I dag skal vi diskutere en banebrytende artikkel som utforsker hvordan forskere brukte stable diffusion, en type generativ AI, til å rekonstruere bilder basert på menneskelig hjerneaktivitet. Denne forskningen har ikke bare betydelige implikasjoner for nevrovitenskap, men den åpner også døren for et bredt spekter av bruksområder, fra å lese drømmer til å forstå dyrs persepsjon.
Stable Diffusion og dekoding av hjerneaktivitet
Stable diffusion er en åpen kildekode generativ AI som er i stand til å skape fantastiske bilder basert på tekstprompter. I artikkelen trente forskere stable diffusion på tusenvis av hjerneskanninger, og eksponerte menneskelige deltakere for forskjellige bilder mens de registrerte hjerneaktiviteten deres ved hjelp av en enhet kalt Memorize Cam. Ved å trene modellen på forholdet mellom hjerneaktivitetsmønstre og de tilsvarende bildene, var AI-en i stand til å rekonstruere bilder basert på deltakernes hjerneaktivitet.
Selv om algoritmen ikke alltid var perfekt, produserte den ofte nøyaktige rekonstruksjoner av de originale bildene, der posisjon og skala ofte stemte overens. Den eneste merkbare forskjellen var vanligvis fargen på visse elementer. Suksessen til denne metoden tilskrives kombinasjonen av nyere forskning innen nevrovitenskap og latente diffusjonsmodeller.
Potensielle bruksområder og fremtidige utfordringer
Det er mange potensielle bruksområder for denne teknologien, inkludert:
- Å lese drømmer, tanker og minner
- Å forstå hvordan dyr oppfatter verden basert på deres hjerneaktivitet
- Å skape kunstige systemer som kan forstå verden som mennesker
En av de viktigste utfordringene for å forbedre nøyaktigheten til algoritmen er å trene stable diffusion på et større datasett med hjerneskanninger. Etter hvert som teknologien utvikler seg, vil den sannsynligvis føre til en stor revolusjon innenfor grensesnitt mellom menneske og maskin.
Hjerne-datamaskin-grensesnitt: Det neste maskinvaregrensesnittet
Flere oppstartselskaper utvikler allerede enheter som kan lese tanker og oversette dem til tekstmeldinger, eller til og med kontrollere virtuelle miljøer med tankens kraft. Selskaper som Next Mind og Microsoft jobber aktivt med ikke-invasive hjerne-datamaskin-grensesnitt (BCI), og tror at det å kontrollere enheter med tanker vil være det neste store maskinvaregrensesnittet.
Dette skiftet i samspillet mellom menneske og maskin vil ha betydelige implikasjoner for hvordan vi kommuniserer, jobber og skaper kunst. Ikke-invasive BCI-er tilbyr et sikrere og mer praktisk alternativ til invasive BCI-er, som krever å bore et hull i hodeskallen for å lese tanker med større presisjon.
Video av Anastasi In Tech
Forskningsartikkel:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.18.517004v3.full.pdf
Konklusjon
Etter hvert som nevrovitenskap og AI fortsetter å utvikle seg, virker ikke lenger evnen til å lese tankene våre utenfor rekkevidde. Med ikke-invasive BCI-er i horisonten, er vi på randen av en revolusjon innen grensesnitt mellom menneske og maskin, og transformerer hvordan vi samhandler med enhetene våre og verden rundt oss.