ბოლო წლებში ჩვენ ვნახეთ სტაბილური პროგრესი მანქანებით აღჭურვილი მანქანების შესაძლებლობებში ხელოვნური ინტელექტი (AI), მათ შორის ადამიანის გონების კითხვასთან დაკავშირებით.
შესაბამისად, მკვლევარებმა გამოიყენეს AI-ზე დაფუძნებული ვიდეო გენერირების ტექნოლოგია „რეალური“ ხედვის უზრუნველსაყოფად, თუ რა ხდება ჩვენს გონებაში.
მეტის ნახვა
ეს არის 4 ზოდიაქოს ნიშანი, რომლებსაც ყველაზე მეტად უყვართ მარტოობა,…
Google ავითარებს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტს, რათა დაეხმაროს ჟურნალისტებს…
საჰაერო სიგნალების ინტერპრეტაცია ძირითადად განპირობებულია იმ იმედით, რომ ერთ დღეს ჩვენ შევძლებთ კომუნიკაციის ახალი გზების შეთავაზებას კომაში ან დამბლის სხვადასხვა ფორმის მქონე ადამიანებისთვის.
გარდა ამისა, ტექნოლოგიას ასევე შეუძლია შექმნას უფრო ინტუიციური ინტერფეისები ადამიანებსა და მანქანებს შორის, ჯანსაღი ადამიანებისთვის შესაძლო აპლიკაციებით.
დღემდე, კვლევების უმეტესობა ფოკუსირებულია პაციენტების შინაგანი მონოლოგების ხელახლა შექმნაზე იმ სიტყვების იდენტიფიცირებით, რომლებზეც ისინი ფიქრობენ AI სისტემების გამოყენებით.
მიუხედავად იმისა, რომ ყველაზე პერსპექტიული შედეგები იქნა მიღებული ინვაზიური საჰაერო იმპლანტების გამოყენებით, ეს მიდგომა ნაკლებად სავარაუდოა, რომ იყოს პრაქტიკა, რომელსაც უმეტესობა იყენებს.
ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენებოდა „გონების ვიდეოების“ შესაქმნელად
სინგაპურის ეროვნული უნივერსიტეტისა და ჰონგ კონგის ჩინური უნივერსიტეტის მკვლევარები მიაღწია მიღწევებს არაინვაზიური ჩაშენებული სკანირების კომბინაციით გამოსახულების გენერირების ტექნოლოგიასთან. AI სურათები.
მათ შეეძლოთ შეექმნათ ვიდეოს მოკლე ფრაგმენტები, რომლებიც საოცრად ჰგავს იმ კლიპებს, რომლებსაც მონაწილეები უყურებდნენ მათი რადიალური მონაცემების შეგროვებისას.
ამ შედეგის მისაღწევად, მკვლევარებმა პირველად მოამზადეს მოდელი fMRI საჰაერო სკანერების გამოყენებით შეგროვებული დიდი მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით.
შემდეგ მათ გააერთიანეს ეს მოდელი გამოსახულების ტექნოლოგიასთან AI სტაბილური დიფუზია, ღია კოდის, შესაბამისი სურათების შესაქმნელად.
ერთი სტატია arXiv prepress სერვერზე ცოტა ხნის წინ გამოქვეყნებული ანალოგიური მიდგომაა ავტორის წინა კვლევებთან.
თუმცა, ამჯერად მათ სისტემა ადაპტირებულ იქნა რადიალური მონაცემთა ნაკადების ინტერპრეტაციისთვის და ვიდეოებად გადაქცევისთვის, სურათების ნაცვლად.
თავდაპირველად, მკვლევარი მოჰყვა მოდელის ტრენინგს მონაცემთა ვრცელი ნაკრების გამოყენებით fMRI, რათა მან შეძლოს ამ სკანირების ზოგადი მახასიათებლების ცოდნა ელექტრო.
შემდეგ მათ გააფართოვეს ტრენინგი ისე, რომ მოდელს შეეძლო დაემუშავებინა fMRI სკანირების თანმიმდევრობა, იმის ნაცვლად, რომ მათ ინდივიდუალურად მოეპყრა.
შემდგომში მოდელი შენარჩუნდა ახალი ტრენინგისთვის, ამჯერად კომბინაციის გამოყენებით fMRI სკანირება, ვიდეო კლიპები, რომლებიც იწვევენ ტვინის ამ აქტივობას და ტექსტის თანმიმდევრობას შესაბამისი.
ცალკე მიდგომით, მკვლევარმა მოახდინა წინასწარ მომზადებული მოდელი სტაბილური დიფუზია უძრავი სურათების ნაცვლად ვიდეოების გენერირება.
შემდეგ ეს მოდელი ჩაუტარდა ახალ ტრენინგს იმავე ვიდეოებისა და ტექსტის თანმიმდევრობის გამოყენებით, რაც გამოიყენებოდა პირველი მოდელის ტრენინგში.
შემდგომში, ორი მოდელი გაერთიანდა და დამონტაჟდა fMRI სკანირებისა და მათი შესაბამისი ვიდეოების გამოყენებით.
ძიების შედეგი
მოდელების შერწყმისა და დარეგულირების შემდეგ, მიღებულმა სისტემამ შეძლო შეესრულებინა ახალი fMRI სკანირება, რომელიც აქამდე არ იყო ხელმისაწვდომი. მანამდე იპოვეს და შექმნეს ვიდეოები, რომლებმაც გამოავლინეს მსგავსება იმ კლიპებთან, რომლებიც ჰქონდათ ადამიანის მონაწილეებს ვუყურე.
მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ არის გაუმჯობესების ადგილი, AI გამომავალი ზოგადად ძალიან ახლოს არის ორიგინალურ ვიდეოებთან, ნათესების ან ცხენის ნახირის სცენების ზუსტად რეპროდუცირება და ფერთა პალიტრის ვიზუალიზაციის შენარჩუნება გამოყენებული.
კვლევის მიღმა მკვლევარები ამბობენ, რომ კვლევის ამ სფეროს აქვს პოტენციური გამოყენება როგორც ფუნდამენტურ ნეირომეცნიერებაში, ასევე ტვინი-მანქანის მომავალ ინტერფეისებში.
თუმცა, ისინი ასევე აღიარებენ სამთავრობო რეგულაციებისა და სამეცნიერო საზოგადოების ძალისხმევის აუცილებლობას დაიცვას ბიოლოგიური მონაცემების კონფიდენციალურობა და თავიდან აიცილოს ამ ტექნოლოგიის პოტენციური მავნე გამოყენება, როგორც ეს მათ მუშაობაშია უფლებამოსილი.
კვლევის ეს ხაზი გზას უხსნის მიღწევებს, რომლებსაც შეუძლიათ მიაღწიონ ადამიანის გონებისა და გონების გაგებას ტექნოლოგიების განვითარება, რომლებსაც შეუძლიათ უფრო დახვეწილი ინტერფეისის დამყარება ტვინსა და მანქანები.
მიუხედავად იმისა, რომ გასათვალისწინებელია მნიშვნელოვანი მოსაზრებები, როგორიცაა პერსონალური მონაცემების დაცვა და ბოროტად გამოყენების პრევენცია, პოტენციური სამეცნიერო და ტექნოლოგიური სარგებელი იმედისმომცემია.
ფილმების და სერიალების მოყვარული და ყველაფერი რაც კინოს ეხება. აქტიური ცნობისმოყვარე ქსელში, ყოველთვის დაკავშირებულია ინტერნეტის შესახებ ინფორმაციას.
