Исследователи обучили ИИ фокусироваться на определенных зонах мозга, отвечающих за обработку зрительной информации — таким образом алгоритм совершал намного меньше ошибок по сравнению с прошлыми версиями. Для считывания информации с нейронов использовался метод функциональной магнитно-резонансной томографии, а также имплантированные в мозг электродные решетки — именно они выполняли функцию захвата и преобразования нейронных сигналов в изображения.
В серии экспериментов ученые записывали мозговую активность людей и обезьян: оказалось, что новый метод позволяет с очень высокой точностью визуализировать просматриваемые изображения и любую другую зрительную информацию.
Конечно, некоторые детали вполне закономерно искажаются мозгом и самим алгоритмом, поэтому геометрия и логичность воссозданных изображений могут быть сильно нарушены. Тем не менее, в отличие от технологий предыдущего поколения, новый алгоритм генерирует практически в 100% случаях понятные изображения, объекты на которых легко идентифицировать.
Визуализация мыслей при помощи ИИ на самом деле имеет обширное применение не только в медицине, но и для криминалистики: представьте, что при расследовании самых тяжелых преступлений специалисты смогут получать доступ к воспоминаниям подозреваемых. Сегодня подобные идеи кажутся (анти)утопичными, однако технологии считывания информации напрямую с нейронов шаг за шагом подводят нас к новой — намного менее конфиденциальной — реальности.
С другой стороны, подобные технологии могут научиться работать и с воображением, тем самым открывая новые возможности для генерации контента — не исключено, что следующее поколение генеративного ИИ будут как раз таки заимствовать информацию напрямую из нашего мозга.
О том, насколько эффективно могут обучаться нейроны спинного мозга, читайте в нашем материале.
