Wao huendeleza programu inayoweza kujua unachofikiria

mtandao wa neva

Bila shaka, ulimwengu wa sayansi ya kompyuta na ujifunzaji wa mashine unakua kwa kasi na mipaka. Katika hafla hii lazima tuzungumze juu ya kazi ya hivi karibuni iliyoundwa na timu ya watafiti wa mali ya watu mashuhuri Kamitani lab ya Chuo Kikuu cha Kyoto (Japani), ambayo imeweza kukuza programu ambayo, kulingana na majaribio ya kwanza, inauwezo wa kusoma na kuzaa tena kwenye skrini kile mtu anafikiria.

Bila shaka, tunazungumza juu ya mapema muhimu zaidi kuliko inaweza kuonekana kwa mtazamo wa kwanza tangu athari ambayo mradi kama huu unaweza kuwa nayo katika eneo lolote la maisha yetu ni kubwa sana Na hii yote, kwa kweli, bila kuingia kwenye maswala ya kijeshi, sekta ambayo hakika itavutiwa sana kujua mwenyewe jinsi teknolojia kama hii inavyoendelea.

neuroni

Wanaendeleza mtandao wa neva unaoweza kutambua unachofikiria

Kama ilivyojitokeza kwenye jarida lililochapishwa kupitia jarida la kifahari na linalotambulika kama Bilim, inaonekana changamoto ngumu zaidi iliyokabiliwa na timu ya watafiti wa Kijapani imekuwa kufikia unda algorithm ambayo ina uwezo wa kutafsiri na, juu ya yote, ya kuzaa kwa usahihi picha zilizorekodiwa na ubongo wa mtu baada ya kuziangalia kwenye skrini. Kwa upande mwingine, algorithm pia ina uwezo wa kutafsiri na kuzaa kile mtu anakumbuka kutoka kwa picha ambazo ameona hapo awali.

Kinyume na kile inaweza kuonekana, tunakabiliwa na hatua muhimu ambayo hakuna mtu aliyefanikiwa kurudia kwa njia nyingine yoyote. Kuweka maendeleo haya kidogo na kuelewa vizuri yaliyopatikana, sema tu kwamba hadi sasa, majaribio ya kukuza algorithm yenye uwezo wa kufanya kazi hii yalikuwa, kwa kuwaita kwa namna fulani, mdogo kabisa. Tofauti kati ya kazi iliyofanywa na hatua ambayo timu kadhaa zilifikia ni kwamba mtandao huu wa neva haujaongeza tu mtazamo na utengenezaji wa kompyuta wa picha za akili, lakini pia imeruhusu fomu ambazo zipo tu kutafsiriwa na kuigwa. mawazo ya mtu.

Wajitolea watatu wametosha kufundisha programu hii ya kupendeza

Kama ilivyoelezewa, kusaidia na mafunzo na ukuzaji wa mtandao wa neva, watafiti waliounda timu hiyo waliamua kutumia kujitolea tatu na maono ya kawaida kwa wale ambao wangeenda kuwasilisha picha tofauti za kategoria kama vile maumbile, herufi na maumbo ya jiometri.

Wazo la jaribio hili lilikuwa kwamba wakati wa kutazama picha, shughuli itazalishwa kwenye gamba la ubongo la kila mmoja wa wajitolea hawa ambao wangeambukizwa na kuchambuliwa katika mtandao wa neva. Ili iweze kukuza na kujifunza kutoka kwa athari tofauti, wajitolea ilibidi angalia picha zaidi ya 1.000 mara kadhaa. Miongoni mwa picha hizo, ili tuweze kupata wazo bora, tunaweza kupata samaki, maumbo ya rangi rahisi au ndege.

Mtandao wa Neural

Licha ya maendeleo makubwa ambayo uundaji wa programu hii umeleta, watengenezaji wake bado wana kazi nyingi mbele yao

Kurekodi shughuli za ubongo za kila mmoja wa wajitolea, watafiti walitumia mbinu kama vile resonance ya sumaku inayofanya kazi, ambayo hupima mtiririko wa damu uliopo katika maeneo fulani ya ubongo na hivyo kufunua shughuli za neva. Kwa kila picha, shughuli za ubongo wa mtu binafsi zilichambuliwa. Shukrani kwa kazi hii kubwa, mwishowe iliwezekana kwamba kompyuta ilikuwa na uwezo wa kutosha kuweza kuunda tena picha kutoka kwa shughuli za ubongo ambazo mtu yeyote aliwasilisha kwa wakati fulani.

Kwa undani, toa maoni yako tu ujenzi wa picha sio kitu mara moja lakini mtandao wa neva unaelezea sawa sawa kwa raundi 200 kwani kwa kweli maoni ambayo mtu hupokea ya athari ambayo mtu anayo kwa picha ambayo imewasilishwa au kukumbukwa lazima ilinganishwe na ile ambayo ameihifadhi. Mwishowe, kama maelezo, sio tu mtandao wa neva unafanikiwa kuiga picha ya ubongo, lakini hupata ukweli zaidi kwa shukrani kwa algorithm maalum ambayo imetekelezwa kwa kuongeza.


Yaliyomo kwenye kifungu hicho yanazingatia kanuni zetu za maadili ya uhariri. Kuripoti kosa bonyeza hapa.

Kuwa wa kwanza kutoa maoni

Acha maoni yako

Anwani yako ya barua si kuchapishwa. Mashamba required ni alama na *

*

*

  1. Kuwajibika kwa data: Miguel Ángel Gatón
  2. Kusudi la data: Kudhibiti SpAM, usimamizi wa maoni.
  3. Uhalali: Idhini yako
  4. Mawasiliano ya data: Takwimu hazitawasilishwa kwa watu wengine isipokuwa kwa wajibu wa kisheria.
  5. Uhifadhi wa data: Hifadhidata iliyohifadhiwa na Mitandao ya Occentus (EU)
  6. Haki: Wakati wowote unaweza kupunguza, kuokoa na kufuta habari yako.