AI generatif membuat video berdasarkan pemikiran seseorang

Dalam beberapa tahun terakhir, kami telah melihat kemajuan yang stabil dalam kemampuan alat berat yang dilengkapi kecerdasan buatan (AI), termasuk yang berkaitan dengan membaca pikiran manusia.

Oleh karena itu, para peneliti telah menggunakan teknologi pembuatan video berbasis AI untuk memberikan pandangan “nyata” tentang apa yang sedang terjadi di pikiran kita.

Penafsiran sinyal udara terutama didorong oleh harapan bahwa, suatu hari nanti, kami akan dapat menawarkan cara komunikasi baru untuk orang yang koma atau dengan berbagai bentuk kelumpuhan.

Selain itu, teknologi juga dapat membuat antarmuka yang lebih intuitif antara manusia dan mesin, dengan aplikasi yang memungkinkan untuk orang sehat.

Hingga saat ini, sebagian besar penelitian berfokus pada pembuatan ulang monolog internal pasien dengan mengidentifikasi kata-kata yang mereka pikirkan melalui sistem AI.

Sementara hasil yang paling menjanjikan telah dicapai dengan menggunakan implan udara invasif, pendekatan ini tidak mungkin menjadi praktik yang digunakan kebanyakan orang.

AI digunakan untuk membuat "video pikiran"

Para peneliti di National University of Singapore dan Chinese University of Hong Kong mencapai terobosan dengan menggabungkan pemindaian tertanam non-invasif dengan teknologi pembuatan gambar. gambar AI.

Mereka dapat membuat cuplikan pendek video yang sangat mirip dengan klip yang ditonton peserta saat data radial mereka dikumpulkan.

Untuk mencapai hasil ini, para peneliti pertama-tama melatih model menggunakan kumpulan data besar yang dikumpulkan menggunakan pemindai udara fMRI.

Mereka kemudian menggabungkan model itu dengan teknologi pencitraan Difusi Stabil AI, open source, untuk membuat gambar yang sesuai.

Satu artikel baru-baru ini diterbitkan di server prepress arXiv mengambil pendekatan yang mirip dengan penelitian penulis sebelumnya.

Namun, kali ini mereka mengadaptasi sistem untuk menafsirkan aliran data radial dan mengubahnya menjadi video, bukan gambar diam.

Pada awalnya, peneliti mengikuti pelatihan model menggunakan kumpulan data yang ekstensif fMRI sehingga dia bisa mendapatkan pengetahuan tentang karakteristik umum dari scan tersebut listrik.

Kemudian mereka memperluas pelatihan sehingga model tersebut dapat memproses serangkaian pemindaian fMRI alih-alih memperlakukannya secara terpisah.

Selanjutnya, model dipertahankan untuk pelatihan baru, kali ini menggunakan kombinasi dari Pemindaian fMRI, klip video yang membangkitkan aktivitas otak ini, dan urutan teks sesuai.

Dalam pendekatan terpisah, peneliti mengadaptasi model pra-pelatihan Difusi Stabil untuk menghasilkan video, bukan gambar diam.

Model ini kemudian dikenai pelatihan baru menggunakan video dan urutan teks yang sama dengan yang digunakan dalam pelatihan model pertama.

Selanjutnya, kedua model digabungkan dan dipasang menggunakan pemindaian fMRI dan video terkait masing-masing.

Hasil pencarian

Setelah menggabungkan dan menyetel model, sistem yang dihasilkan mampu melakukan pemindaian fMRI baru yang sebelumnya tidak tersedia. sebelumnya menemukan dan menghasilkan video yang mengungkapkan kemiripan dengan klip yang dimiliki oleh partisipan manusia ditonton.

Meskipun masih ada ruang untuk perbaikan, keluaran AI umumnya sangat mirip dengan video aslinya, mereproduksi adegan tanaman atau kawanan kuda secara akurat, dan mempertahankan visualisasi dengan palet warna digunakan.

Para peneliti di balik studi tersebut mengatakan bidang penelitian ini memiliki aplikasi potensial baik dalam ilmu saraf fundamental maupun dalam antarmuka mesin otak di masa depan.

Namun, mereka juga menyadari perlunya peraturan pemerintah dan upaya komunitas ilmiah untuk melindungi privasi data biologis dan mencegah potensi penggunaan berbahaya dari teknologi ini sebagaimana diizinkan dalam pekerjaan mereka.

Garis penelitian ini membuka jalan bagi kemajuan yang mampu mencapai pemahaman pikiran manusia dan pengembangan teknologi yang dapat membangun antarmuka yang lebih canggih antara otak dan mesin.

Meskipun ada pertimbangan penting yang harus diperhatikan, seperti melindungi data pribadi dan mencegah penyalahgunaan, potensi manfaat ilmiah dan teknologi cukup menjanjikan.

Pencinta film dan serial dan segala sesuatu yang melibatkan sinema. Rasa ingin tahu yang aktif di jaringan, selalu terhubung dengan informasi tentang web.