ИИ учат превращать активность мозга в картинки
Израильские учёные создали ИИ-систему, которая по сканам мозговой активности восстанавливает изображения, на которые смотрел человек.
Модель обучали на открытом датасете: 8 добровольцев лежали в томографе и смотрели примерно по 9 тыс. картинок каждый. По этим данным ИИ научился угадывать, что человек видел: где находятся цвета, какие объекты есть в кадре и как всё примерно расположено.
Например, система может понять, что на изображении были бананы на тарелке, а затем передать эти подсказки другой нейросети, которая уже рисует финальную картинку.
У проекта есть две ключевые части.
Декодер смотрит на активность мозга и пытается восстановить увиденное изображение.
Энкодер делает обратное: предсказывает, как мозг должен отреагировать на конкретную картинку.
Эти модели тренируют вместе. Энкодер создаёт предполагаемый «мозговой скан» для нового изображения, а декодер пытается по нему вернуть исходную картинку. Благодаря этому систему можно дообучать даже на изображениях, которые никто реально не смотрел в томографе.
В перспективе исследователи хотят научиться восстанавливать не только увиденные картинки, но и мысли, сны, видео или музыку. Такая технология могла бы помочь изучать, например, как выглядят флешбэки при ПТСР.
Но у технологии есть и очевидная тёмная сторона. Если мозговую активность можно будет читать всё точнее, вопрос согласия станет критическим.
Некоторые учёные уже предупреждают: возможность незаметно извлекать информацию о мыслях человека звучит как сюжет из научной фантастики, который внезапно начинает подбираться к реальности.
Израильские учёные создали ИИ-систему, которая по сканам мозговой активности восстанавливает изображения, на которые смотрел человек.
Модель обучали на открытом датасете: 8 добровольцев лежали в томографе и смотрели примерно по 9 тыс. картинок каждый. По этим данным ИИ научился угадывать, что человек видел: где находятся цвета, какие объекты есть в кадре и как всё примерно расположено.
Например, система может понять, что на изображении были бананы на тарелке, а затем передать эти подсказки другой нейросети, которая уже рисует финальную картинку.
У проекта есть две ключевые части.
Декодер смотрит на активность мозга и пытается восстановить увиденное изображение.
Энкодер делает обратное: предсказывает, как мозг должен отреагировать на конкретную картинку.
Эти модели тренируют вместе. Энкодер создаёт предполагаемый «мозговой скан» для нового изображения, а декодер пытается по нему вернуть исходную картинку. Благодаря этому систему можно дообучать даже на изображениях, которые никто реально не смотрел в томографе.
В перспективе исследователи хотят научиться восстанавливать не только увиденные картинки, но и мысли, сны, видео или музыку. Такая технология могла бы помочь изучать, например, как выглядят флешбэки при ПТСР.
Но у технологии есть и очевидная тёмная сторона. Если мозговую активность можно будет читать всё точнее, вопрос согласия станет критическим.
Некоторые учёные уже предупреждают: возможность незаметно извлекать информацию о мыслях человека звучит как сюжет из научной фантастики, который внезапно начинает подбираться к реальности.