Компьютер научили визуализировать мысли

Разработанный и протестированный метод, называемый нейроадаптивным генеративным моделированием, позволяет преобразовывать сигналы мозга в визуальные образы с поразительной точностью

Считывая информацию о работе мозга, можно заставить компьютеры "понимать", о чем думает человек, и представлять результаты в виде изображений. Этот метод можно использовать в психологии и когнитивной нейробиологии, а также для поддержки творческих способностей человека.

Исследователи из Хельсинкского университета разработали методику, с помощью которой компьютер моделирует визуальное восприятие, отслеживая сигналы человеческого мозга. В некотором смысле компьютер как будто пытается представить, о чем думает человек. В результате этого процесса компьютер может производить совершенно новую информацию, такую ​​как буквальные слепки нашего воображения рисующего ранее не виданные картины.

Этот метод основан на новом интерфейсе мозг-компьютер. Раньше подобные интерфейсы могли осуществлять одностороннюю связь от мозга к компьютеру, например, произносить отдельные буквы или перемещать курсор.

Компьютер научили визуализировать мысли

Новое исследование является первым, в котором компьютерное представление информации и сигналы мозга моделировались одновременно с использованием методов искусственного интеллекта. Изображения, которые соответствовали визуальным характеристикам, на которых фокусировались участники, были созданы посредством взаимодействия между реакциями человеческого мозга и генеративной нейронной сетью.

Исследование было опубликовано в журнале Scientific Reports 7 сентября 2020 года.

Нейроадаптивное генеративное моделирование

Исследователи называют этот метод нейроадаптивным генеративным моделированием. 31 доброволец участвовал в исследовании, в котором оценивалась эффективность метода. Участникам были показаны сотни созданных искусственным интеллектом изображений различных людей во время записи их ЭЭГ.

Испытуемых просили сконцентрироваться на определенных чертах лица, например, на лицах, которые выглядели старыми или улыбались. При просмотре быстро представленных серий изображений лиц ЭЭГ субъектов передавались в нейронную сеть, которая определяла, было ли какое-либо изображение обнаружено мозгом как соответствующее тому, что искали субъекты.

Основываясь на этой информации, нейронная сеть адаптировала оценку того, о каких лицах думают люди. Наконец, изображения, сгенерированные компьютером, были оценены участниками, и они почти идеально соответствовали критериям, о которых думали участники. Точность эксперимента составила 83 %.

Широкие перспективы

Создание изображений человеческого лица — лишь один из примеров возможного использования этой техники. Одним из практических преимуществ исследования может быть то, что компьютеры могут увеличить творческие способности человека.

Один из авторов работы, Туукка Руотсало, научный сотрудник Академии Финляндии в Университете Хельсинки, Финляндия, говорит:

Если вы хотите что-то нарисовать или проиллюстрировать, но не можете этого сделать, компьютер сможет помочь вам в достижении вашей цели. Он может просто наблюдать за фокусом внимания и предсказывать, что вы хотите создать.

Помимо этого исследователи считают, что эту технику можно использовать для понимания восприятия и основных процессов в нашем сознании.

Стоит понимать, что, эта техника не распознает мысли, а скорее реагирует ассоциации с ментальными категориями. Таким образом, хотя на данном этапе развития технологии она не сможет, например, выяснить личность конкретного «пожилого человека», о котором думал участник эксперимента, есть возможность получить достоверную картину того, что человек ассоциируют со старостью. Из этого вытекает то, что данная технология может предоставить глубокое понимание социальных, когнитивных и эмоциональных процессов.

Читайте также

ИИ научили восстанавливать ветхие архивы и старые газеты

ИИ научили восстанавливать ветхие архивы и старые газеты

В ТГУ создали «ферментный конструктор» для программирования вкуса еды

В ТГУ создали «ферментный конструктор» для программирования вкуса еды

Российские ученые создали адаптены – стройматериалы с программируемыми свойствами

Российские ученые создали адаптены – стройматериалы с программируемыми свойствами

В Испании собрали копию легендарного суперкомпьютера Cray-1 из 30 старых Mac mini

В Испании собрали копию легендарного суперкомпьютера Cray-1 из 30 старых Mac mini

Планшет для выращивания человеческих тканей выпустила Mitsui Chemicals

Планшет для выращивания человеческих тканей выпустила Mitsui Chemicals

Французские супермаркеты массово пострадали от хакерской атаки

Французские супермаркеты массово пострадали от хакерской атаки

Российские ученые создали гибкие мемристоры для умной одежды и медицинских имплантатов

Российские ученые создали гибкие мемристоры для умной одежды и медицинских имплантатов

Прозрачная керамика позволит наблюдать за восстановлением тканей

Прозрачная керамика позволит наблюдать за восстановлением тканей

Из лабораторий — на работу: 7 компаний, создающих человекоподобных роботов для реального мира

Из лабораторий — на работу: 7 компаний, создающих человекоподобных роботов для реального мира

Почему невозможно создать абсолютно точную карту Земли, Луны или Марса?

Почему невозможно создать абсолютно точную карту Земли, Луны или Марса?

Оптические иллюзии Парфенона оказались мифом

Оптические иллюзии Парфенона оказались мифом

Хватит ли воды для городов на Луне: ученые подсчитали пределы лунной колонизации

Хватит ли воды для городов на Луне: ученые подсчитали пределы лунной колонизации

Учёные выяснили, что географические полюса Земли неоднократно меняли своё положение

Учёные выяснили, что географические полюса Земли неоднократно меняли своё положение

Комета Галлея возвращается: почему её появление в 1986 году разочаровало миллионы людей и чего ждать в 2061-м

Комета Галлея возвращается: почему её появление в 1986 году разочаровало миллионы людей и чего ждать в 2061-м

Физики МГУ сократили потери света в оптических процессорах

Физики МГУ сократили потери света в оптических процессорах

Квантовая нанофотоника повысила чувствительность биомедицинских микрочипов

Квантовая нанофотоника повысила чувствительность биомедицинских микрочипов