15 марта, 2023 
adminGWP 
МOСКВA, 15 мaр — РИA Нoвoсти, Влaдислaв Стрeкoпытoв. В Унивeрситeтe Oсaки рaзрaбoтaли нeйрoсeть, спoсoбную рeкoнструирoвaть изoбрaжeниe, нa кoтoрoe в дaнный мoмeнт смoтрит чeлoвeк. Aнaлизируя дaнныe функциoнaльнoй МРТ, систeмa дoвoльнo тoчнo вoспрoизвoдит нe тoлькo фoрму, нo и цвeтa oбъeктoв. Учeныe зaгoвoрили o пeрвoй в мирe мaшинe угоду кому) чтeния мыслeй.Кoмпьютeрный глaзOблaсть примeнeния пeрспeктивнoй тexнoлoгии кoмпьютeрнoгo зрeния чрeзвычaйнo ширoкa — oт кoммуникaции пaрaлизoвaнныx людeй дo зaписи снoв человека и изучения того, ни дать ни взять различные животные воспринимают окружающий мiровая.Японские исследователи воспользовались популярной программой генерации картинок с через текста Stable Diffusion. Каста нейросеть с открытым кодом сообразно структуре не отличается ото других генеративных LLM (Large language models, больших языковых моделей), таких точь в точь DALL-E2 от компании OpenAI (создателя чат-бота ChatGPT) возможно ли Midjourney.В основе — проникновение, метод машинного обучения, когда-никогда визуальный образ формируется с помощью последовательного приближения. Каждая новая повторение базируется на ближайший текстовой подсказке.Японцы добавили к стандартной схеме Stable Diffusion второстепенный этап обучения. Нейросеть сопоставляла эмпирика мозговой активности четырех участников эксперимента, которым демонстрировали различные фотографии с текстовым описанием изображений.В качестве исходных сигналов взяли талант функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), полученные получи мощных аппаратах с индукцией магнитного полина 7 Тл. Фиксируя потоки молекул кислорода, необходимого нейронам с целью работы, эти аппаратура способны отслеживать, какие области мозга, ответственные после те или некоторые чувства или эмоции, в особенности активны.На этапе машинного обучения участникам показывали цифра тысяч изображений, а построение собирала генерируемые рядом этом паттерны фМРТ, которые там расшифровывал искусственный разум. Часть сканов мозга малограмотный использовали — из них затем составили тестовое штраф для машины.Синергия мозгаПроанализировав масть, зафиксированные фМРТ в различных зонах мозга, ученые установили, почто височные доли отвечают вслед за содержание изображения. Сие так называемая семантическая батиаль. А затылочная, где зрительная Персефона, воссоздает размер и точка соприкосновения расположение объектов.Результаты в целом соответствовали гипотезе о двух потоках зрительной информации, сформулированной в 1983-м американским нейропсихологом Мортимером Мишкиным. Возлюбленный предположил, что в коре головного мозга усиживать два анатомически и функционально разных канала ради обработки пространственной и предметной информации: «Идеже?» и «Что?».На макаках-резусах Мишкин показал, что такое? затылочный (дорсальный) водная дорога «Где?» отвечает после восприятие пространства, а височный (вентральный) голубая трасса «Что?», грудь в грудь связанный с памятью, — вслед за узнавание.Японцы объединили зрительную и семантическую информацию. Алгорифм диффузии сравнивал наблюдаемые паттерны нейронной активности, формирующиеся около просмотре фотографий, с образцами в наборе обучающих данных. Числом сигналам из «визуальной» зоны коры выстраивались обыкновенный объем и перспектива. Далее подключались подсказки с декодера семантических сигналов, и первичная лубок, больше напоминающая шум на экране телевизора, по капле приобретала очертания узнаваемых объектов.Ученые получили сбочку тысячи картинок, и они с точностью после 80 процентов совпали соответственно смыслу и содержанию с оригиналом. В большинстве случаев ИИ аж воссоздал цветовую гамму исходного изображения.»Представленная статейка продемонстрировала, что нейросеть Stable Diffusion может ровно реконструировать изображения с сканирования фМРТ, и сие позволяет эффективно скандовать мысли людей», — отмечается в краткое изложение, которое тоже написал производящий чат-бот.»Автор показываем, что свой метод на основе активности человеческого мозга станет реконструировать изображения с достаточным разрешением и высокой семантической точностью», — уточняют самочки исследователи.Активные помощникиАвторы работы подчеркивают, в чем дело? предложенная ими натурщица — универсальная, не нуждающаяся в тонкой индивидуальной подстройке к мозгу конкретного человека. Алгорифм интерпретирует не в какой-нибудь месяц активность в «визуальной» коре, отвечающей вслед восприятие формы и цвета, однако и процессы в соседней «семантической» зоне головного мозга, идеже зрительная кора встречается со акустический и где закодированы значения слов.Как-никак пока в качестве тестовых образцов использовали сканы церебральный активности тех а самых четырех участников эксперимента, сверху которых машина обучалась. Ведь есть семантический шифратор был настроен бери распознавание конкретных заученных накануне сигналов.Кроме того, испытуемые были темпераментно настроены на исследование. Пока фМРТ визуализировала их вторая вселенная, они мысленно «проговаривали» картинку, описывая словами любое, что видят. С целью машины это были дополнительные подсказки.Секретец портретного сходстваЯпонцы добились многого. Хотя это далеко малограмотный первая попытка размежевать возможности ИИ и современных высокоточных приборов, считывающих сигналы мозга.В прошлом году исследователи с Нидерландов показывали две добровольцам фотографии человеческих лиц, сканируя рядом этом их ядро на аппарате фМРТ. ИИ обработал полученную информацию и реконструировал исходные изображения. Соответствие было таким, точно эксперты усомнились в достоверности эксперимента.Сила в тщательном предварительном обучении ИИ. Сверху начальном этапе тёта же самые добровольцы рассматривали нате экране компьютера цифровые изображения лиц, а способ «попиксельно» отслеживала реакцию нейронов, переводила ее в компьюторный код и пересобирала портреты вновь. Авторы подчеркивают, по какой причине для основного теста они подобрали позитив, которые раньше ни в жизнь не видели ни испытуемые, ни нейросеть.В томик, что у систем компьютерного зрения возьми основе фМРТ/ИИ большое завтра, сомнений нет.»Ты да я уже разрабатываем камеры про имплантации в мозг людей, ослепших в результате болезни или — или несчастного случая, (для того они могли еще раз видеть, — сказала в собеседование Daily Mail зачинщик автор статьи, когнитивный биолог изо Университета Радбауд Тирза Дадо. — Сии технологии также пригодятся интересах некоторых клинических приложений, хоть бы, для общения с пациентами, находящимися в глубокой коме».Сверху следующем этапе исследований ученые хотят отведать расшифровать и воссоздать субъективные волнение тестируемых, их вспоминание и даже сны. А до реального чтения мыслей держи самом деле то время) как еще очень у черта на куличках.
Опубликовано в рубрике