Danes bomo razpravljali o prelomni raziskavi, ki raziskuje, kako so raziskovalci uporabili stabilno difuzijo, vrsto generativne umetne inteligence, za rekonstrukcijo slik na podlagi človekove možganske aktivnosti. Ta raziskava nima le pomembnih posledic za nevroznanost, temveč odpira tudi vrata za širok spekter aplikacij, od branja sanj do razumevanja živalskega dojemanja.
Stabilna Difuzija in Dekodiranje Možganske Aktivnosti
Stabilna difuzija je odprtokodna generativna umetna inteligenca, ki lahko ustvarja osupljive slike na podlagi besedilnih pozivov. V raziskavi so raziskovalci trenirali stabilno difuzijo na tisočih možganskih posnetkih, pri čemer so udeležence izpostavili različnim slikam, medtem ko so njihovo možgansko aktivnost snemali z napravo, imenovano Memorize Cam. Z usposabljanjem modela na podlagi razmerja med vzorci možganske aktivnosti in ustreznimi slikami je umetna inteligenca lahko rekonstruirala slike na podlagi možganske aktivnosti udeležencev.
Čeprav ni vedno popoln, je algoritem pogosto ustvaril natančne rekonstrukcije izvirnih slik, pri čemer se položaj in merilo pogosto ujemata natančno. Edina opazna razlika je bila običajno barva določenih elementov. Uspeh te metode pripisujejo kombinaciji nedavnih raziskav v nevroznanosti in latentnih difuzijskih modelov.
Potencialne Aplikacije in Prihodnji Izzivi
Za to tehnologijo obstajajo številne potencialne aplikacije, vključno z:
- Branje sanj, misli in spominov
- Razumevanje, kako živali dojemajo svet na podlagi njihove možganske aktivnosti
- Ustvarjanje umetnih sistemov, ki lahko razumejo svet kot ljudje
Eden ključnih izzivov za izboljšanje natančnosti algoritma je treniranje stabilne difuzije na večjem naboru podatkov možganskih posnetkov. Z napredovanjem tehnologije bo verjetno prišlo do velike revolucije v vmesnikih človek-stroj.
Vmesniki možgani-računalnik: Naslednji Strojni Vmesnik
Številna zagonska podjetja že razvijajo naprave, ki lahko berejo misli in jih prevajajo v besedilna sporočila ali celo nadzorujejo virtualna okolja z močjo uma. Podjetja, kot sta Next Mind in Microsoft, aktivno delajo na neinvazivnih vmesnikih možgani-računalnik (BCI), saj verjamejo, da bo nadzor naprav z mislimi naslednji pomemben strojni vmesnik.
Ta premik v interakciji človek-stroj bo imel pomembne posledice za to, kako komuniciramo, delamo in ustvarjamo umetnost. Neinvazivni BCI ponujajo varnejšo in bolj praktično alternativo invazivnim BCI, ki zahtevajo vrtanje luknje v lobanjo za branje misli z večjo natančnostjo.
Video posnetek Anastasi In Tech
Raziskovalni članek:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.18.517004v3.full.pdf
Zaključek
Ker se nevroznanost in umetna inteligenca še naprej razvijata, se zdi sposobnost branja naših misli ni več nedosegljiva. Z neinvazivnimi BCI na obzorju smo na pragu revolucije v vmesnikih človek-stroj, ki bo preoblikovala način interakcije z našimi napravami in svetom okoli nas.