Viimastel aastatel oleme näinud pidevat arengut masinate võimekuses, mis on varustatud tehisintellekt (AI), sealhulgas inimmõistete lugemise osas.
Sellest lähtuvalt on teadlased kasutanud tehisintellektil põhinevat video genereerimise tehnoloogiat, et anda "tõeline" vaade sellest, mis meie mõtetes toimub.
näe rohkem
Need on 4 sodiaagimärki, kes armastavad üksindust kõige rohkem, väidab…
Google arendab AI tööriista, mis aitab ajakirjanikel…
Õhusignaalide tõlgendamise taga on eelkõige lootus, et ühel päeval suudame pakkuda uusi suhtlemisviise koomas või erineva halvatuse all kannatavatele inimestele.
Lisaks saab tehnoloogia luua inimeste ja masinate vahel intuitiivsemaid liideseid, mis on võimalikud tervetele inimestele mõeldud rakendustega.
Praeguseks on enamik uuringuid keskendunud patsientide sisemonoloogide taasloomisele, tuvastades sõnad, mida nad AI-süsteemide abil mõtlevad.
Kuigi kõige lootustandvamad tulemused on saadud invasiivsete õhuimplantaatide abil, ei ole see lähenemisviis tõenäoliselt tava, mida enamik inimesi kasutab.
AI kasutati "meelevideote" loomiseks
Singapuri riikliku ülikooli ja Hongkongi Hiina ülikooli teadlased saavutas läbimurde, ühendades mitteinvasiivsed manustatud skaneeringud kujutise genereerimise tehnoloogiaga. AI pildid.
Nad võivad luua lühikesi videolõike, mis on hämmastavalt sarnased klippidega, mida osalejad vaatasid, kui nende radiaalseid andmeid koguti.
Selle tulemuse saavutamiseks koolitasid teadlased kõigepealt mudelit, kasutades fMRI õhuskannerite abil kogutud suuri andmekogusid.
Seejärel ühendasid nad selle mudeli pilditehnoloogiaga AI stabiilne difusioon, avatud lähtekoodiga, et luua vastavaid pilte.
Üks artiklit Hiljuti arXivi eelpressiserveris avaldatud lähenemine on sarnane autorite varasematele uuringutele.
Kuid seekord kohandasid nad süsteemi radiaalsete andmevoogude tõlgendamiseks ja nende muutmiseks piltide asemel videoteks.
Alguses jälgis teadlane mudeli väljaõpet, kasutades ulatuslikke andmekogumeid fMRI, et ta saaks teadmisi nende skaneeringute üldistest omadustest elektriline.
Seejärel laiendasid nad koolitust nii, et mudel saaks töödelda fMRI-skaneeringute jada, selle asemel et neid eraldi käsitleda.
Seejärel säilitati mudelit uue koolituse jaoks, seekord kasutades kombinatsiooni fMRI skaneeringud, videoklipid, mis kutsusid esile selle ajutegevuse, ja tekstijada vastav.
Eraldi lähenemises kohandas teadlane eelkoolitatud mudelit Stabiilne difusioon piltide asemel videote genereerimiseks.
Seejärel tehti sellele mudelile uus koolitus, kasutades samu videoid ja tekstijada, mida kasutati esimese mudeli treenimisel.
Seejärel ühendati need kaks mudelit ja paigaldati fMRI-skaneeringute ja nendega seotud videote abil.
Otsingutulemus
Pärast mudelite kombineerimist ja häälestamist suutis saadud süsteem teha uusi fMRI-skaneeringuid, mis varem polnud saadaval. varem leidnud ja genereerida videoid, mis olid paljastanud sarnasusi inimestest osalejate klippidega vaatasin.
Kuigi arenguruumi on veel, on AI väljund üldiselt originaalvideotele väga lähedane, põllukultuuride või hobusekarjade stseenide täpne reprodutseerimine ja visualiseerimise säilitamine värvipaletiga kasutatud.
Uuringu taga olevad teadlased ütlevad, et sellel uurimisvaldkonnal on potentsiaalseid rakendusi nii fundamentaalses neuroteaduses kui ka tulevastes aju-masina liidestes.
Siiski tunnistavad nad ka vajadust valitsuse määruste ja teadusringkondade jõupingutuste järele kaitsta bioloogiliste andmete privaatsust ja vältida selle tehnoloogia võimalikku pahatahtlikku kasutamist, nagu nende töös on lubatud.
See uurimissuund sillutab teed edusammudele, mis suudavad jõuda inimmõistuse ja inimmõistuse mõistmiseni tehnoloogiate arendamine, mis võimaldavad luua keerukamaid liideseid aju ja masinad.
Kuigi on olulisi kaalutlusi, millega tuleb tegeleda, nagu isikuandmete kaitsmine ja kuritarvitamise ärahoidmine, on potentsiaalne teaduslik ja tehnoloogiline kasu paljulubav.
Filmide ja seriaalide ning kõige kinoga seotud armastaja. Aktiivne uudishimulik võrkudes, alati ühendatud veebiteabega.
