Bez šaubām, skaitļošanas un mašīnmācīšanās pasaule pieaug ar lēcieniem. Šajā gadījumā mums ir jārunā par jaunāko darbu, ko izstrādājusi slaveno pētnieku grupa Kamitani laboratorija no Kioto universitāte (Japāna), kuriem ir izdevies izstrādāt programmatūru, kas saskaņā ar pirmajiem eksperimentiem spēj uz ekrāna nolasīt un reproducēt to, ko cilvēks domā.
Bez šaubām, mēs runājam par daudz atbilstošāku virzību, nekā tas var šķist no pirmā acu uzmetiena kopš tā laika ietekme, kādu šāds projekts var radīt jebkurā mūsu dzīves jomā, ir diezgan liela Un tas viss, protams, neiedziļinoties militārajos jautājumos, nozarei, kas noteikti būs īpaši ieinteresēta zināt no pirmavotiem, kā šāda tehnoloģija attīstās.
Viņi izstrādā neironu tīklu, kas spēj atpazīt to, par ko domājat
Kā pārsniedza prese, kas publicēta caur prestižu un atpazīstamu žurnālu, piemēram, Zinātne, acīmredzot, vissarežģītākais izaicinājums, ar kuru jāsaskaras Japānas pētnieku komandai, ir bijis to sasniegt izveidojiet algoritmu, kas spēj interpretēt un, galvenais, precīzi reproducēt cilvēka smadzeņu ierakstītos attēlus pēc to apskates ekrānā. Savukārt algoritms spēj interpretēt un reproducēt to, ko cilvēks atceras no iepriekš redzētajiem attēliem.
Pretēji tam, kā varētu šķist, mums priekšā ir pagrieziena punkts, kuru nevienam citam nav izdevies atjaunot. Lai šo attīstību mazliet aplūkotu perspektīvā un labāk izprastu sasniegto, vienkārši sakiet, ka līdz šim, mēģinājumi izstrādāt algoritmu, kas spēj veikt šo darbu, bijapar to, ka kaut kā viņus sauc, diezgan ierobežots. Atšķirība starp veikto darbu un punktu, līdz kuram bija nokļuvušas dažādas komandas, ir tāda, ka šis neironu tīkls ir ne tikai palielinājis garīgo attēlu uztveri un reproducēšanu datorā, bet arī ļāvis interpretēt un atkārtot tikai pastāvošās formas. cilvēka iztēle.
Trīs brīvprātīgie ir bijuši pietiekami, lai apmācītu šo interesanto programmatūru
Kā tika aprakstīts, lai palīdzētu apmācībai un nervu tīkla attīstībai, pētnieki, kas veidoja komandu, nolēma izmantot trīs brīvprātīgie ar normālu redzi tiem, kas gatavojās prezentēt dažādas fotogrāfijas, kas pieder pie tādām kategorijām kā daba, burti un ģeometriskās formas.
Šī eksperimenta ideja bija tāda, ka, aplūkojot attēlus, katra no šiem brīvprātīgajiem smadzeņu garozā tiks ģenerēta aktivitāte, kas tiks pārraidīta un analizēta neironu tīklā. Lai tas varētu attīstīties un mācīties no dažādām reakcijām, brīvprātīgajiem tas bija jādara skatiet vairāk nekā 1.000 attēlus vairākas reizes. Starp attēliem, lai iegūtu labāku priekšstatu, mēs varētu atrast zivis, vienkāršas krāsas formas vai lidmašīnu.
Neskatoties uz lielo progresu, ko devusi šīs programmatūras izveide, tās izstrādātājiem vēl priekšā ir daudz darba
Lai reģistrētu katra brīvprātīgā smadzeņu darbību, pētnieki izmantoja tādas metodes kā funkcionālā magnētiskā rezonanse, kas mēra asins plūsmu, kas atrodas noteiktos smadzeņu reģionos, un tādējādi atklāj nervu darbību. Ar katru no attēliem tika analizēta indivīda smadzeņu darbība. Pateicoties šim milzīgajam darbam, beidzot bija iespējams, ka datoram bija pietiekami daudz jaudas, lai rekonstruētu attēlu no smadzeņu darbības, kuru jebkura persona parādīja jebkurā brīdī.
Vienkārši komentējiet to attēla rekonstrukcija nav kaut kas acumirklīgs, bet neironu tīkls to ieskicē aptuveni 200 kārtās tā kā priekšstats, ka indivīds saņem reakciju, kāda indivīdam rodas uz attēlu, kas ir parādīts vai atcerēts, burtiski jāsalīdzina ar tiem, kurus viņš ir saglabājis. Galu galā kā detaļa ne tikai neironu tīklam izdodas atkārtot smadzeņu attēlu, bet tas iegūst vairāk reālisma, pateicoties īpašam algoritmam, kas ir papildus ieviests.