Ученые совершили очередной прорыв в чтении чужих мыслей

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2017-06-29 17:59

Головной мозг

Технология чтения мыслей уже существует, пусть и в зачаточном состоянии. Совсем недавно система для чтения мыслей могла читать только конкретные команды, и вот, группа из Университета Карнеги-Меллона создала алгоритм способный читать целые предложения.

Даже самые элементарные фразы имеют огромную информационную нагрузку, а значит и вес. Каждое слово представляет собой новую концепцию, и правильное размещение того или иного слова может полностью изменить смысл предложения. Команда из Карнеги-Меллона выяснила, что мозг строит фразы на основе понятий, а не слов, и это не зависит от образования и языка думающего.

«Одно из самых больших достижений человеческого мозга — способность объединять отдельные понятия в сложные мысли, думать не только о ‘бананах’, а думать ‘я люблю есть бананы вечером с моими друзьями», — рассказывает Марсель Джаст, ведущий исследователь:»Мы, наконец разработали способ видеть мысли. Открытие это строится на паттернах активации мозга, что говорит нам как мысли строятся».

В исследовании проверяли, как мозг создает сложные мысли, и как фмрт-сканер, с помощью алгоритмов машинного обучения, может расшифровать их. Исследователи собрали 240 тестовых мыслей-предложений, типа «свидетель кричал во время судебного разбирательства». Они были составлены из 42 различных строительных блоков, или содержали компоненты, такие как человек, установка, размер, социальное взаимодействие и физические действия. Каждый из этих различных видов информации обрабатывался в разных частях мозга, поэтому система может выбрать общую категорию.

Для испытания полученных результатов, исследователи попросили семь участников прочитать предложения, после чего исследователи записывали паттерны активации мозга. После обучения алгоритма на основании 239 предложений и получения соответствия сканов, системе удалось собрать воедино последнее предложение, которое не попало в базу, основываясь исключительно на данных мозга.

Алгоритм смог предсказывать недостающие фразы из картины активации мозга с 87-процентной точностью.

Группа говорит, что до чтения мыслей как по листу еще далеко, но уже сейчас система может прочитать то, чего недостает в рассказе человека.

Комментарии: