Сканирование вашего мозга для расшифровки содержимого вашего разума в течение некоторого времени было предметом интенсивного исследовательского интереса. По мере продвижения исследований ученые постепенно смогли интерпретировать то, что испытуемые видят, запоминают, воображают и даже видят во сне.
Однако были существенные ограничения, начиная с необходимости обширной каталогизации уникальных паттернов мозга каждого субъекта, которые затем сопоставлялись с небольшим количеством предварительно запрограммированных изображений. Эти процедуры требуют, чтобы субъекты проходили длительное и дорогостоящее тестирование фМРТ.
Теперь команда исследователей в Киото использовала искусственный интеллект на основе нейронных сетей для декодирования и предсказания того, что человек видит или воображает, ссылаясь на значительно больший каталог изображений. Их результаты сообщаются в Nature Communications.
"Когда мы смотрим на объект, наш мозг обрабатывает эти шаблоны иерархически, начиная с самых простых и постепенно переходя к более сложным функциям," объясняет руководитель группы Юкиясу Камитани из Университета Киото.
"ИИ, который мы использовали, работает по тому же принципу. Названная «Глубокая нейронная сеть», или DNN, она была обучена группой, которая сейчас работает в Google."
Команда из Киотского университета и вычислительной лаборатории нейробиологии ATR (Advanced Telecommunications Research) обнаружила, что паттерны активности мозга могут быть декодированы или преобразованы в паттерны сигналов симулированных нейронов в DNN, когда им обоим показывают одно и то же изображение.
Кроме того, исследователи обнаружили, что нижние и верхние зрительные области в головном мозге лучше декодируют соответствующие слои DNN, обнаруживая гомологию между человеческим мозгом и нейронной сетью.
"Мы проверили, можно ли использовать паттерн сигнала DNN, декодированный на основе активности мозга, для идентификации видимых или воображаемых объектов из произвольных категорий," объясняет Камитани. "Декодер берет шаблоны нейронной сети и сравнивает их с данными изображения из большой базы данных. Конечно, декодер с большой вероятностью мог идентифицировать целевые объекты."
По мере развития декодирования мозга и искусственного интеллекта Камитани надеется повысить точность идентификации изображений с помощью своей техники. Он заключает, "Сближение исследований ИИ и науки о мозге может открыть дверь к новым интерфейсам мозг-машина, возможно, даже приблизив нас к пониманию самого сознания."