ИИ научились читать мысли в режиме реального времени
Пару дней назад на портале препринтов bioRxiv.org появилась работа российских исследователей из МФТИ и компаний Neurobotics и Neuroassistive Technologies, которые занимаются созданием нейрокомпьютерных интерфейсов. В работе утверждается, что ученым и разработчиками удалось научить алгоритм в реальном времени реконструировать просматриваемое человеком видео по ЭЭГ-сигналам. Звучит по-настоящему круто и интересно — почти как «чтение мыслей». На самом деле все, разумеется, не так просто: мысли компьютеры читать не научились. Если говорить коротко, то компьютер научился по записи ЭЭГ определять, какое изображение из пяти разных заранее известных классов видел испытуемый. О том, как строился эксперимент, какие задачи ставили ученые, и почему чтение мыслей воплотить в жизнь в ближайшее время вряд ли удастся, рассказываем в нашем блоге.
Вообще говоря, идея считывать электрический сигнал головного мозга и дешифровать его так, чтобы было видно, чтo в данную минуту человек думает или делает, с учетом темпов происходящего сейчас технического прогресса не кажется такой уж сложной. Вот есть сигнал, а вот есть то, что этот сигнал означает: складываем два и два, обучаем классификатор и получаем необходимый нам результат.
В результате получается то, что футуристы и люди несведущие назвали бы «чтением мыслей». И кажется, что подобная технология могла бы найти себе самые разные применения: от совершенных нейрокомпьютерных интерфейсов, которые позволяют управлять умными протезами, до создания системы, которая наконец расскажет, о чем там думает ваш кот.
На деле все, разумеется, совсем не так просто, и идея создания подобного алгоритма примерно сразу же разбивается о главное препятствие: нам приходится иметь дело с мозгом. Мозг же — штука очень сложная: в ней больше 80 миллиардов нейронов, а связей между ними — в несколько тысяч раз больше.
Даже непрофессионалу ясно: это слишком много для того, чтобы мы могли понять, за что отвечает каждая клетка и их совокупности. Ученые до сих пор не расшифровали человеческий коннектом — пусть и сравнительно успешно пытаются это сделать. Возникает закономерный вопрос: а нужно ли вообще понимать функции каждого нейрона для того, чтобы точно представлять, что происходит в головном мозге? Неужели, например, недостаточно функциональных карт?
Ответ на этот вопрос, по сути, должен быть «да», но и здесь не все так просто. Если бы человечество полагалось на расшифровку коннектома как на единственный ключик к открытию тайны мозга, то мы бы сегодня продвинулись совсем недалеко. Однако кое-что о том, как работает наш мозг, мы все же знаем и, разумеется, можем это успешно использовать.
Один из ярких и самых очевидных примеров использования накопленных учеными знаний о работе мозга — это, разумеется, нейроинтерфейсы (недавно мы подробно рассказывали о них в материале «Не голова, а компьютер»). Вообще говоря, сегодня действительно есть технологии, позволяющие считывать активность мозга и с помощью нее управлять, например, курсором компьютерной мыши или даже движениями протеза.
Добиться эффективной работы нейроинтерфейса можно двумя способами. Первый способ — вызванные потенциалы: мы смотрим на кривую электрической активности определенных участков мозга и выделяем на ней те изменения сигнала, которые, как нам доподлинно известно, появляются в определенный момент после предъявления стимула.
Второй способ — не полагаться на стимуляцию вообще, а использовать воображение человека для получения электрического сигнала, поддающегося считыванию. Например, человека можно попросить представить себе, как он двигает ногой или рукой.
У обоих способов есть существенные недостатки. Первому мешает то, что число известных нам достоверно вызванных потенциалов не так велико: их количество точно не может покрыть все возможные исполняемые человеком действия. Недостаток второго в том, что для достижения хоть какого-то эффекта необходима длительная тренировка.
Авторы препринта решили объединить оба подхода для создания нейрокомпьютерных интерфейсов, справедливо посчитав, что это избавит оба способа от существенных ограничений и позволит разработать новый и наиболее эффективный на сегодняшний момент метод работы с нейроинтерфейсами. Предполагалось также, что этот метод будет закрытым (closed loop), то есть получаемый с его помощью результат будет, в свою очередь, влиять на работу алгоритма. Но об этом — позже.
В самом начале алгоритм разбивает все изображения на отдельные компоненты-признаки, распределяемые в векторном пространстве, с помощью которого их потом можно соотнести с определенными сигналами головного мозга, записанными с помощью ЭЭГ. На этом начальном этапе используется бинарный классификатор — грубо говоря, то самое «два и два»: имея достаточно чистый сигнал (запись ЭЭГ очистили от моторных артефактов), можно выбрать либо одно, либо другое с точностью выше случайного попадания.
В своих экспериментах ученые использовали видео с объектами пяти классов: изображения людей, водопадов, абстрактных геометрических фигур, экстремальных видов спорта и машин Голдберга. С одной стороны, подобный набор кажется странным, но с другой — кажется, что все эти объекты очень сильно не похожи друг на друга. Действительно, разве есть что-то общее между человеческими лицами и абстрактными геометрическими фигурами?
Между тем, если верить бинарному классификатору, то абстрактные фигуры и человеческие лица неотличимы друг от друга: результаты девяти из 17 участников исследования показывают, что нейроинтерфейс, судя по всему, не сумел их различить. А вот машины Голдберга и те же лица, с точки зрения мозга, наоборот, хорошо отличаются друг от друга.
Скорее всего (мы, разумеется, тут можем только предполагать), успех классификатора зависит от того, насколько использованные в двух классах изображения отличаются друг от друга по каким-то поверхностным, базовым признакам — в первую очередь, по цвету. Это также хорошо соотносится с тем, что размерность латентного пространства в автоэнкодере — 10.
Вообще, для того чтобы классифицировать изображения пяти классов, хватит и размерности пять, но в этом случае делаться это будет максимум по цветовой гистограмме — значит, размерность 10 не слишком улучшит и уточнит результат.
Не очень понятно, почему авторы не использовали линейный классификатор сразу на пять классов вместо десяти бинарных классификаторов: скорее всего, получилось бы лучше. Затем наступает этап реконструкции получившегося изображения. То, что оно выходит размазанным, понятно — дело в той же размерности латентного пространства. Но тут смущают две вещи.
Первая — исходное и реконструированное изображения очень похожи друг на друга. Тут, конечно, не хочется никого расстраивать (и себя самих в том числе — мы все же за прогресс), но это происходит не из-за того, что сигнал так хорошо записан и расшифрован (да еще и в реальном времени!), а из-за того, что алгоритм восстанавливает ровно те изображения, которые у него уже были.
Причем работает это не всегда так хорошо, как хотелось бы: если, например, посмотреть на видео работы системы, то можно заметить, что в видео с плачущим мужчиной нейроинтерфейс почему-то видит женщину. Это происходит потому, что алгоритм реконструирует не изображения, а объекты определенного класса: даже если он делает это достаточно эффективно, ничто не препятствует тому, что в изображении мотоцикла алгоритм увидит катер — просто потому, что они относятся к одному классу.
Поэтому то, что появляется на экране при реконструкции, — зачастую просто усредненное изображение всех использованных объектов класса. Что касается осмысленности использования закрытой системы, то и с ней все не очень понятно: при выполнении задания человек видит и запись сигналов ЭЭГ и постепенно возникающее из его головы изображение. Помогает ли это в действительности, сказать сложно — авторы не сравнивали эффективность работы интерфейса с подкреплением и без. Но на первый взгляд кажется, что не особо. Если все же помогает — очень хочется узнать, как именно.
В общем, можно смело заключить, что мысли компьютеры читать не научились. И даже воссоздавать видео не научились. Все, что они научились делать, исходя из работы ученых, — по каким-то базовым признакам классифицировать увиденные объекты по пяти классам. Умели ли компьютеры делать это раньше? Конечно, умели. Есть ли тут мозг? Конечно, есть: но это мозг, который видит, а не мозг, который понимает, что именно он увидел.
Источник
Последние аномальные новости

Ведьму арестовали за неосторожное обращение с огнем

Вода сохранялась в марсианском кратере намного дольше

Вторжение яйцевидных НЛО в окрестностях Левелленда

Голубые сверхгиганты образовываются из слияния двух звезд

Домашние роботы со здравым смыслом

Есть места, куда сталкеры боятся ходить

Жизнь можно обнаружить в отдельном инопланетном зерне

Инопланетяне приглядывают за атомными станциями Индии

Как и когда можно увидеть дьявольскую комету

Люди скоро превратяться в Боргов

Миссия по сбору ресурсов с астероида Апофис

НЛО замечен над атомной станцией в Тамилнаду

Обнаружен потенциально обитаемый водный мир

Планетарный каннибализм распространен среди звезд

Половина всех менеджеров стремятся заменить работников ИИ

Полупроводниковые волокна для одежды людей

Рождение и смерть гигантских звезд

Тайна врат в Ад Иераполиса

Темная материя может образовывать звезды

Элитные коммандос обнаружили НЛО

Жители острова Пасхи посещали Южную Америку

Загадка образования первых галактик

Загадочный проект 'Синий луч' в действии

Замаскированный НЛО замечен над Португалией

Изучение экзотических звездных явлений

Космический телескоп распутал историю нашей галактики

Марсианский вертолет мог бы стать бортовым геологом

НЛО замечен над Южной Африкой

НЛО летают над атомными электростанциями Индии

Новый троянский астероид нашли на орбите Марса

Обнаружены четыре новых экзотических белых карлика

Понимание коррозии позволяет создавать новые металлы

Сверхмассивная черная дыра не оправдывает ожиданий

Секреты пояса Ван Аллена раскрыты

Стареющие коричневые карлики становятся одинокими

Таинственный свет в небе над Сан-Антонио

Темная материи поможет понять эволюцию галактик

Уфологи могут научить нас политической паранойе

Элитные коммандос захватили НЛО

Японский летчик-истребитель рассказал о НЛО

Бигфут и сасквоч - инопланетные гибриды

Выявили лучшие места в США для обнаружения НЛО

Инопланетяне дали нам план Стоунхенджа

Инопланетяне используют невероятные технологии

Культурная площадь в Розуэлле примет уфо-фестиваль

НЛО вблизи ядерных установок ставят экспертов в тупик

НЛО замечен над поверхностью Луны

Оборона землян будет быстро подавлена инопланетянами

Общественный колледж Портленда предлагает курс по НЛО

Одна из дюжины звезд поедает свои планеты

Официальные лица США ничего не знают о НЛО

Планетологи пытаются оценить толщину льда на Европе

Поиски обломков рейса MH370 дали новую надежду

Пришло время изучить лунные лавовые трубки

Самые паранормальные места в Нью–Йорке

Строительные блоки жизни стабильны в условиях Венеры

Уинстон Черчилль скрывал информацию об НЛО

Уфологи устремились на юг Франции

Фестиваль НЛО пройдет в апреле в Эдинбурге

Шведский архив регистрирует паранормальные явления

Автокресло

Влияние накрутки реакций в Telegram на контентную стратегию. Анализ и рекомендации

Астрофизики дадут подсказку в поисках темной материи

Более 1500 наблюдений НЛО над Великобританией за 4 года

Британский взгляд на внешность инопланетян

В Великобритании замечено почти 2000 наблюдений НЛО

ИИ ChatGPT является очень эффективным инструментом

Как были сделаны татуировки ледяного человека Эци

Как, по мнению британцев, выглядят инопланетяне

Китай может начать атаку на США с Луны

Китай строит ядерный космический двигатель

Люди изменили свои суждения под воздействием ИИ

Наблюдения НЛО в районе Тиссайда

Наблюдения НЛО над Ноттингемширом за последние три года

Намеки на третью планету системе PDS 70

Начались продажи электрических летающих такси

Нашли одну из древнейших звезд

Один астероид создал более 2 млрд вторичных кратеров

Пентагон усердно скрывает информацию об НЛО

Плавающие кристаллы замедляют старение звезд

Планетарная геофизика поможет в поиске инопланетян

Последние наблюдения НЛО в Лестершире

Почему миллиардеры по всему миру строят бункеры

Рентген показал каменного младенца внутри женщины

Робот, который выполнил сальто назад без гидравлики

Сбитый с толку астроном заметил НЛО над Луной

Следующий имплант Neuralink подарит зрение слепым

Собираются создать лунную железную дорогу

Создали импульсный двигатель на водяном топливе

У людей с гаванским синдромом не выявили повреждений мозга

Флотилия НЛО замечена над горой Шаста

Эра ИИ наступит быстрее, чем мы думали

Анализ может привести к изменению парадигмы о НЛО

Более 1500 наблюдений НЛО над Англией за 4 года

В Башкирии заметили падение с неба светящегося шара

Вампиршу XVI века похоронили с кирпичом в зубах

Детей из Зимбабве мучает полтергейст

Екатеринбуржцы увидели НЛО в облаках над городом

Жительница Эдинбурга заметила дискообразный НЛО

Загадка Безумного камня

Йог 22 года медитирует на жутком холоде

Как мы будем с ними разговаривать с инопланетянами

Легендарная подземная школа чернокнижников

Мы увидим полностью созданные ИИ игры через 5-10 лет

Наблюдения НЛО в Англии с 2020 года

Наблюдения НЛО над Мерсисайдом

Наркомана убила статуя Будды

НАСА обнаружит жизнь на Европе к 2030 году

Нечто с длинной шеей попал на камеру наблюдения

НЛО пролетает над поверхностью Луны

НЛО сбили в бразильском городе Пау Гранде

Новые изображения дьявольской кометы

Новые необычные наблюдения НЛО в районе Ковентри

ООН приняла эпохальную резолюцию по ИИ

Полемика вокруг загадочных сферул не утихает

Процедуры отчетности о НЛО и утилизации материалов

Рост числа государственных служащих-роботов

Самые реалистичные сценарии Апокалипсиса

Ужасающее заболевание - синдром лица демона

Что предсказал Нострадамус России

Штаты США, где вы будете похищены инопланетянами

Эволюция мозговых чипов

Бетти Андреассон провела у пришельцев несколько часов

Где в США лучшее место, чтобы увидеть НЛО

Загадочный космонавт Солуэй Ферт

Интерактивная карта НЛО в Великобритании

Истинно верующие атаковали бывшего главу AARO

Историческая уфологическая хроника

Лучшее место для встречи с инопланетянами

Не ждите правды от правительства США о НЛО

Несколько НЛО были замечены над Орегоном

Нефтянник заметил НЛО в форме тарелки

НЛО заметили в штате Миннесота

НЛО над фермой в Орегоне

НЛО украл шесть дней из жизни Трэвиса Уолтона

Офицер полиции Лонни Замора заметил НЛО

Парень заметиил НЛО прежде чем они растворились

Первая трансплантация ГМ-почки свиньи пациенту

Похищение Бетти и Барни Хилл одно из самых странных

Сексуальные эксперименты инопланетян над землянами

Тайна наблюдений НЛО вблизи ядерных объектов

Уфологи терроризируют бывшего директора AARO

Азиатская Зона 51 проводит фестиваль

Астероид изменил форму после удара зонда землян

Вы когда-нибудь сталкивались с инопланетянами в Айдахо

Изменяющий форму НЛО замечен над Бирмингемом

ИИ комментирует теории заговора о Кеннеди

ИИ может заменить умерших близких людей

ИИ становится волком с Уолл-стрит

Масштабная уфо-конференция все ближе

Модель Эбби Клэнси боится инопланетян

Нашли лучшее место для наблюдений НЛО в США

НЛО в форме тарелки парил над нефтяной вышкой

Одержимая женщина помочилась черным

Пациент Neuralink с параличом конечностей играет в шахматы

Похищение в Паскагуле покажут на Netflix

Почему так много людей все еще верят в НЛО

Сверхпроводимости при комнатной температуре не существует

Уфологи собрались у офиса Чака Шумера в Нью-Йорке

Уфологи устремились в тихий город Лимож

Уфологическая неделя на британском ТВ

Я вырос, мучимый злыми демонами, теперь я экзорцист

Быстрые займы онлайн

Аватар никогда не будет лгать или будет

Адмирал ВМС видел секретные файлы об НЛО

Водород обеспечивал энергию при зарождении жизни

Высокоскоростная камера зафиксировала полет НЛО

Добровольцы обнаружили 15 редких активных астероидов

Инопланетяне более чем реальны

Как Земля остается пригодной для жизни

Может ли земная жизнь выжить у красного карлика

Наблюдения НЛО в Арканзасе

Нам следует изучать на неопознанные подводные объекты

Нейтринный фон мог бы многое рассказать нам о Вселенной

Нехватка воды приводит к образованию кругов фей

НЛО замечен над Лас-Вегасом и горой Спирит

Оператор нефтяной вышки заметил НЛО

Опубликована карта активных черных дыр

Песчаные дюны Титана состоят из разбитых маленьких лун

Сколько времени потребуется, чтобы обойти Марс

Таинственные звери Японии. Жуткие ползающие твари

Тайна сознания. Чего может достичь наука

Уфо-конференция стоимостью 160 фунтов за билет

Британский спецназ обнаружил сбитый НЛО

Воспроизвели самую раннюю форму жизни в лаборатории

Где замечали рейс MH370 на картах Google

Подписка на новости
Наверх
Яндекс.Метрика