Найти в Дзене
Логово ИИ

Искусственный интеллект научился читать мысли

Исследователи из Техасского университета в Остине разработали систему ИИ, которая может читать мысли, переводя активность мозга человека в непрерывный поток текста. Исследование под руководством Александра Хута, доцента нейробиологии и компьютерных наук, и Джерри Танга, доктора компьютерных наук, было опубликовано в журнале Nature Neuroscience. Согласно опубликованному пресс-релизу, система ИИ описывается как семантический декодер, который частично опирается на модель преобразователя, аналогичную тем, которая используются в ChatGPT. Однако, в отличие от разрабатываемых современных систем декодирования языка, которые являются инвазивными (то есть требуют хирургической имплантации), этот процесс является неинвазивным. Вместо этого активность мозга измеряется с помощью сканера функциональной резонансной томографии (фМРТ) после обширной тренировки декодера. Когда участники слушали историю или воображали, что рассказывают историю, машина генерировала краткое изложение того, что было сказан

Исследователи из Техасского университета в Остине разработали систему ИИ, которая может читать мысли, переводя активность мозга человека в непрерывный поток текста. Исследование под руководством Александра Хута, доцента нейробиологии и компьютерных наук, и Джерри Танга, доктора компьютерных наук, было опубликовано в журнале Nature Neuroscience.

Согласно опубликованному пресс-релизу, система ИИ описывается как семантический декодер, который частично опирается на модель преобразователя, аналогичную тем, которая используются в ChatGPT. Однако, в отличие от разрабатываемых современных систем декодирования языка, которые являются инвазивными (то есть требуют хирургической имплантации), этот процесс является неинвазивным. Вместо этого активность мозга измеряется с помощью сканера функциональной резонансной томографии (фМРТ) после обширной тренировки декодера.

Когда участники слушали историю или воображали, что рассказывают историю, машина генерировала краткое изложение того, что было сказано или о чем они думали, со «значительной точностью», основываясь не более чем на активности их мозга. Когда испытуемым показывали немое видео, пока они находились в сканере, семантический декодер мог использовать активность их мозга, чтобы точно описать определенные события, происходящие на экране.

Например, мысли участника, слушавшего говорящего: «У меня еще нет водительских прав», были переведены так: «Она еще даже не начала учиться водить». Фраза «Я не знала, кричать, плакать или убегать. Вместо этого я сказала: «Оставь меня в покое!»» была расшифрована как «Начала кричать и плакать, а потом она просто сказала: Я сказала тебе оставить меня в покое».

Исследователи заявили, что технология может помочь людям, которые находятся в сознании, но не могут говорить физически, например, ослабленным после инсульта, снова внятно общаться.

Для паникеров – декодирование работало только с субъектами, которые добровольно участвовали в обучении декодера. Результаты для лиц, на которых не был обучен декодер, были неразборчивы. Если участники, на которых был обучен декодер, позже оказывали сопротивление, например, думая о других мыслях, результаты также были непригодны для использования.