Ученые создали ИИ, что способен считывать визуальные сигналы в мозге

Группа исследователей из нескольких учреждений в Китае применила глубокое машинное обучение к проблеме чтения визуальных образов в мозге, а затем воспроизвела его в двухмерном формате. Документ, описывающий их проект, доступен на сервере arXiv, описывая их результаты и сравнивая их с другими исследованиями, которые пытаются достичь того же.

Представьте себе машину, которая могла бы заглянуть в ваш разум, увидеть, что вы видите в режиме реального времени, а затем распечатать увиденное. Есть группы исследователей, работающих именно над этой проблемой, и до сих пор они не могли добиться более-менее значимых результатов. Теперь группа в Китае нашла способ решить хотя бы одну часть проблемы, объединив МРТ сканеры и алгоритмы глубокого обучения.

Аппараты МРТ позволяют исследователям видеть, какие части мозга активируются, выделяя поток крови. Алгоритмы глубокого обучения выполняются на компьютерах и учатся делать что-то путем составления многих входных примеров и поиска шаблонов. В этой новой попытке исследователи объединили две технологии для захвата трехмерных массивов активности нейронов (которые они называют вокселями – компьютерный термин для типа трехмерного объекта моделирования), реагируя на визуальные стимулы, тем самым считывая то, что представляет человек.

Для сбора данных с вокселов исследователи получили 1,800 МРТ-сканов из базы данных, использовавшейся ранее исследователями, изучающими, как мозг реагирует на изображения отдельных букв. Команда скормила 90 процентов сканирований алгоритму глубокого обучения, который переварил информацию и искал шаблоны в местоположении воксела, форме и т. д. Затем команда использовала оставшиеся 10 процентов сканов, чтобы проверить, насколько хорошо система научилась правильно идентифицировать воксели в зрительной коре и воссоздавать исходные изображения, которые система затем печатала.

Исследователи сообщают, что их техника является наиболее точной на сегодняшний день — индивидуальное письмо, напечатанное системой, очень похоже на исходное изображение, которое человек показал во время работы на компьютере с МРТ. Они предлагают фотографическое доказательство их результатов наряду с оригинальными изображениями и изображениями, сделанными исследователями, использующими другие методы.

Автор: Филипп Дончев

Комментарии: