De utvecklar programvara som kan veta vad du tänker på

neuralt nätverk

Utan tvekan växer dator- och maskininlärningsvärlden med stormsteg. Vid detta tillfälle måste vi prata om det senaste arbetet som utvecklats av ett forskargrupp som tillhör den berömda Kamitani labb från Kyoto universitet (Japan), som har lyckats utveckla programvara som enligt de första experimenten kan läsa och återge på en skärm vad en person tänker.

Utan tvekan talar vi om ett mycket mer relevant framsteg än det kan verka vid första anblicken sedan påverkan som ett projekt som detta kan ha i alla delar av våra liv är ganska stort Och allt detta, naturligtvis, utan att komma in i militära frågor, en sektor som säkert kommer att vara särskilt intresserad av att veta förstahands hur en sådan teknik utvecklas.

neuron

De utvecklar ett neuralt nätverk som kan känna igen vad du tänker på

Som överskridits i tidningen publicerad genom en prestigefylld och igenkännlig tidskrift som Vetenskap, uppenbarligen den svåraste utmaningen för teamet av japanska forskare har varit att uppnå skapa en algoritm som kan tolka och framför allt reproducera de bilder som spelats in av en persons hjärna efter att ha sett dem på en skärm. I sin tur kan algoritmen också tolka och reproducera vad en person kommer ihåg från bilderna de har sett tidigare.

I motsats till vad det kan verka står vi inför en milstolpe som ingen har lyckats återskapa på något annat sätt. För att sätta utvecklingen lite i perspektiv och bättre förstå vad som har uppnåtts, berätta bara för dig så här långt, försök att utveckla en algoritm som kan utföra detta arbete var, för att ha kallat dem på något sätt, ganska begränsad. Skillnaden mellan det utförda arbetet och den punkt som flera lag hade nått är att detta neurala nätverk inte bara har ökat uppfattningen och datorreproduktionen av mentala bilder utan också har gjort det möjligt att tolka och replikera former som bara finns. personens fantasi.

Tre volontärer har räckt för att utbilda denna intressanta programvara

Som har beskrivits, för att hjälpa till med träning och utveckling av det neurala nätverket, bestämde forskarna som bestod av teamet att använda tre volontärer med normal syn till dem som skulle presentera olika fotografier som tillhör kategorier som natur, bokstäver och geometriska former.

Tanken med detta experiment var att när man tittade på bilderna skulle en aktivitet genereras i hjärnbarken hos var och en av dessa volontärer som skulle överföras och analyseras i det neurala nätverket. För att det skulle kunna utvecklas och lära av de olika reaktionerna var volontärerna tvungna att göra det visa mer än 1.000 XNUMX bilder flera gånger. Bland bilderna, så att vi kan få en bättre uppfattning, kan vi hitta en fisk, enkla färgade former eller ett flygplan.

Neuralt nätverk

Trots de stora framsteg som skapandet av denna programvara har inneburit har dess utvecklare fortfarande mycket arbete framför sig

För att registrera hjärnaktiviteten hos var och en av volontärerna använde forskarna tekniker som funktionell magnetisk resonans, som mäter blodflödet i vissa hjärnregioner och därmed avslöjar neural aktivitet. Med var och en av bilderna analyserades individens hjärnaktivitet. Tack vare detta enorma arbete var det äntligen möjligt att datorn hade tillräcklig kapacitet för att rekonstruera en bild från hjärnaktiviteten som någon person presenterade vid en given tidpunkt.

Som en detalj, kommentera bara det rekonstruktionen av en bild är inte något ögonblick, men det neurala nätverket beskriver det över 200 rundor sedan uppfattningen att en individ får av reaktionen som en individ har på den bild som presenterats eller kommer ihåg måste bokstavligen jämföras med de som han har lagrat. I slutändan, som en detalj, klarar inte bara det neurala nätverket att replikera hjärnbilden utan det får mer realism tack vare en speciell algoritm som dessutom har implementerats.


Bli först att kommentera

Lämna din kommentar

Din e-postadress kommer inte att publiceras. Obligatoriska fält är markerade med *

*

*

  1. Ansvarig för uppgifterna: Miguel Ángel Gatón
  2. Syftet med uppgifterna: Kontrollera skräppost, kommentarhantering.
  3. Legitimering: Ditt samtycke
  4. Kommunikation av uppgifterna: Uppgifterna kommer inte att kommuniceras till tredje part förutom enligt laglig skyldighet.
  5. Datalagring: databas värd för Occentus Networks (EU)
  6. Rättigheter: När som helst kan du begränsa, återställa och radera din information.