Технологията използва изкуствен интелект, за да анализира мозъчни сканирания и да пресъздава с поразителна точност това, което вижда човек
Нов авангарден инструмент с изкуствен интелект може да възстановява образи от зрителното възприятие на човек само чрез анализ на мозъчни сканирания.
Технологията пресъздава зрителното поле на човека с поразителна точност и може също да предсказва мозъчната активност, като анализира в реално време какво гледа той.
Проф. Михал Ирани от Института за наука „Вайцман“ разработи модела с изкуствен интелект за „четене на мисли“ Brain-IT, който интерпретира сканирания с функционална магнитно-резонансна томография (fMRI) на мозъчната активност на участници, докато разглеждат поредица от изображения.
Ирани и нейният екип, в който влизат Роман Белий, Амит Залчер, Джонатан Когман и Наве Васерман от катедрата по компютърни науки и приложна математика на института „Вайцман“, публикуваха своето изследване на 14 септември.
Настоящото изследване използва неподвижни изображения, но лабораторията на Ирани планира да тества тези т.нар. методи за четене на мисли върху слуховите възприятия на участниците, а в крайна сметка и върху видео.
„Особено трудно остава разкодирането на видео – например по време на сънуване“, заяви Ирани в изявление.
„Всяка секунда се сменят десетки образи, докато едно fMRI сканиране отнема около две секунди. Ако преодолеем всички тези препятствия, е възможно в бъдеще дори да можем да разчитаме сънища.“
Изследването разгледа fMRI сканирания на осем участници, които разгледаха хиляди изображения в рамките на 30 до 40 сесии за сканиране. В сесии с продължителност приблизително 10 минути участниците разгледаха около 40 изображения, докато изследователите сканираха мозъците им по шест пъти. Така за анализ от модела с изкуствен интелект бяха създадени приблизително 73 000 двойки изображение–fMRI сканиране.
Ирани посочи, че други модели могат да превеждат мозъчната активност в изображения с „впечатляващи реконструкции“, но често допускат основни грешки в композицията и цветовете.
„Новият модел, който разработихме, ги превъзхожда при възстановяването както на съдържанието на изображението, така и на неговите детайли“, каза тя.
„Нещо повече – докато всеки друг модел се нуждае от десетки часове мозъчни сканирания, за да се научи да „разчита“ нов човек, нашият модел се нуждае само от един час“, заяви Ирани.
Учените работят по подобна технология от години. В статия, публикувана през 2017 г. в Journal of Law and the Biosciences, се разглежда възможността за постигане на „четене на мисли въз основа на мозъчната активност“ чрез техники за невроизобразяване.
В статията се описва как тези техники биха могли да се използват за разкриване на лъжи при оценката на подсъдими, затворници и потенциални съдебни заседатели по съдебни дела с цел подобряване на правната система. Отбелязва се обаче и че четенето на мисли въз основа на мозъчната активност може да има потенциално неетични приложения за принудително извличане на информация.
Според Кенет Норман, професор по психология и невронауки в Принстънския университет, подобренията през последните години в данните за сигналите, генерирани от fMRI апаратите, и в начина, по който хората анализират тези данни, са направили тази технология възможна.
В разговор с Американската психологическа асоциация през 2022 г. Норман каза, че технологията може да помогне на хора с депресия или тревожност.
Терапевтите биха могли да използват неврообратна връзка, за да накарат участниците да осъзнаят, че мисленето им се е насочило към цикли от негативни мисли, а след това да им дадат насоки как да се опитат да контролират тези умствени модели, посочи той.
Някои невроучени приветстваха възможностите на модела с изкуствен интелект Brain-IT, като подчертаха как той би могъл терапевтично да помага на хора, страдащи от неврологични заболявания. Други обаче изразиха опасения, че технологията може да бъде злоупотребена за принудително извличане на информация от съзнанието на човек.
