Įspūdinga: „mintis skaitantis“ DI nuostabiu tikslumu atkuria tai, į ką žiūrima

Dirbtinio intelekto sistemos, remdamosi smegenų veiklos įrašais, dabar gali itin tiksliai atkurti, į ką žmogus žiūri. Šie atkurti vaizdai labai pagerėja, kai dirbtinis intelektas sužino, į kurias smegenų dalis reikia atkreipti dėmesį.

 Viršutinė eilutė: originalūs vaizdai. Vidurinė eilutė: vaizdai, kuriuos DI atkūrė pagal makakos smegenų įrašus. Apatinė eilutė: vaizdai, atkurti DI be dėmesio mechanizmo.<br> Th. Dado iliustr.
 Viršutinė eilutė: originalūs vaizdai. Vidurinė eilutė: vaizdai, kuriuos DI atkūrė pagal makakos smegenų įrašus. Apatinė eilutė: vaizdai, atkurti DI be dėmesio mechanizmo.<br> Th. Dado iliustr.
Daugiau nuotraukų (1)

Lrytas.lt

Jul 10, 2024, 9:23 AM, atnaujinta Jul 10, 2024, 9:24 AM

„Kiek žinau, tai yra artimiausios ir tiksliausios rekonstrukcijos“, – sako Umutas Güçlü iš Radboudo universiteto Nyderlanduose.

R. Güçlü komanda yra viena iš kelių visame pasaulyje, naudojančių dirbtinio intelekto sistemas, kad nustatytų, ką gyvūnai ar žmonės mato – iš smegenų įrašų ir skenavimo. Viename iš ankstesnių tyrimų jo komanda naudojo funkcinį magnetinio rezonanso tomografą (fMRI), kad užfiksuotų trijų žmonių smegenų veiklą, kai jiems buvo rodomos nuotraukos.

Kitame tyrime komanda naudojo implantuotų elektrodų matricas, kad tiesiogiai įrašytų vienos makakos beždžionės smegenų veiklą, kai ji žiūrėjo į dirbtinio intelekto generuotus vaizdus. Šią implantaciją kitais tikslais atliko kita komanda, pasakoja R. Güçlü kolegė Thirza Dado, taip pat dirbanti Radboudo universitete. „Makakai implantas buvo implantuotas ne tam, kad galėtume atlikti suvokimo rekonstrukciją, – pabrėžia ji. – Tai nėra geras argumentas daryti operacijas gyvūnams“.

Dabar komanda iš naujo išanalizavo šių ankstesnių tyrimų duomenis, naudodama patobulintą dirbtinio intelekto sistemą, galinčią išmokti, į kurias smegenų dalis ji turėtų atkreipti didžiausią dėmesį.

„Iš esmės dirbtinis intelektas interpretuodamas smegenų signalus mokosi, kur turėtų nukreipti savo dėmesį, – pasakoja R. Güçlü. – Žinoma, tai tam tikra prasme atspindi tai, ką tas smegenų signalas užfiksuoja aplinkoje.“

Naudojant tiesioginius smegenų veiklos įrašus, kai kurie rekonstruoti vaizdai dabar yra nepaprastai artimi vaizdams, kuriuos matė makaka ir kuriuos sukūrė vaizdus generuojantis dirbtinis intelektas „StyleGAN-XL“. Vis dėlto, pasak Th. Dado, tiksliau atkurti dirbtinio intelekto sukurtus vaizdus nei tikrus vaizdus yra lengviau – nes į dirbtinio intelekto mokymąsi atkurti tuos vaizdus galima įtraukti proceso, naudojamo vaizdams sukurti, aspektus.

Atliekant fMRI skenavimą, taip pat buvo pastebimas žymus pagerėjimas, kai buvo naudojama dėmesio nukreipimo sistema – tačiau rekonstruoti vaizdai buvo ne tokie tikslūs, kaip naudojant makaką. Iš dalies taip yra todėl, kad buvo naudojamos tikros nuotraukos, tačiau rekonstruoti vaizdus iš fMRI skenavimo taip pat yra daug sunkiau, sako Th. Dado. „Tai neinvazinis metodas, bet labai triukšmingas“, – teigia ji.

Galutinis komandos tikslas – sukurti geresnius smegenų implantus regėjimui atkurti, stimuliuojant aukšto lygio regos sistemos dalis, kurios vaizduoja objektus, o ne tik pateikia šviesos raštus.

„Galima tiesiogiai stimuliuoti tą dalį, kuri atitinka, pavyzdžiui, šunį, – aiškina R. Güçlü. – Tokiu būdu galime sukurti daug turtingesnę regėjimo patirtį, kuri būtų artimesnė reginčių žmonių patirčiai.“

Tyrimas paskelbtas „bioRxiv“.

Parengta pagal „New Scientist“.

Norėdami komentuoti turite prisijungti.

UAB „Lrytas“,
A. Goštauto g. 12A, LT-01108, Vilnius.

Įm. kodas: 300781534
Įregistruota LR įmonių registre, registro tvarkytojas:
Valstybės įmonė Registrų centras

lrytas.lt redakcija news@lrytas.lt
Pranešimai apie techninius nesklandumus pagalba@lrytas.lt

Atsisiųskite mobiliąją lrytas.lt programėlę

Apple App Store Google Play Store

Sekite mus:

Visos teisės saugomos. © 2024 UAB „Lrytas“. Kopijuoti, dauginti, platinti galima tik gavus raštišką UAB „Lrytas“ sutikimą.