Neapšaubāmi, pētniecības pasaule mēdz sagādāt pārsteigumus diezgan regulāri, īpaši saistībā ar jomu, kura ir izrādījusies diezgan pretrunīga indoktrinācijas ziņā, piemēram, mākslīgā intelekta sistēmas. Šoreiz mums ir jārunā ar pētnieku grupas darbu, kuriem ir izdevies izveidot sistēmu, kas spēj zināt, par ko jūs domājat jebkurā brīdī.
Ideja, kāda šiem zinātniekiem ir šai sistēmai spēj zināt, ko domājat Tas nav nekas cits kā smadzeņu skenēšanas veikšana personai vai testa subjektam, no kuras tiek veikta izsmeļoša smadzeņu analīze, lai varētu interpretēt šīs personas pašas smadzenes. Netrūkst zinātnieku, kuri apgalvo, ka, pateicoties šim interesantajam sasniegumam, zinātne varēs turpināt virzīties uz priekšu zināšanas par pašu smadzeņu darbību.
Pētniekiem no Purdue universitātes izdodas izstrādāt mākslīgā intelekta sistēmu, kas varētu palīdzēt mums uzzināt, kas notiek mūsu smadzenēs
Iedziļinoties nedaudz sīkāk, kā paziņots dokumentā, kuru publicējusi Austrālijas pētnieku grupa Purdue universitāte, kuru vada Džunmings Liu, minētās universitātes biomedicīniskās inženierijas un elektrotehnikas un datortehnikas docents, šim darbam viņi ir nolēmuši izmantot a konvolucionālais neironu tīkls, ļoti specifisks algoritma veids, kuru, piemēram, tā izmantošana ir ļoti vērtīga, īpaši izstrādājot mākslīgo intelektu, ko šodien varam izbaudīt viedtālruņos un kas spēj atpazīt mūsu sejas vai dažādus objektus.
Tālu no sistēmas, ko izmanto šīs savdabīgās mākslīgā intelekta sistēmas izstrādei, patiesība ir tāda, ka viss, kas ir patiešām pārsteidzošs visā projektā un pētījumos, ir neironu tīkla izmantošana. Šajā ziņā jāatzīmē, ka tā ir izvēlējusies jaunu tehniku, kas spēj izmantot visu sistēmu saprast, ko cilvēks jebkurā laikā saka. Pateicoties tam, pats tīkls spēj iemācīties un izpētīt veidu, kā cilvēka smadzenes spēj apstrādāt statiskus attēlus vai cita veida vizuālos stimulus.
Ar vārdiem Haiguang wen, students, kurš šobrīd veic doktora grādu Purdue Universitātē un kurš ir aktīvi strādājis šī projekta izstrādē, komentēja:
Šī ir pirmā reize, kad šī perspektīva tiek izmantota, lai redzētu, kā smadzenes spēj apstrādāt dabiskas ainas, un tas ir solis smadzeņu dekodēšanas virzienā, jo cilvēki cenšas izprast sarežģītu un dinamisku vizuālo vidi.
Šāda sistēma galu galā ir jāapmāca, saņemot jūtas no dažādiem cilvēkiem.
Veids, kā apmācīt šo jauno sistēmu, ne tuvu iedziļinoties detaļās par izmantoto algoritmu, bija trīs sieviešu pakļaušana ne mazāk kā 972 dažādi attēli (Mēs runājam par 11,5 darba stundām). Šajā procesā visu laiku kontrolējot katras sievietes smadzeņu redzes garozā esošo aktivitāti. Šie dati vēlāk tika izmantoti mākslīgā intelekta sistēmas apmācībai.
Būtībā komandas ideja bija skenēt katras sievietes smadzenes ik pēc divām sekundēm tā, lai tās būtu viņu pašu. mākslīgais intelekts, kas rekonstruē vizuālo pieredzi. Šī testa beigās testa rezultāti parādīja, ka ir sasniegta sistēma, kas spēj veiksmīgi dekodēt funkcionālās magnētiskās rezonanses attēlveidošanas datus.
Saskaņā ar Haiguang wen:
Izmantojot šo jauno tehniku, jūs varat redzēt, kā smadzenes sadala vizuālo ainu gabalos, un ir iespējams salikt visus gabalus, pilnībā saspiežot vizuālo ainu.