Nevronske mreže, naučene "brati misli" v realnem času
Ko gre za stvari, kot je prikaz pravih rezultatov iskanja ob pravem času, A.I. pogosto se zdi, kot da je prekleto blizu tega, da bi bral misli ljudi. Toda inženirji ruskega robotskega raziskovalnega podjetja Laboratorij za nevrobotiko so pokazali, da je umetno inteligenco res mogoče usposobiti za branje misli – in ugibanje, katere videoposnetke gledajo uporabniki, izključno na podlagi njihovih možganskih valov.
Priporočeni videoposnetki
»Dokazali smo, da opazovanje vizualnih prizorov različnih vsebin vpliva na človeške možganske valove, tako da lahko ločimo kategorije prizorov od [drug drugega] z analizo ustreznega signala EEG (elektroencefalograma),« je za Digital povedal Anatolij Bobe, inženir laboratorija Neurorobotics v Moskvi. Trendi. "Nato smo ustvarili sistem za rekonstrukcijo slik iz značilnosti signala EEG."
Raziskovalci so usposobili A.I. s prikazovanjem video posnetkov različnih predmetov, poleg posnetkov možganskih valov ljudi, ki jih gledajo. To je nevronski mreži globokega učenja omogočilo, da se je naučila značilnosti, ki so običajno vidne pri aktivnosti možganskih valov, ko so ljudje gledali določene vrste video vsebin. Nato so dokazali svoj model tako, da so preiskovancem nadeli EEG kapice in posneli svoje možgane dejavnosti, ko so gledali video posnetke, od ljudi na vodnih skuterjih do sekvenc narave in ljudi izrazi. notri
210 od 234 poskusov, A.I. je bil sposoben kategorizirati in ustrezno označiti možgansko aktivnost."Ne more rekonstruirati dejanskih stvari, ki jih subjekt vidi ali predstavlja, ampak samo nekatere povezane slike iste kategorije," je pojasnil Bobe.
Bobe je dejal, da se zdi, da je Neurobotics Lab prva raziskovalna skupina, ki je pokazala ta pristop k video dražljajem iz signalov EEG. Vendar pa to ni prva skupina, ki je raziskovala tehnologijo branja misli, ki jo poganja AI. Imamo zajel številkopovezanih raziskavprojektov v preteklosti. Mnogi od teh pa so se osredotočili na analizo fMRI in ne na EEG. Kot je poudaril Bobe, "fMRI signali vsebujejo veliko več informacij o možganskih procesih kot EEG." Toda pomanjkljivost fMRI je, da zahteva veliko in drago opremo, ki jo najdemo le na klinikah. Prav tako je težko dobiti rezultate v realnem času zaradi slabe časovne ločljivosti. Čeprav je EEG težji in manj zanesljiv signal, ga je lažje uporabiti. To bi lahko postalo bolj praktično v realnih aplikacijah BCI (vmesnik možgani-računalnik).
»Naš sistem se lahko uporablja na primer pri rehabilitaciji po možganski kapi, ko mora človek bodisi razgibati možganov, da bi ponovno pridobil svoje kognitivne sposobnosti, ali mora pošiljati miselne ukaze prek vmesnika EEG,« Bobe rekel. "Naš sistem deluje kot sistem usposabljanja, v katerem se subjekt lahko uri za ustvarjanje miselnih ukazov in uporablja rekonstruirane slike kot izvorne povratne informacije, ki kažejo, kako dobro mu gre ta naloga."
Priporočila urednikov
- Pameten novi A.I. sistem obljublja, da bo treniral vašega psa, ko ste zdoma
- Vaš A.I. pametni pomočnik bi lahko nekega dne povedal, če ste osamljeni
- Prelomni A.I. možganski vsadek prevaja misli v izgovorjene besede
- Pametni AI bodi bi lahko razkrili, kdaj se pri dojenčkih pojavljajo težave z gibljivostjo
- Slušalke za branje možganov so tukaj, da vam zagotovijo telekinetični nadzor
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
