Нейронные сети научили «читать мысли» в реальном времени
Когда дело доходит до таких вещей, как показ нам правильных результатов поиска в нужное время, A.I. часто может показаться, что это чертовски близко к умению читать мысли людей. Но инженеры российской исследовательской компании в области робототехники Лаборатория нейророботики показали, что искусственный интеллект действительно можно научить читать мысли и угадывать, какие видео смотрят пользователи, исключительно на основе их мозговых волн.
Рекомендуемые видео
«Мы продемонстрировали, что наблюдение визуальных сцен различного содержания влияет на мозговые волны человека, поэтому мы можем отличать категории сцен от [друг друга], анализируя соответствующий сигнал ЭЭГ (электроэнцефалограммы)», — рассказал Digital Анатолий Бобе, инженер лаборатории «Нейробототехника» в Москве. Тенденции. «Мы [затем] создали систему для восстановления изображений по характеристикам сигнала ЭЭГ».
Исследователи обучили ИИ. показывая ему видеоклипы с различными объектами вместе с записями мозговых волн людей, которые их смотрят. Это позволило нейронной сети глубокого обучения изучить особенности, которые обычно наблюдаются в активности мозговых волн, когда люди просматривают определенные типы видеоконтента. Затем они доказали свою модель, заставив испытуемых надеть ЭЭГ-капсулы и записать работу своего мозга. активности, когда они смотрели видеоклипы, начиная от людей на водных мотоциклах и заканчивая кадрами природы и человеческими выражения. В
210 из 234 попыток, А.И. смог классифицировать и соответствующим образом маркировать активность мозга.«Он не может реконструировать реальные вещи, которые субъект видит или представляет, а только некоторые связанные изображения одной и той же категории», — объяснил Бобе.
Бобе сказал, что Neurobotics Lab, похоже, является первой исследовательской группой, которая продемонстрировала этот подход к видеостимулам из сигналов ЭЭГ. Однако это не первая группа, которая исследует технологию чтения мыслей, управляемую искусственным интеллектом. У нас есть покрыл рядсвязанных исследованийпроекты в прошлом. Однако многие из них были сосредоточены на анализе фМРТ, а не на ЭЭГ. Как отметил Бобе, «сигналы фМРТ содержат гораздо больше информации о процессах мозга, чем ЭЭГ». Но недостатком фМРТ является то, что она требует большого и дорогого оборудования, которое можно найти только в клиниках. Также трудно получить результаты в реальном времени из-за плохого временного разрешения. ЭЭГ, хотя и является более сложным и менее надежным сигналом, ее легче использовать. Это может сделать его более практичным в реальных приложениях BCI (интерфейс мозг-компьютер).
«Нашу систему можно использовать, например, при реабилитации после инсульта, когда человеку необходимо либо мозгу, чтобы восстановить свои когнитивные способности или ему необходимо отправлять мысленные команды через интерфейс ЭЭГ», — Бобе сказал. «Наша система действует как система обучения, в которой субъект может тренироваться генерировать мысленные команды и использовать реконструированные изображения в качестве естественной обратной связи, которая показывает, насколько хорошо он справляется с этой задачей».
Рекомендации редакции
- Умный новый ИИ. система обещает дрессировать вашу собаку, пока вы находитесь вдали от дома
- Ваш ИИ умный помощник однажды скажет, одинок ли ты
- Инновационный искусственный интеллект Мозговой имплантат переводит мысли в произносимые слова
- Умный ИИ Боди могут выявить, когда у младенцев возникают проблемы с подвижностью
- Наушники для чтения мыслей созданы, чтобы дать вам телекинетический контроль
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
