Sinir ağları gerçek zamanlı olarak "zihin okumayı" öğretti
Bize doğru arama sonuçlarını doğru zamanda göstermek gibi konularda A.I. çoğu zaman insanların zihinlerini okuyabilmeye çok yakınmış gibi görünebilir. Ancak Rus robotik araştırma şirketindeki mühendisler Nörobotik Laboratuvarı Yapay zekanın gerçekten zihinleri okumak ve yalnızca beyin dalgalarına dayanarak kullanıcıların hangi videoları izlediklerini tahmin etmek için eğitilebileceğini gösterdi.
Önerilen Videolar
"Farklı içeriğe sahip görsel sahneleri gözlemlemenin insan beyin dalgalarını etkilediğini gösterdik, böylece sahne kategorilerini diğerlerinden ayırt edebiliyoruz. Moskova'daki Nörorobotik Laboratuvarı mühendisi Anatoly Bobe, Digital'e "[birbirlerine] karşılık gelen EEG (elektroensefalogram) sinyalini analiz ederek" dedi. Trendler. "Daha sonra EEG sinyal özelliklerinden görüntüleri yeniden oluşturmak için bir sistem oluşturduk."
Araştırmacılar A.I.'yi eğitti. farklı nesnelerin video kliplerini ve onları izleyen kişilerin beyin dalgası kayıtlarını göstererek. Bu, derin öğrenme sinir ağının, insanlar belirli video içeriği türlerini görüntülerken beyin dalgası aktivitesinde yaygın olarak görülen özellikleri öğrenmesine olanak tanıdı. Daha sonra test deneklerine EEG başlıkları taktırıp beyinlerini kaydederek modellerini kanıtladılar. jet skili insanlardan doğa sahnelerine ve insanlara kadar çeşitli video klipleri izlerken aktivite ifade. İçinde
234 denemeden 210'u, A.I. beyin aktivitesini kategorize edip uygun şekilde etiketleyebildi.Bobe, "Bir kişinin gördüğü veya hayal ettiği gerçek şeyleri yeniden oluşturamaz; yalnızca aynı kategorideki ilgili bazı görüntüleri yeniden yapılandırabilir" diye açıkladı.
Bobe, Neurobotics Lab'ın EEG sinyallerinden gelen video uyaranlarına bu yaklaşımı gösteren ilk araştırma grubu gibi göründüğünü söyledi. Ancak yapay zeka destekli zihin okuma teknolojisini keşfeden ilk grup bu değil. Sahibiz bir sayıyı kapsadıilgili araştırmalarıngeçmişteki projeler. Ancak bunların çoğu EEG yerine fMRI analizine odaklandı. Bobe'un belirttiği gibi, "fMRI sinyalleri beyin süreçleri hakkında EEG'den çok daha fazla bilgi içeriyor." Ancak fMRI'nin bir dezavantajı, yalnızca kliniklerde bulunan büyük ve pahalı ekipmanlar gerektirmesidir. Zaman çözünürlüğünün zayıf olması nedeniyle gerçek zamanlı sonuçlar elde etmek de zordur. EEG daha zor ve daha az güvenilir bir sinyal olmasına rağmen kullanımı daha kolaydır. Bu, onu gerçek dünyadaki BCI (beyin-bilgisayar arayüzü) uygulamalarında daha pratik hale getirebilir.
"Sistemimiz örneğin felç sonrası rehabilitasyonda, kişinin egzersiz yapması gerektiğinde kullanılabilir. Bobe, bilişsel yeteneklerini yeniden kazanmak için beyninin EEG arayüzü aracılığıyla zihinsel komutlar göndermesi gerektiğini söyledi. söz konusu. "Sistemimiz, bir deneğin zihinsel komutlar oluşturmak için eğitim alabileceği ve yeniden oluşturulan görüntüleri, bu görevi ne kadar iyi yaptığını gösteren yerel geri bildirim olarak kullanabileceği bir eğitim sistemi gibi davranıyor."
Editörlerin Önerileri
- Akıllı yeni A.I. sistem siz evden uzaktayken köpeğinizi eğitmeyi vaat ediyor
- Yapay Zekanız Akıllı asistan bir gün yalnız olup olmadığınızı anlayabilir
- Çığır açan yapay zeka Beyin implantı düşünceleri konuşulan kelimelere çeviriyor
- Akıllı Yapay Zeka Tulumlar bebeklerin hareket problemleri geliştirdiğini ortaya çıkarabilir
- Beyin okuyan kulaklıklar size telekinetik kontrol sağlamak için burada
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
