Неуронске мреже научене да "читају мисли" у реалном времену
Када су у питању ствари попут приказивања правих резултата претраге у право време, А.И. често може изгледати као да је сасвим близу могућности да читате мисли људи. Али инжењери у руској истраживачкој компанији за роботику Неуроботицс Лаб су показали да се вештачка интелигенција заиста може обучити да чита мисли - и да погоди које видео снимке корисници гледају само на основу њихових можданих таласа.
Препоручени видео снимци
„Показали смо да посматрање визуелних сцена различитог садржаја утиче на људске мождане таласе, тако да можемо разликовати категорије сцене од [једни другима] анализом одговарајућег ЕЕГ (електроенцефалограмског) сигнала“, рекао је за Дигитал Анатолиј Бобе, инжењер Неуророботицс Лаб у Москви. Трендови. „Ми смо [тада] креирали систем за реконструкцију слика из карактеристика ЕЕГ сигнала.
Истраживачи су обучили А.И. показујући му видео снимке различитих објеката, поред снимака можданих таласа људи који их гледају. Ово је омогућило неуронској мрежи дубоког учења да научи карактеристике које се обично виде у активности можданих таласа када су људи гледали одређене врсте видео садржаја. Затим су доказали свој модел тако што су испитанике натерали да ставе ЕЕГ капице и сниме свој мозак активност док су гледали видео клипове у распону од људи на џет скијима до секвенци природе до људи изрази. Ин
210 од 234 покушаја, А.И. био у стању да категорише и на одговарајући начин означи активност мозга.„Не може реконструисати стварне ствари које субјект види или замишља, већ само неке повезане слике исте категорије“, објаснио је Бобе.
Бобе је рекао да се чини да је Неуроботицс Лаб прва истраживачка група која је демонстрирала овај приступ видео стимулансима из ЕЕГ сигнала. Међутим, то није прва група која истражује технологију читања умова вођену АИ. Имамо покрио бројсродних истраживањапројеката у прошлости. Многи од њих су се, међутим, фокусирали на фМРИ анализу, а не на ЕЕГ. Као што је Бобе истакао, „фМРИ сигнали садрже много више информација о можданим процесима него ЕЕГ. Али недостатак фМРИ је што захтева велику и скупу опрему која се налази само у клиникама. Такође је тешко добити резултате у реалном времену због његове лоше временске резолуције. ЕЕГ, иако је тежи и мање поуздан сигнал, лакши је за коришћење. Ово би га могло учинити практичнијим у стварним БЦИ (интерфејс мозга и рачунара) апликацијама.
„Наш систем може да се користи у, на пример, рехабилитацији након можданог удара, када особа треба да вежба своје мозак да би повратио своје когнитивне способности или потребе да шаље менталне команде преко ЕЕГ интерфејса“, Бобе рекао. „Наш систем делује као систем обуке, у којем субјект може да тренира да генерише менталне команде и да користи реконструисане слике као изворну повратну информацију која показује колико добро ради са овим задатком.
Препоруке уредника
- Паметни нови А.И. систем обећава да ће тренирати вашег пса док сте одсутни од куће
- Ваш А.И. паметни асистент би једног дана могао рећи да ли сте усамљени
- Револуционарни А.И. мождани имплантат преводи мисли у изговорене речи
- Смарт А.И. боди могу открити када бебе развијају проблеме са покретљивошћу
- Слушалице за читање мозга су ту да вам дају телекинетичку контролу
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате брзи свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
