Ces dernières années, nous avons constaté des progrès constants dans les capacités des machines équipées de intelligence artificielle (IA), y compris en ce qui concerne la lecture des esprits humains.
En conséquence, les chercheurs ont utilisé la technologie pour générer des vidéos via l'IA afin de fournir une vue "réelle" de ce qui se passe dans notre esprit.
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L'interprétation des signaux aériens est principalement motivée par l'espoir qu'un jour, nous serons en mesure d'offrir de nouveaux moyens de communication pour les personnes dans le coma ou avec différentes formes de paralysie.
De plus, la technologie peut également créer des interfaces plus intuitives entre les humains et les machines, avec des applications possibles pour les personnes en bonne santé.
À ce jour, la plupart des recherches se sont concentrées sur la recréation des monologues internes des patients en identifiant les mots auxquels ils pensent à l'aide de systèmes d'IA.
Bien que les résultats les plus prometteurs aient été obtenus à l'aide d'implants à air invasifs, il est peu probable que cette approche soit la pratique que la plupart des gens utilisent.
L'IA utilisée pour créer des "vidéos mentales"
Chercheurs à l'Université nationale de Singapour et à l'Université chinoise de Hong Kong a réalisé des percées en combinant des scans intégrés non invasifs avec une technologie de génération d'images. Images IA.
Ils pourraient créer de courts extraits de vidéo qui sont étonnamment similaires aux clips que les participants regardaient lorsque leurs données radiales ont été collectées.
Pour obtenir ce résultat, les chercheurs ont d'abord formé un modèle à l'aide de grands ensembles de données collectées à l'aide de scanners aériens IRMf.
Ils ont ensuite combiné ce modèle avec la technologie d'imagerie Diffusion stable de l'IA, open source, pour créer les images correspondantes.
Un article récemment publié sur le serveur de prépresse arXiv adopte une approche similaire aux recherches précédentes des auteurs.
Cependant, cette fois, ils ont adapté le système pour interpréter les flux de données radiaux et les convertir en vidéos au lieu d'images fixes.
Au début, le chercheur a suivi la formation du modèle en utilisant de vastes ensembles de données IRMf afin qu'il puisse connaître les caractéristiques générales de ces scanners électrique.
Ensuite, ils ont élargi la formation afin que le modèle puisse traiter une séquence d'examens IRMf au lieu de les traiter individuellement.
Par la suite, le modèle a été maintenu pour un nouvel entraînement, utilisant cette fois la combinaison de Scans IRMf, clips vidéo évoquant cette activité cérébrale et séquence de texte correspondant.
Dans une approche distincte, le chercheur a adapté le modèle pré-formé Diffusion stable pour générer des vidéos au lieu d'images fixes.
Ce modèle a ensuite été soumis à une nouvelle formation en utilisant les mêmes vidéos et séquences de texte que celles utilisées pour la formation du premier modèle.
Par la suite, les deux modèles ont été combinés et ajustés à l'aide des scans IRMf et de leurs vidéos associées respectives.
Résultat de la recherche
Après avoir combiné et réglé les modèles, le système résultant a pu effectuer de nouvelles analyses IRMf qui n'étaient pas disponibles auparavant. précédemment trouvé et généré des vidéos qui avaient révélé des similitudes avec les clips que les participants humains avaient regardé.
Bien qu'il y ait encore place à l'amélioration, la sortie de l'IA est généralement très proche des vidéos originales, reproduire avec précision des scènes de cultures ou de troupeaux de chevaux et maintenir la visualisation avec la palette de couleurs utilisé.
Les chercheurs à l'origine de l'étude affirment que ce domaine de recherche a des applications potentielles à la fois dans les neurosciences fondamentales et dans les futures interfaces cerveau-machine.
Cependant, ils reconnaissent également la nécessité d'une réglementation gouvernementale et les efforts de la communauté scientifique pour protéger la confidentialité des données biologiques et empêcher les utilisations malveillantes potentielles de cette technologie comme autorisé dans leur travail.
Cette ligne de recherche ouvre la voie à des avancées capables d'atteindre la compréhension de l'esprit humain et de la développement de technologies capables d'établir des interfaces plus sophistiquées entre le cerveau et Machines.
Bien qu'il y ait des considérations importantes à prendre en compte, telles que la protection des données personnelles et la prévention des abus, les avantages scientifiques et technologiques potentiels sont prometteurs.
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