Tobulėjant pirmenybių pripažinimo sistemoms ir tikslinei reklamai, pasiūlymai žiūrėti vaizdo įrašus ir draugus socialiniuose tinkluose sukuria vartotojui iliuziją, kad kompiuteris skaito jo mintis. Tačiau geriau ar blogiau, mes iš tikrųjų judame link kompiuterių ir sistemų, kurios iš tikrųjų skaito mūsų mintis. Naujas kūrėjų iš Japonijos tyrimas, be perdėto, yra absoliutus proveržis šia linkme.
Kyoto universiteto komanda nusprendė naudoti virtualųjį nervų tinklą, kad bandytų skaityti ir interpretuoti mintis gyvajame nervų tinkle, žmogaus smegenyse. Nors skamba gana beprotiškai, eksperimentas nėra iš esmės naujas ir japonai nėra pirmoji grupė, dirbanti šia linkme. Skirtumas tarp Kioto komandos ir jų pirmtakų yra tas, kad ankstesni metodai rekonstravo vaizdus iš pikselių ir pagrindinių geometrinių figūrų. Tačiau nauja technologija, pavadinta „gilaus vaizdo rekonstrukcija“, peržengia dvejetainius taškus ir suteikia tyrėjams galimybę iššifruoti vaizdus keliais spalvų ir struktūros sluoksniais.
- „Salik.biz“
„Mūsų smegenys apdoroja vaizdinę informaciją, hierarchiškai išskirdami skirtingus bruožų lygius ar skirtingo sudėtingumo komponentus“, - interviu sakė Yukiyasu Kamitani, vienas iš tyrime dalyvavusių mokslininkų. "Šie neuroniniai tinklai arba AI modeliai gali būti naudojami kaip apytikslė žmogaus smegenų hierarchinė struktūra."
Tyrimas truko 10 mėnesių. Trys eksperimentiniai savanoriai skirtingą ilgį žiūrėjo į trijų skirtingų kategorijų vaizdus: gamtos objektus (tokius kaip gyvūnai ar žmonės), dirbtines geometrines figūras ir abėcėlės raides.
Šiuo atveju žiūrint vaizdus buvo užfiksuotas smegenų aktyvumas. Tada vaizdas buvo pašalintas, o subjekto buvo paprašyta pagalvoti apie nuotrauką, kurią jis tik žiūrėjo. Tuo pačiu metu smegenų veikla vėl buvo užfiksuota ir duomenys buvo palyginti su ankstesniais, po to rezultatai buvo įvesti į virtualų nervų tinklą, kuris vėliau juos panaudojo smegenų veiklai aiškinti kaip tam tikras mintis.
Žmonėms (ir iš tikrųjų visiems žinduoliams) regimoji žievė yra smegenų užpakalinėje dalyje, pakaušio skiltyje, esančioje virš smegenų. Aktyvumas regos žievėje buvo matuojamas naudojant funkcinį magnetinio rezonanso tomografiją (fMRI), paverčiant gautą vaizdą į hierarchinius virtualaus neuroninio tinklo bruožus.
Pradėjęs nuo atsitiktinio vaizdo, sugeneruotas tinklas daug kartų optimizuoja to vaizdo taškų vertes. Dėl to įvesties vaizdo neuroninio tinklo funkcijos yra panašios į tas, kurios yra iššifruotos pagal smegenų veiklą.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Svarbu atkreipti dėmesį į tai, kad eksperimentiniame modelyje buvo naudojami ne tik gamtos vaizdai (žmonių ar gamtos), bet ir sukurtos bei atpažįstamos dirbtinės struktūros ir geometrinės figūros:
Kaip matote iš vaizdo įrašo, sistemai yra daug sunkiau iššifruoti vaizdą, kai žmogus nežiūri į vaizdą, o galvoja tik apie tai, ką pamatė. Tačiau tai, matyt, yra visiškai natūralu: ne kiekvienos smegenys prisimena kiekvieną ką tik matyto paveikslo detalę, pavyzdžiui, puslapį iš knygos. Mūsų prisiminimai paprastai būna labai neryškūs ir migloti.
Šiame tyrimo etape vaizdai, rekonstruoti iš smegenų veiklos, išlaiko tik tam tikrą panašumą su originaliais vaizdais, kuriuos žiūrėjo eksperimento dalyviai, dažniausiai jie atrodo kaip minimaliai išsamūs pikselių gumulėliai. Tačiau tai tik kelio pradžia ir laikui bėgant atpažinimo tikslumas taps vis didesnis, nors net ir dabar galime užtikrintai pasakyti, apie kokį objektą subjektas galvoja.
Visa tai atveria nuostabias perspektyvas kūrėjams. Įsivaizduokite „momentinį modeliavimą“, kai tiesiog įsivaizduojate kokį nors daiktą savo galvoje - meno koncepciją ar mechanizmo detalę - ir jo kompiuteris iškart, nespausdamas jokių mygtukų, automatiškai sukuria reikiamą trimatį objektą.
Ar gali AI žengti daug toliau, registruodamas tavo smegenų veiklą miegodamas, o paskui atkurdamas visas savo svajones 3D pasaulyje?
Yra daugybė šios plėtros programų, todėl Japonijos komanda sunkiai dirba dėl visko. Tačiau visi mūsų bendrieji interesai yra tai, kad proto skaitymas progresuoja palaipsniui ir pakankamai atsargiai, nes technologijos kelia daug pavojų.