W ostatnich latach obserwujemy stały postęp w zakresie możliwości wyposażonych maszyn sztuczna inteligencja (AI), w tym w odniesieniu do czytania w ludzkich myślach.
W związku z tym naukowcy wykorzystali technologię generowania wideo opartą na sztucznej inteligencji, aby zapewnić „prawdziwy” obraz tego, co dzieje się w naszych umysłach.
Zobacz więcej
Oto 4 znaki zodiaku, które najbardziej kochają samotność, według…
Google opracowuje narzędzie AI, które pomoże dziennikarzom w…
W interpretacji sygnałów powietrznych kierujemy się głównie nadzieją, że pewnego dnia będziemy mogli zaoferować nowe sposoby komunikacji dla osób w śpiączce lub z różnymi formami paraliżu.
Ponadto technologia może również tworzyć bardziej intuicyjne interfejsy między ludźmi a maszynami, z możliwymi zastosowaniami dla zdrowych ludzi.
Do tej pory większość badań koncentrowała się na odtwarzaniu wewnętrznych monologów pacjentów poprzez identyfikowanie słów, o których myślą za pomocą systemów sztucznej inteligencji.
Chociaż najbardziej obiecujące wyniki uzyskano przy użyciu inwazyjnych implantów powietrznych, jest mało prawdopodobne, aby podejście to było praktyką stosowaną przez większość ludzi.
Sztuczna inteligencja używana do tworzenia „filmów umysłowych”
Naukowcy z National University of Singapore i Chinese University of Hong Kong osiągnęła przełom, łącząc nieinwazyjne wbudowane skany z technologią generowania obrazu. Obrazy SI.
Mogli tworzyć krótkie fragmenty wideo, które są uderzająco podobne do klipów, które uczestnicy oglądali podczas zbierania danych radialnych.
Aby osiągnąć ten wynik, naukowcy najpierw przeszkolili model przy użyciu dużych zbiorów danych zebranych za pomocą skanerów lotniczych fMRI.
Następnie połączyli ten model z technologią obrazowania Stabilna dyfuzja AI, open source, aby utworzyć odpowiednie obrazy.
Jeden artykuł opublikowany niedawno na serwerze arXiv prepress przyjmuje podobne podejście do wcześniejszych badań autorów.
Jednak tym razem dostosowali system do interpretacji radialnych strumieni danych i konwertowania ich na filmy zamiast na nieruchome obrazy.
Początkowo badacz śledził proces uczenia modelu przy użyciu obszernych zbiorów danych fMRI, aby mógł zdobyć wiedzę na temat ogólnej charakterystyki tych skanów elektryczny.
Następnie rozszerzyli szkolenie, aby model mógł przetwarzać sekwencję skanów fMRI zamiast traktować je indywidualnie.
Następnie model poddano nowemu treningowi, tym razem wykorzystując kombinację Skany fMRI, klipy wideo, które wywołały tę aktywność mózgu i sekwencję tekstu odpowiedni.
W odrębnym podejściu badacz zaadaptował wcześniej wytrenowany model Stabilna dyfuzja do generowania filmów zamiast nieruchomych obrazów.
Model ten został następnie poddany nowemu szkoleniu przy użyciu tych samych filmów i sekwencji tekstowych, które zostały użyte podczas szkolenia pierwszego modelu.
Następnie oba modele połączono i dopasowano za pomocą skanów fMRI i powiązanych z nimi filmów.
Wynik wyszukiwania
Po połączeniu i dostrojeniu modeli powstały system był w stanie wykonać nowe skany fMRI, które nie były wcześniej dostępne. wcześniej znalazł i wygenerował filmy, które ujawniły podobieństwa do klipów, które mieli uczestnicy-ludzie Obejrzane.
Chociaż wciąż jest miejsce na ulepszenia, wyjście AI jest ogólnie bardzo zbliżone do oryginalnych filmów, dokładne odwzorowanie scen z upraw lub stad koni oraz zachowanie wizualizacji przy użyciu palety kolorów używany.
Naukowcy stojący za badaniem twierdzą, że ten obszar badań ma potencjalne zastosowania zarówno w podstawowej neuronauce, jak iw przyszłych interfejsach mózg-maszyna.
Uznają jednak również potrzebę regulacji rządowych i wysiłków społeczności naukowej chronić prywatność danych biologicznych i zapobiegać potencjalnemu złośliwemu wykorzystaniu tej technologii zgodnie z upoważnieniami w ich pracy.
Ta linia badań toruje drogę postępom zdolnym do zrozumienia ludzkiego umysłu i rozwój technologii, które mogą ustanowić bardziej wyrafinowane interfejsy między mózgiem a maszyny.
Chociaż istnieją ważne kwestie, którymi należy się zająć, takie jak ochrona danych osobowych i zapobieganie nadużyciom, potencjalne korzyści naukowe i technologiczne są obiecujące.
Miłośnik filmów i seriali oraz wszystkiego co związane z kinem. Aktywny ciekawski w sieci, zawsze podłączony do informacji o sieci.
