Jeszcze AI, czy już telepatia?

Blog

Jeszcze AI, czy już telepatia?

12 marca 2018

 Zespół japońskich naukowców pod koniec 2017 roku opublikował dość rewolucyjne badanie programu sztucznej inteligencji umożliwiającego wizualizację ludzkich myśli. Nowa technologia uczy się rozpoznawać na jakie obrazy patrzy człowiek, o czym dana osoba myśli i przekształca je w obrazy. To, co jeszcze kilkadziesiąt lat temu było traktowane jak opowieść z niskobudżetowych produkcji Sci-Fi, dziś pomału staje się rzeczywistością.

U podstaw technologii Deep Image Reconstruction leży proces skanowania ludzkiego mózgu za pomocą funkcjonalnego obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (fMRI). Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji w ramach uczenia głębokiego (Deep Learning), system wykorzystuje dane uzyskane ze skanowania aktywności mózgu i określa o czym myślał w danym momencie uczestnik badania. Uzyskane dane są konwertowane do formatu obrazu, dzięki wysyłaniu danych za pośrednictwem złożonej sieci neuronowej (Deep Neural Network) i dekodującej je do postaci bardziej zrozumiałej dla ludzkiego umysłu.

Telepatia sieci neuronowych?

Oczywiście, jakkolwiek nowatorska ta technologia mogłaby się wydawać, nie jest ona w stanie uchwycić od samego początku kompletnego obrazu. System musi najpierw wypracować algorytm, aby nauczyć się, jak funkcjonuje umysł danej osoby. Gdy AI opanuje proces, za pomocą technologii DGN (Deep Generator Network) zaczyna generować obrazy, które przypominają w coraz większym stopniu obiekt, o którym uczestnik badania myślał. (Przykład 1)

System DNN ma za zadanie przetwarzanie obrazów, DGN jest z kolei wykorzystywany do tworzenia obrazów z większą precyzją i dokładnością. Różnice w tworzeniu obrazu z wykorzystaniem DGN i bez niego są bardzo widoczne. (Przykład 2)

Japońscy naukowcy twierdzą, że istniejący system bazuje na rzeczywistej aktywności mózgu, nie zaś wyłącznie na dopasowaniu danych wyjściowych do przykładowych obrazów. Oczywiście, na chwilę obecną jakość wizualizacji procesów myślowych pozostawia jeszcze nieco do życzenia, niemniej już dziś widać jej ogromny potencjał.

Szanse i zagrożenia

Trudno jest lekceważyć przyszłe zastosowanie tej technologii, mimo że pod wieloma względami może ona budzić szereg wątpliwości – natury etycznej przede wszystkim. Wszyscy boimy się w końcu czytania nam w myślach, o kontroli umysłów nie wspominając.  Z drugiej strony wraz z rozwojem tych rozwiązań pojawia się unikalna szansa na pomoc osobom o różnych stopniach niepełnosprawności, osobom kalekim, komunikacja z którymi może być bardzo utrudniona.

Naukowcy przyznają, że AI na chwilę obecną rozpoznaje jedynie obrazy naturalne, mimo to technologia przetwarzania obrazu ma szanse w nadchodzących latach stać się zdecydowanie bardziej dokładna. Jakie oznacza to korzyści (i zagrożenia) dla nas, przekonamy się już wkrótce.

 

Źródło: “Deep image reconstruction from human brain activity” Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani, ATR Computational Neuroscience Laboratories, Kyoto 619-0288, Kyoto University, Kyoto 606-8501, Japan

Share on facebook
Facebook
Share on google
Google+
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn

Przykład 1

Źródło: “Deep image reconstruction from human brain activity” Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani

 

Przykład 2

Źródło: “Deep image reconstruction from human brain activity” Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani