В последние годы мы наблюдаем неуклонный прогресс в возможностях машин, оснащенных искусственный интеллект (ИИ), в том числе в отношении чтения человеческих мыслей.
Соответственно, исследователи использовали технологию генерации видео на основе искусственного интеллекта, чтобы обеспечить «реальное» представление о том, что происходит в нашем сознании.
узнать больше
Вот 4 знака зодиака, которые больше всего любят одиночество, согласно…
Google разрабатывает инструмент искусственного интеллекта, чтобы помочь журналистам…
Интерпретация воздушных сигналов в основном обусловлена надеждой на то, что однажды мы сможем предложить новые способы связи людям, находящимся в коме или с различными формами паралича.
Кроме того, технологии также могут создавать более интуитивно понятные интерфейсы между людьми и машинами с возможными приложениями для здоровых людей.
На сегодняшний день большинство исследований сосредоточено на воссоздании внутренних монологов пациентов путем определения слов, о которых они думают, с помощью систем искусственного интеллекта.
Хотя наиболее многообещающие результаты были получены с использованием инвазивных воздушных имплантатов, этот подход вряд ли будет использоваться большинством людей.
ИИ используется для создания «мысленных видео»
Исследователи из Национального университета Сингапура и Китайского университета Гонконга добились прорыва, объединив неинвазивное встроенное сканирование с технологией генерации изображений. Изображения ИИ.
Они могли создавать короткие фрагменты видео, поразительно похожие на клипы, которые участники смотрели, когда собирались их радиальные данные.
Чтобы достичь этого результата, исследователи сначала обучили модель, используя большие наборы данных, собранные с помощью аэросканеров фМРТ.
Затем они объединили эту модель с технологией обработки изображений. Стабильная диффузия ИИ, с открытым исходным кодом, для создания соответствующих образов.
Один статья недавно опубликованный на сервере допечатной подготовки arXiv, использует подход, аналогичный предыдущему исследованию авторов.
Однако на этот раз они адаптировали систему для интерпретации радиальных потоков данных и преобразования их в видео вместо неподвижных изображений.
Сначала исследователь следил за обучением модели, используя обширные наборы данных. фМРТ, чтобы он мог узнать об общих характеристиках этих сканирований электрический.
Затем они расширили обучение, чтобы модель могла обрабатывать последовательность сканов фМРТ вместо того, чтобы обрабатывать их по отдельности.
Впоследствии модель была сохранена для нового обучения, на этот раз с использованием комбинации МРТ-сканы, видеоклипы, вызывающие эту мозговую активность, и текстовая последовательность соответствующий.
В отдельном подходе исследователь адаптировал предварительно обученную модель Стабильная диффузия для создания видео вместо неподвижных изображений.
Затем эта модель была подвергнута новому обучению с использованием тех же видео и текстовой последовательности, которые использовались при обучении первой модели.
Впоследствии две модели были объединены и подогнаны с использованием сканирования фМРТ и соответствующих связанных с ними видео.
Результат поиска
После объединения и настройки моделей получившаяся система смогла выполнять новые сканирования фМРТ, которые ранее не были доступны. ранее найденные и сгенерированные видеоролики, которые выявили сходство с клипами, которые были у участников-людей. смотрели.
Несмотря на то, что еще есть возможности для улучшения, вывод ИИ, как правило, очень близок к исходным видео. точное воспроизведение сцен с посевами или стадами лошадей и поддержание визуализации с помощью цветовой палитры использовал.
Исследователи, стоящие за исследованием, говорят, что эта область исследований имеет потенциальное применение как в фундаментальной нейробиологии, так и в будущих интерфейсах мозг-машина.
Однако они также признают необходимость государственного регулирования и усилий научного сообщества по защищать конфиденциальность биологических данных и предотвращать потенциальное злонамеренное использование этой технологии, как это разрешено в их работе.
Это направление исследований прокладывает путь к достижениям, способным достичь понимания человеческого разума и разработка технологий, которые могут установить более сложные интерфейсы между мозгом и машины.
Несмотря на то, что необходимо рассмотреть важные соображения, такие как защита персональных данных и предотвращение злоупотреблений, потенциальная научная и технологическая выгода является многообещающей.
Любитель фильмов и сериалов и всего, что связано с кинематографом. Активный любознатель в сети, всегда подключен к информации в Сети.
