Zapratite nas na Telegramu: https://t.me/provjeri_hr
AI čita misli
Što ako umjetna inteligencija može protumačiti vašu maštu, pretvarajući slike u vašem umu u stvarnost? Iako to zvuči kao detalj u cyberpunk romanu, istraživači su sada postigli upravo to, prema nedavno objavljenom radu.
Istraživači su otkrili da mogu rekonstruirati visoke razlučivosti i vrlo točne slike iz aktivnosti mozga korištenjem popularnog modela generiranja slike Stable Diffusion, kao što je navedeno u radu objavljenom u prosincu.
Autori su napisali da, za razliku od prethodnih studija, nisu morali trenirati ili fino podešavati modele umjetne inteligencije da bi stvorili ove slike.
Istraživači s Graduate School of Frontier Biosciences na Sveučilištu Osaka rekli su da su prvo predvidjeli latentnu reprezentaciju, koja je model podataka slike, iz fMRI signala. Zatim je model obrađen te mu je kroz proces difuzije dodan šum. Konačno, istraživači su dekodirali tekstualne prikaze iz fMRI signala unutar višeg vidnog korteksa i upotrijebili ih kao ulazne podatke za izradu konačne konstruirane slike.
Istraživači su napisali da je nekoliko studija proizvelo rekonstrukcije slika visoke razlučivosti, ali to je bilo tek nakon treninga i finog podešavanja generativnih modela. To je rezultiralo ograničenjima jer je treniranje složenih modela izazovno i nema mnogo uzoraka u neuroznanosti s kojima se može raditi. Prije ove nove studije nijedan drugi istraživač nije pokušao koristiti modele difuzije za vizualnu rekonstrukciju.
Ova je studija bila zavirivanje u unutarnje procese modela difuzije, zaključili su istraživači, rekavši da je studija prva koja je pružila kvantitativnu interpretaciju modela iz biološke perspektive. Na primjer, postoji dijagram koji su istraživači izradili pokazujući korelaciju između podražaja i razine buke u mozgu. Što su podražaji na višoj razini, to bi razina šuma bila viša, a slika bi bila veća razlučivost. U drugom dijagramu, istraživači pokazuju angažman različitih neuronskih mreža u mozgu i kako bi se smanjio šum slike da bi se rekonstruirala.
“Ovi rezultati sugeriraju da su, na početku procesa obrnute difuzije, slikovne informacije komprimirane unutar sloja uskog grla. Kako uklanjanje buke napreduje, unutar vizualnog korteksa pojavljuje se funkcionalna disocijacija među slojevima U-Neta: tj. prvi sloj ima tendenciju predstavljanja sitnih detalja u ranim vizualnim područjima, dok sloj uskog grla odgovara informacijama višeg reda u ventralnijim, semantičkim područjima”, napisali su istraživači.
U prošlosti smo vidjeli druge primjere kako moždani valovi i funkcije mozga mogu stvoriti slike. Godine 2014. umjetnica iz Šangaja Jody Xiong upotrijebila je EEG biosenzore da poveže šesnaest osoba s invaliditetom s balonima punim boja. Ljudi bi zatim koristili svoje misli kako bi pucali određene balone i stvarali vlastite slike. U drugom primjeru EEG-a, umjetnica Lia Chavez stvorila je instalaciju koja je omogućila električnim impulsima u mozgu da stvaraju zvukove i svjetlo. Publika bi nosila EEG slušalice, koje bi prenosile signale u A/V sustav, gdje bi se moždani valovi reflektirali kroz boju i zvuk.
S napretkom generativne umjetne inteligencije, sve više i više istraživača testira načine na koje modeli umjetne inteligencije mogu raditi s ljudskim mozgom. U studiji iz siječnja 2022., istraživači sa Sveučilišta Radboud u Nizozemskoj obučili su generativnu AI mrežu, prethodnicu Stable Diffusion, na fMRI podacima od 1050 jedinstvenih lica i pretvorili rezultate snimanja mozga u stvarne slike.
Studija je otkrila da je umjetna inteligencija bila u stanju izvesti neusporedivu rekonstrukciju podražaja. U najnovijoj studiji objavljenoj u prosincu, istraživači su otkrili da sadašnji modeli difuzije sada mogu postići vizualnu rekonstrukciju visoke rezolucije.
Provjeri/vice.com
Foto naslovnice: pixabay.com
P O D I J E L I !
