毫無疑問，計算機科學和機器學習的世界正在飛速發展。 在這個場合，我們必須談論由著名研究人員組成的研究小組開發的最新工作 上谷實驗室 從 京都大學 （日本），他們已經成功開發出根據最初的實驗而設計的軟件，能夠在屏幕上閱讀和再現人的想法。
毫無疑問，我們所談論的是比起乍看起來似乎更有意義的進步，因為 像這樣的項目對我們生活的任何方面都可能產生巨大的影響 當然，所有這一切，在不涉及軍事問題的情況下，肯定會對第一手了解此類技術的發展非常感興趣的領域。
他們開發了一個神經網絡，能夠識別您的想法
正如通過著名的知名雜誌（例如 科學，顯然日本研究人員團隊面臨的最困難的挑戰是實現 創建一種算法，該算法能夠解釋並且最重要的是能夠準確再現人腦記錄的圖像 在屏幕上查看它們之後。 反過來，該算法還能夠解釋和重現人們從他們先前所見圖像中所記住的內容。
與看起來相反，我們面臨著一個里程碑，那就是沒人能夠通過任何其他方式重新創建。 為了讓您對這一發展有所了解並更好地了解所取得的成就，請告訴您到目前為止， 嘗試開發一種能夠完成這項工作的算法是，以某種方式打電話給他們， 相當有限。 所完成的工作與到達幾個小組的目的之間的區別在於，該神經網絡不僅增加了對精神圖像的感知和計算機再現，而且還允許僅對存在的形式進行解釋和復制。人的想像力。
三名志願者已經足夠訓練這個有趣的軟件
如前所述，為了幫助神經網絡的訓練和發展，組成該團隊的研究人員決定使用 三名視力正常的志願者 那些想要展示不同照片的人，這些照片屬於自然，字母和幾何形狀等類別。
該實驗的想法是，當查看圖像時，將在每個志願者的大腦皮層中產生活動，並在神經網絡中進行傳輸和分析。 為了使其發展並從不同的反應中學習，志願者們不得不 多次查看超過1.000張圖像。 在圖像中，為了找到更好的主意，我們可以找到一條魚，簡單的彩色形狀或飛機。
儘管創建此軟件意味著巨大的進步，但其開發人員仍然需要做大量工作
為了記錄每個志願者的大腦活動，研究人員使用了諸如 功能磁共振，它可以測量大腦某些區域的血液流動，從而揭示神經活動。 通過每張圖像，可以分析個體的大腦活動。 由於這項巨大的工作，計算機最終有可能具有足夠的能力從任何人在任何給定時間呈現的大腦活動中重建圖像。
詳細說一下 圖像的重建不是瞬時的，而是神經網絡在大約200輪中概述了該圖像 因為從字面上看，一個人會收到一個人對已呈現或記住的圖像所具有的反應的感覺必須與他所存儲的印象進行比較。 最後，作為一個細節，不僅神經網絡能夠複製大腦圖像，而且還得益於額外實施的特殊算法，它獲得了更多的真實感。