Чтение мыслей — ИИ анализирует ваши мозговые волны, чтобы угадать, какое видео вы смотрите

Когда речь заходит о таких вещах, как показать нам правильные результаты поиска в нужное время, ИИ часто может показаться, что это чертовски близко, чтобы быть в состоянии читать мысли людей. Но инженеры из Российской робототехнической исследовательской компании Neurobotics Lab показали, что искусственный интеллект действительно можно обучить читать мысли — и угадать, какие видео пользователи смотрят, основываясь исключительно на их мозговых волнах.

“Мы продемонстрировали, что наблюдение визуальных сцен различного содержания влияет на волны человеческого мозга, так что мы можем отличить категории сцен друг от друга, анализируя соответствующий сигнал ЭЭГ (электроэнцефалограммы)”, - сказал Анатолий Бобе, инженер лаборатории Нейророботики в Москве. “Мы создали систему для восстановления изображений из особенностей сигнала ЭЭГ.”

Исследователи обучали ИИ, показывая ему видеоклипы различных объектов, а также записи мозговых волн людей, наблюдающих за ними. Это позволило нейронной сети глубокого обучения изучить особенности, обычно наблюдаемые в мозговой волновой активности, когда люди просматривали определенные типы видеоконтента. Затем они доказали свою модель, заставив испытуемых надевать ЭЭГ-шапки и записывать свою мозговую активность, когда они смотрели видеоклипы, начиная от людей на водных лыжах до природных последовательностей и человеческих выражений. В 210 из 234 попыток, ИИ был способен классифицировать и соответствующим образом маркировать активность мозга.

” Он не может реконструировать реальные вещи, которые субъект видит или воображает, только некоторые связанные образы одной и той же категории", - объяснил Бобе.

Бобе сказал, что Neurobotics Lab, по-видимому, является первой исследовательской группой, продемонстрировавшей этот подход к видеостимуляциям из сигналов ЭЭГ. Тем не менее, это не первая группа, которая исследует технологию чтения мыслей, управляемую ИИ. Мы рассмотрели ряд связанных с этим исследовательских проектов в прошлом. Многие из них, однако, были сосредоточены на анализе фМРТ, а не ЭЭГ. Как отметил Бобе “ " сигналы фМРТ содержат гораздо больше информации о мозговых процессах, чем ЭЭГ."Но недостатком МРТ является то, что она требует большого и дорогостоящего оборудования, которое можно найти только в клиниках. Также трудно получить результаты в реальном масштабе времени из-за своего плохого разрешения времени. ЭЭГ, будучи более сложным и менее надежным сигналом, легче использовать. Это может сделать его более практичным в реальных приложениях BCI (интерфейс мозг-компьютер).

“Наша система может быть использована, например, в постинсультной реабилитации, когда человеку нужно либо тренировать свой мозг, чтобы восстановить свои когнитивные способности, либо нужно посылать мысленные команды через интерфейс ЭЭГ”, - сказал Бобе. "Наша система действует как обучающая система, в которой субъект может тренироваться генерировать мысленные команды и использовать восстановленные образы в качестве собственной обратной связи, которая показывает, насколько хорошо он справляется с этой задачей.”

 

Автор: Люк Дормель