstramos que a observação de cenas visuais de diferentes conteúdos afeta as ondas cerebrais humanas, de modo que podemos distinguir as categorias de cena das [um ao outro] analisando o sinal EEG (eletroencefalograma) correspondente”, disse Anatoly Bobe, engenheiro do Laboratório de Neurorobótica em Moscou, ao Digital Tendências. “Nós [então] criamos um sistema para reconstruir as imagens a partir dos recursos do sinal EEG.”
Os pesquisadores treinaram o A.I. mostrando videoclipes de diferentes objetos, juntamente com gravações de ondas cerebrais das pessoas que os observam. Isso permitiu que a rede neural de aprendizagem profunda aprendesse os recursos comumente vistos na atividade das ondas cerebrais quando as pessoas assistiam a determinados tipos de conteúdo de vídeo. Eles então provaram seu modelo fazendo com que as cobaias usassem bonés de EEG e registrassem seu cérebro atividade enquanto assistiam a videoclipes que iam desde pessoas em jet skis até sequências da natureza e humanos expressões. Em
210 de 234 tentativas, a IA foi capaz de categorizar e marcar adequadamente a atividade cerebral.“Ele não pode reconstruir as coisas reais que um sujeito vê ou imagina, apenas algumas imagens relacionadas da mesma categoria”, explicou Bobe.
Bobe disse que o Neurobotics Lab parece ser o primeiro grupo de pesquisa a demonstrar esta abordagem para estímulos de vídeo a partir de sinais de EEG. No entanto, não é o primeiro grupo a explorar a tecnologia de leitura de mentes baseada em IA. Nós temos cobriu um númerode pesquisas relacionadasprojetos no passado. Muitos deles, porém, concentraram-se na análise de fMRI em vez de EEG. Como Bobe apontou, “os sinais de fMRI contêm muito mais informações sobre os processos cerebrais do que o EEG”. Mas uma desvantagem da ressonância magnética funcional é que ela requer equipamentos grandes e caros, encontrados apenas em clínicas. Também é difícil obter resultados em tempo real devido à sua baixa resolução temporal. O EEG, embora seja um sinal mais difícil e menos confiável, é mais fácil de utilizar. Isso poderia torná-lo mais prático em aplicações BCI (interface cérebro-computador) do mundo real.
“Nosso sistema pode ser usado, por exemplo, na reabilitação pós-AVC, quando uma pessoa precisa exercitar sua cérebro para recuperar suas habilidades cognitivas ou precisa enviar comandos mentais através de uma interface EEG”, Bobe disse. “Nosso sistema atua como um sistema de treinamento, no qual um sujeito pode treinar para gerar comandos mentais e usar as imagens reconstruídas como feedback nativo que mostra o quão bem ele está se saindo nessa tarefa.”
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