Американские ученые научили нейронную сеть интерпретировать данные томографии и восстанавливать картинку, которую видит при этом человек.
Искусственный интеллект, кажется, стал еще на шаг ближе к окончательной победе над человеком. Ученые из американского Университета Пердью научили нейронную сеть интерпретировать данные томографии головного мозга и восстанавливать изображения, которые видели при этом люди. Статью Чжунміна Лю (Zhongming Liu) и его коллег опубликовал журнал Cerebral Cortex.
Для начала авторы помещали трех добровольцев в томограф, демонстрируя им короткие видеоролики и регистрируя паттерны активности, которую они вызвали в зрительной коре и других частях их головного мозга. Эти данные использовались для обучения сверхточной нейронной сети (Convolutional Neural Network, CNN) нахождению зв’связи между теми или иными паттернами и образами. И действительно, при просмотре дополнительных клипов нейросеть достаточно точно предсказывала паттерны, они стимулировали в десятках участках мозга.
Аналогичным образом искусственный интеллект «угадывал» и то, что видел подопытный, по данным томографии. Конечно, «картинка» пока неидеальна: предвидение позволяет лишь назвать одну из 15 категорий о’объектов, о которые «думали» люди (самолеты, птицы, спорт и т. д.), зато с точностью свыше 50 процентов. Более того, даже если комп’компьютер обрабатывал данные активности мозга ранее неизвестного ему добровольца, надежность его предсказаний все равно осталась на уровне 25 процентов, что существенно выше случайного выбора.
Реконструкция же самого изображения пока не очень хорошо удается искусственному интеллекту: попытки восстановить картинку пиксель за пикселем приводят к получению достаточно бессмысленных размытых фигур. С другой стороны, общие очертания и положение цветных пятен реконструируются достаточно похоже. Авторы надеются, что рано или поздно будет возможным и полное восстановление изображения – фактически чтение мыслей с помощью томографа.
