Машинное обучение уже использовалось ранее, чтобы визуализировать мысли на основе МРТ, но речь шла о простых черно-белых изображениях, таких как буквы и географические формы. Однако ученые из Киото разработали новую технику декодирования, которая позволяет расшифровывать более сложные цветные образы, например, изображения людей и животных. Они не стали учить нейросеть распознавать отдельные пиксели или простые формы, а имитировали работу человеческого мозга, который обрабатывает визуальную информацию иерархически.
Исследование заняло 10 месяцев. Добровольцам демонстрировали различные изображения, как естественные (изображения птиц и людей), так и искусственные (геометрические фигуры и буквы). Активность мозга измерялась либо во время просмотра изображений, либо впоследствии, когда испытуемые думали об одном из них. Полученные данные анализировала нейросеть.
Помимо повышения точности дешифровки мыслей, исследователи впервые с высокой точностью декодировали изображение, о котором испытуемый только вспоминал, но не смотрел на него непосредственно. Чтобы справиться с этой задачей, ИИ пришлось применить более сложный механизм решения. Причина заключается в том. что человеку трудно в точности воссоздать в своей голове увиденное, а мозг при воспоминаниях активирован меньше.
Нет сомнений, что точность технологии продолжит расти. Потенциальные применения метода могут быть невероятно разнообразны — мы сможем рисовать картины мыслями или видеть галлюцинации психически больных людей. В дальнейшем человечество, возможно, научиться общаться с машинами с помощью подобной «телепатии».
Матрица и Святой Грааль: главные достижения физики за 2017 год
Идеи
Ранее стало известно, что ученые из Университета Пердью научили нейросеть считывать мысли человека прямо во время просмотра видео. Благодаря этому ИИ узнавал, какой именно ролик смотрит испытуемый.