ИИ теперь визуализирует ваши мысли:японские исследователи создают реконструкцию изображений с помощью мозга

• Японские исследователи разработали ИИ, который буквально видит то, что вы воображаете.
• Система использует глубокую реконструкцию изображений активности человеческого мозга. 
• После первоначального обучения DNN смогла реконструировать изображения, которые она никогда раньше не видела. 

Исследования искусственного интеллекта, проведенные за последние несколько лет, поразили всех нас. Ежедневно мы взаимодействуем с десятками программ искусственного интеллекта, таких как личный голосовой помощник, поисковая система, платформы социальных сетей, а недавно Samsung представила технологию, которая использует машинное обучение для преобразования любого видеоформата в разрешение 8K. Возможности безграничны.

Кажется, что каждый месяц в области искусственного интеллекта происходят какие-то удивительные разработки, которые вносят большой вклад в изменение мира к лучшему. В конце 2017 года Nvidia представила нейронную сеть, способную воображать сцены или изображения, которые она никогда раньше не видела. И теперь команда японских исследователей из Лаборатории вычислительной нейронауки ATR разработала ИИ, который буквально видит ваши мысли.

Просто подумайте о чем угодно, и робот попытается это визуализировать. Исследователи сделали это возможным благодаря глубокой реконструкции изображений активности человеческого мозга. Если человек, например, смотрит на изображение буквы «Z», ИИ сформирует изображение, напоминающее нечеткую версию этого изображения. Он на самом деле читает мысли человека – своего рода. Давайте подробно разберемся, как работает эта система.

Последние достижения

До сих пор фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография), основанная на технике машинного обучения, позволяла нам видеть перцепционный контент. Но это ограничивалось низкоуровневой реконструкцией баз изображений.

В прошлом году достижения нейробиологии позволили нам расшифровать активность зрительной коры в иерархические уровни глубокой нейронной сети (DNN).

Прогнозируемые уровни можно использовать для обнаружения воображаемых категорий объектов из массива вычисленных признаков для различных изображений объектов. Декодирование воображаемых объектов обнаруживает постепенное задействование визуальных представлений от высокого к низкому. Это дало нам возможность использовать данные из иерархических визуальных функций.

Новая техника реконструкции изображения

Теперь японские ученые разработали метод реконструкции изображения, который оптимизирует значения пикселей изображения в соответствии с его функциями DNN, которые были извлечены из нескольких слоев активности человеческого мозга.

Ссылка: bioRxiv | дои:10.1101/240317

Система анализирует сигналы, поступающие от сканера фМРТ, в режиме реального времени с использованием DNN, что дополнительно воссоздает то, что видят люди. Для обучения системы изображения мира природы были показаны как ИИ, так и участникам, чтобы сеть могла точно определить характер кровотока в мозгу, когда люди воспринимают разные фотографии.

После первого этапа обучения (10 недель) DNN смогла реконструировать изображения (в реальном времени), которые она никогда раньше не видела, например числа и алфавиты.

Реконструкции букв алфавита

Качество реконструкции цветных искусственных фигур 

Они учатся так же, как человеческие экстрасенсы – путем догадок. Он знает, как выглядят ваши мозговые волны, когда вы думаете об определенном числе. Система визуализирует ваши мысли, угадывая результат, который вы хотите увидеть, на основе активности вашего мозга.

В отличие от людей, он может многое гадать. Он берет все имеющиеся у него данные (извлеченные из мозговых волн в форме DNN) и преобразует их в изображение. Система делает это снова и снова, пока не воссоздает разумный образ.

Читайте:ИИ Google создает ИИ, который превосходит человеческий код

Что дальше?

Из всех последних разработок в области искусственного интеллекта эта звучит как научная фантастика. Эта технология может быть очень полезна для людей, которые не умеют говорить. На данный момент ему не хватает совершенства в чтении мыслей, поэтому исследование нуждается в дальнейшем совершенствовании.

Между тем, в будущем некоторые более продвинутые подходы к искусственному интеллекту могут открыть новые способы общения. Как мы уже говорили ранее, возможности безграничны.