Нейронная сеть, созданная японскими исследователями, может читать мысли
Привет. Это уже похоже на то, что компьютеры могут читать наши мысли; такие функции, как автозаполнение Google, предложения друзей Facebook и таргетированные объявления, которые появляются при просмотре веб-страниц, иногда заставляют нас задаться вопросом: «Как они узнали?» Кажется, что мы медленно, но верно двигаемся в направлении компьютеров, читающих наши мысли на самом деле, и новое исследование, проведенное учеными в Киото, Япония является недвусмысленным шагом в этом направлении.
Команда из Киотского университета использовала глубокую нейронную сеть, чтобы читать и интерпретировать мысли людей. Звучит безумно? На самом деле это не первый раз, когда это было сделано. Разница в том, что предыдущие методы - и результаты - были проще, они деконструировали изображения на основе их пикселей и основных фигур. Новая технология, получившая название «глубокой реконструкции изображения», выходит за пределы двоичных пикселей, что дает исследователям возможность декодировать изображения с несколькими слоями цвета и структуры.
Наш мозг обрабатывает визуальную информацию путем иерархического извлечения различных уровней признаков или компонентов различной сложности. Эти нейронные сети или модели искусственного интеллекта (AI) могут использоваться в качестве основы для иерархической структуры человеческого мозга.
Исследование длилось 10 месяцев и состояло из просмотра тремя людьми изображений трех разных категорий: природные явления (такие как животные или люди), искусственные геометрические фигуры и буквы алфавита в течение различной продолжительности времени.
Активность мозга зрителей измерялась либо во время просмотра изображений, либо после. Чтобы измерить активность мозга после того, как люди просмотрели изображения, их просто попросили подумать об изображениях, которые они просматривали.
Записанная активность затем вводилась в нейронную сеть, которая «расшифровывала» данные и использовала ее для генерации собственных интерпретаций мыслей людей.
У людей (и, фактически, всех млекопитающих) зрительная кора расположена в задней части мозга, в затылочной доле, которая выше мозжечка. Активность в зрительной коре измеряли с использованием функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI), которая преобразуется в иерархические особенности глубокой нейронной сети.
Начиная со случайного изображения, сеть неоднократно оптимизирует значения пикселей этого изображения. Функции нейронной сети входного изображения похожи на функции, декодированные из активности мозга.
Важно отметить, что модель команды была подготовлена с использованием только естественных образов (людей или природы), но она смогла восстановить и искусственные формы. Это означает, что модель действительно «сгенерировала» изображения, основанные на активности мозга, в отличие от сопоставления этой активности с существующими примерами.
Неудивительно, что модели было труднее пытаться декодировать активность мозга, когда людей просили запомнить изображения, по сравнению с активностью при прямом просмотре изображений. Наш мозг не может запомнить каждую деталь изображения, которое мы видели, поэтому наши воспоминания, как правило, немного нечеткие.
Восстановленные в ходе исследования изображения сохраняют некоторое сходство с исходными изображениями, просматриваемыми участниками, но в основном они выглядят как минимально-детализированные капли. Однако, точность технологии будет только улучшаться, и ее приложения будут соответственно увеличиваться.
Представьте себе «мгновенное искусство», где вы можете создавать произведения искусства, просто воображая его в своей голове. Или что, если AI cможет записывать нашу деятельность мозга, когда мы спим и мечтаем, а затем воссоздайте эти мечты, чтобы проанализировать их? В прошлом году полностью парализованные пациенты впервые смогли общаться со своими семьями с помощью интерфейса «мозг-компьютер».
Существует бесчисленное количество творческих способов использования такой модели, как в Киотском исследовании. Но интерфейсы «мозг-компьютер» также являются одной из тех технологий, которые мы можем представить, имея жуткие, черные эффекты зеркального отражения, если их не обрабатывать с умом. Нейроэфисты уже изложили четыре новые права человека, которые нам нужно будет внедрить, чтобы технология чтения разума была ужасно неправильной.
Несмотря на это, японская команда, безусловно, не одинока в своих усилиях по продвижению такого рода искусственного интеллекта. Илон Маск основал компанию Neuralink с целью создания интерфейсов «мозг-компьютер» для соединения людей и компьютеров. Компания работает над созданием чипов, которые могут читать и писать нейронный код.
Будь то возможность воссоздание образов, глубокого подсознания или совершенно новые возможности, тем не менее, в наших интересах, соблюдать определенную осторожность при развитии технологий чтения мыслей.
