Без сумње, свет рачунарства и машинског учења расте великом брзином. Овом приликом морамо разговарати о најновијим радовима које је развио тим истраживача који припадају познатим Камитани Лаб од Универзитет у Кјоту (Јапан), који су успели да развију софтвер који је, према првим експериментима, способан да чита и репродукује на екрану оно што човек мисли.
Без сумње, говоримо о много релевантнијем напретку него што се на први поглед може учинити утицај који овакав пројекат може имати у било којој области нашег живота је прилично велик И све то, наравно, без упуштања у војна питања, сектор који ће сигурно бити посебно заинтересован да из прве руке зна како технологија попут ове напредује.
Они развијају неуронску мрежу способну да препозна оно о чему размишљате
Као што се показало у раду објављеном преко престижног и препознатљивог часописа као што је Наука, очигледно је најтежи изазов са којим се суочио тим јапанских истраживача створити алгоритам који је у стању да интерпретира и, пре свега, тачно репродукује слике снимљене човековим мозгом након гледања на екрану. Заузврат, алгоритам је такође способан да интерпретира и репродукује оно што се особа сећа од слика које је раније видела.
Супротно ономе што се може чинити, суочавамо се са прекретницом коју нико није успео да створи на било који други начин. Да бисте овај развој ставили мало у перспективу и боље разумели шта је постигнуто, само вам кажем то до сада, покушаји да се развије алгоритам способан за обављање овог посла били су, што сам их некако звао, прилично ограничен. Разлика између обављеног рада и тачке до које су различити тимови дошли је у томе што ова неуронска мрежа није само повећала перцепцију и рачунарску репродукцију менталних слика, већ је такође омогућила да се облици који постоје само тумаче и реплицирају. машта особе.
Три волонтера била су довољна за обуку овог занимљивог софтвера
Као што је описано, истраживачи који су чинили тим одлучили су да помогну у обуци и развоју неуронске мреже три добровољца са нормалним видом онима који ће представити различите фотографије које припадају категоријама као што су природа, слова и геометријски облици.
Идеја овог експеримента је била да се приликом гледања слика генерише активност у можданом кортексу сваког од ових добровољаца која ће се преносити и анализирати у неуронској мрежи. Да би се могао развити и учити из различитих реакција, добровољци су морали прегледајте више од 1.000 слика више пута. Међу сликама, како бисмо могли добити бољу представу, могли бисмо наћи рибу, једноставних облика у боји или авион.
Упркос великом напретку који је значило стварање овог софтвера, његови програмери још увек имају много посла
Да би забележили мождану активност сваког од добровољаца, истраживачи су користили технике као што су функционална магнетна резонанца, који мери проток крви присутан у одређеним деловима мозга и на тај начин открива неуронску активност. Са сваком од слика анализирана је мождана активност појединца. Захваљујући овом огромном раду, коначно је било могуће да је рачунар имао довољно капацитета да може да реконструише слику из мождане активности коју је било која особа представила у датом тренутку.
Као детаљ, само то коментаришите реконструкција слике није нешто тренутно, већ је неуронска мрежа оцртава у око 200 кругова будући да перцепција коју појединац прима о реакцији коју појединац има на слику која му је представљена или упамћена мора се буквално упоређивати са оном коју је сачувао. На крају, као детаљ, не само да неуронска мрежа успева да реплицира слику мозга, већ стиче више реализма захваљујући посебном алгоритму који је додатно примењен.