間違いなく、コンピュータサイエンスと機械学習の世界は飛躍的に成長しています。 この機会に、私たちは有名な研究者のチームによって開発された最新の作品について話さなければなりません カミタニラボ から 京都大学 （日本）は、最初の実験によれば、人が考えていることを画面上で読み取って再現できるソフトウェアを開発することに成功しました。
間違いなく、私たちは一見したところよりもはるかに関連性の高い進歩について話しているのです。 このようなプロジェクトが私たちの生活のあらゆる分野に与える可能性のある影響は非常に大きいです そしてもちろん、これらすべては、軍事問題に立ち入ることなく、このような技術がどのように進歩するかを直接知ることに特に興味を持っているセクターです。
彼らはあなたが考えていることを認識することができるニューラルネットワークを開発します
のような一流で有名な雑誌を通じて発行された論文で起こったように 科学、明らかに日本の研究者チームが直面している最も複雑な課題は、達成することでした 人の脳によって記録された画像を解釈し、とりわけ正確に再現できるアルゴリズムを作成する 画面で見た後。 次に、アルゴリズムは、人が以前に見た画像から覚えていることを解釈および再現することもできます。
見た目とは逆に、他の方法では誰も再現できなかったマイルストーンに直面しています。 この開発を少し見通しを立てて、何が達成されたかをよりよく理解するために、これまでのところ、 この作業を実行できるアルゴリズムを開発する試みは、どういうわけかそれらを呼び出すために、 かなり限られています。 実行された作業とさまざまなチームが到達したポイントの違いは、このニューラルネットワークにより、メンタルイメージの知覚とコンピューターによる再現が向上しただけでなく、存在するだけの形式を解釈して複製できるようになったということです。人の想像力。
この興味深いソフトウェアをトレーニングするには、XNUMX人のボランティアで十分です。
説明したように、ニューラルネットワークのトレーニングと開発を支援するために、チームを構成した研究者は使用することを決定しました 通常の視力を持つXNUMX人のボランティア 自然、文字、幾何学的な形などのカテゴリーに属するさまざまな写真を提示しようとしていた人たちに。
この実験のアイデアは、画像を見ると、これらのボランティアのそれぞれの大脳皮質で活動が生成され、ニューラルネットワークで送信および分析されるというものでした。 それが発展し、さまざまな反応から学ぶために、ボランティアはしなければなりませんでした 1.000枚以上の画像を複数回表示。 画像の中から、より良いアイデアを得るために、魚、シンプルな色の形、飛行機を見つけることができました。
このソフトウェアの作成がもたらした大きな進歩にもかかわらず、その開発者はまだ彼らの前に多くの仕事を持っています
各ボランティアの脳活動を記録するために、研究者は次のような技術を使用しました 機能的磁気共鳴、脳の特定の領域に存在する血流を測定し、神経活動を明らかにします。 それぞれの画像で、個人の脳活動が分析されました。 この膨大な作業のおかげで、コンピュータには、特定の瞬間に誰もが提示した脳の活動から画像を再構築できる十分な能力があることがようやく可能になりました。
詳細として、コメントするだけです 画像の再構成は瞬時ではありませんが、ニューラルネットワークは約200ラウンドにわたって同じことを概説しています 文字通り、提示または記憶された画像に対する個人の反応についての個人の認識は、彼が保存したものと比較されなければならないからです。 結局、詳細として、ニューラルネットワークは脳の画像を複製することに成功するだけでなく、追加で実装された特別なアルゴリズムのおかげでよりリアリズムを獲得します。