S vývojom systémov na rozpoznávanie preferencií a cielenej reklamy ponúka sledovanie videí a priateľov na sociálnych sieťach užívateľovi ilúziu, že počítač číta jeho myšlienky. K lepšiemu alebo horšiemu však v skutočnosti smerujeme k počítačom a systémom, ktoré skutočne čítajú naše myšlienky. Nová štúdia vývojárov z Japonska je bez preháňania absolútnym prielomovým krokom týmto smerom.
Tím z Kjótskej univerzity sa rozhodol použiť virtuálnu neurónovú sieť, aby sa pokúsil čítať a interpretovať myšlienky v živej nervovej sieti, v ľudskom mozgu. Aj keď to znie dosť šialene, experiment nie je zásadne nový a Japonci nie sú prvou skupinou, ktorá pracuje týmto smerom. Rozdiel medzi tímom Kjótskeho protokolu a ich predchodcami je v tom, že skoršie techniky rekonštruovali obrázky z pixelov, ktoré tvoria obraz, a základné geometrické tvary. Nová technológia nazývaná „hlboká rekonštrukcia obrazu“sa však presúva za binárne pixely a umožňuje výskumníkom dekódovať obrázky pomocou viacerých vrstiev farieb a štruktúr.
„Naše mozgy spracúvajú vizuálne informácie hierarchickým získavaním rôznych úrovní znakov alebo súčastí rôznych komplexností,“uviedol v rozhovore Yukiyasu Kamitani, jeden z vedcov zapojených do štúdie. „Tieto neurónové siete alebo modely AI sa môžu použiť ako aproximácia hierarchickej štruktúry ľudského mozgu.“
Štúdia trvala 10 mesiacov. Traja experimentálni dobrovoľníci sa rôznym časom pozerali na obrázky troch rôznych kategórií: prírodné objekty (napríklad zvieratá alebo ľudia), umelé geometrické tvary a písmená abecedy.
V tomto prípade bola pri prezeraní obrázkov zaznamenaná aktivita mozgu. Obrázok bol potom odstránený a subjekt bol požiadaný, aby premýšľal o obrázku, na ktorý sa práve díval. Súčasne bola opäť zaznamenaná mozgová aktivita a údaje boli porovnávané s predchádzajúcimi, po ktorých boli výsledky zadané do virtuálnej neurálnej siete, ktorá ich neskôr použila na interpretáciu mozgovej aktivity ako určitých myšlienok.
U ľudí (a skutočne u všetkých cicavcov) je vizuálna kôra umiestnená v zadnej časti mozgu, v týlnom laloku, ktorý je nad mozočkom. Aktivita vo vizuálnej kôre sa merala pomocou funkčného zobrazovania magnetickou rezonanciou (fMRI), čím sa výsledný obraz transformoval do hierarchických vlastností virtuálnej neurónovej siete.
Vychádzajúc z náhodného obrazu vygenerovaná sieť mnohokrát optimalizuje hodnoty pixelov tohto obrázka. Výsledkom je, že funkcie nervovej siete vstupného obrazu sú podobné tým, ktoré sú dekódované z mozgovej aktivity.
Propagačné video:
Je dôležité poznamenať, že experimentálny model predpokladal použitie nielen prírodných obrazov (ľudí alebo prírody), ale tiež predpokladal generovanie a rozpoznávanie umelých štruktúr a geometrických tvarov:
Ako vidíte z videa, je oveľa ťažšie pre systém dekódovať obraz v situácii, keď sa človek nedíva na obraz, ale iba premýšľa o tom, čo videl. Toto je však, samozrejme, úplne prirodzené: nie každý mozog si pamätá každý detail práve videného obrázka, napríklad stránku z knihy. Naše spomienky sú zvyčajne veľmi rozmazané a nejasné.
V tejto fáze štúdie si obrázky rekonštruované z mozgovej aktivity zachovávajú určitú podobnosť s pôvodnými obrázkami, ktoré si prezerali účastníci experimentu, väčšinou vyzerajú ako minimálne podrobné zhluky pixelov. Je to však iba začiatok cesty a v priebehu času bude presnosť rozpoznávania stále viac a viac, aj keď aj teraz môžeme s istotou povedať, na ktorý objekt subjekt uvažuje.
To všetko otvára vývojárom úžasné perspektívy. Predstavte si „okamžité modelovanie“, keď si len predstavujete objekt vo svojej hlave - umelecký koncept alebo detail mechanizmu - a jeho počítač okamžite bez stláčania tlačidiel automaticky vytvorí potrebný trojrozmerný objekt.
Alebo by AI mohla ísť ešte ďalej, zaznamenať vašu mozgovú aktivitu, keď spíte, a potom znovu vytvoriť všetky svoje sny v 3D svete?
Existuje mnoho aplikácií tohto vývoja, takže japonský tím tvrdo pracuje na všetkom. Je však vo všetkých našich spoločných záujmoch, aby čítanie mysle postupovalo postupne a dostatočne opatrne, pretože technológia prináša veľa nebezpečenstiev.