Они разрабатывают программное обеспечение, способное понимать, о чем вы думаете

нейронная сеть

Без сомнения, мир вычислений и машинного обучения растет не по дням, а по часам. По этому поводу мы должны поговорить о последней работе, разработанной группой исследователей, принадлежащих к известным Камитани Лаб от Киотский университет (Япония), сумевшие разработать программное обеспечение, которое, согласно первым экспериментам, способно читать и воспроизводить на экране то, что думает человек.

Без сомнения, мы говорим о гораздо более значительном достижении, чем может показаться на первый взгляд, поскольку влияние, которое такой проект может оказать на любую область нашей жизни, довольно велико И все это, конечно, не вдаваясь в военные вопросы, сектор, который наверняка будет особенно заинтересован в получении информации из первых рук о том, как развивается такая технология.

нейрон

Они создают нейронную сеть, способную распознавать то, о чем вы думаете.

Как указано в статье, опубликованной в престижном и узнаваемом журнале, таком как Наука, по-видимому, самой сложной задачей, с которой столкнулась команда японских исследователей, было достижение создать алгоритм, способный интерпретировать и, прежде всего, точно воспроизводить изображения, записанные мозгом человека после просмотра их на экране. В свою очередь, алгоритм также способен интерпретировать и воспроизводить то, что человек помнит из изображений, которые он видел ранее.

Вопреки тому, что может показаться, мы стоим перед вехой, которую никому не удалось воссоздать никакими другими способами. Чтобы взглянуть на это развитие в перспективе и лучше понять, что было достигнуто, просто скажу вам, что на данный момент: попытки разработать алгоритм, способный выполнять эту работу, были, за то, что им как-то позвонили довольно ограниченный. Разница между проделанной работой и точкой, к которой пришли несколько команд, состоит в том, что эта нейронная сеть не только увеличила восприятие и компьютерное воспроизведение мысленных образов, но также позволила интерпретировать и воспроизводить только существующие формы. воображение человека.

Для обучения этой интересной программе хватило трех волонтеров.

Как уже было описано, для помощи в обучении и развитии нейронной сети исследователи, составившие команду, решили использовать трое добровольцев с нормальным зрением тем, кто собирался представить различные фотографии, относящиеся к таким категориям, как природа, буквы и геометрические фигуры.

Идея этого эксперимента заключалась в том, что при просмотре изображений в коре головного мозга каждого из этих добровольцев генерировалась активность, которая передавалась и анализировалась в нейронной сети. Чтобы он мог развиваться и учиться на различных реакциях, волонтеры должны были просмотреть более 1.000 изображений несколько раз. Среди изображений, чтобы мы могли получить лучшее представление, мы могли найти рыбу, простые цветные фигуры или самолет.

Нейронная сеть

Несмотря на огромный прогресс, который означало создание этого программного обеспечения, его разработчикам еще предстоит много работы.

Для записи мозговой активности каждого из добровольцев исследователи использовали такие методы, как функциональный магнитный резонанс, который измеряет поток крови в определенных областях мозга и, таким образом, выявляет нервную активность. С каждым из изображений анализировалась деятельность мозга человека.. Благодаря этой огромной работе, наконец, стало возможным, что компьютер обладал достаточными возможностями для восстановления изображения из мозговой активности, которую любой человек представлял в любой момент времени.

В качестве детали просто прокомментируйте, что восстановление изображения не происходит мгновенно, но нейросеть обрисовывает его в общих чертах примерно за 200 раундов поскольку восприятие индивидуальной реакции на представленное или запомненное изображение должно буквально сравниваться с теми, которые он сохранил. В конце концов, в качестве детали, не только нейронной сети удается воспроизвести изображение мозга, но оно приобретает большую реалистичность благодаря специальному алгоритму, который был дополнительно реализован.


Содержание статьи соответствует нашим принципам редакционная этика. Чтобы сообщить об ошибке, нажмите здесь.

Будьте первым, чтобы комментировать

Оставьте свой комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован.

*

*

  1. Ответственный за данные: Мигель Анхель Гатон
  2. Назначение данных: контроль спама, управление комментариями.
  3. Легитимация: ваше согласие
  4. Передача данных: данные не будут переданы третьим лицам, кроме как по закону.
  5. Хранение данных: база данных, размещенная в Occentus Networks (ЕС)
  6. Права: в любое время вы можете ограничить, восстановить и удалить свою информацию.