Ученые научили искусственный интеллект читать мысли. Как это изменит нашу жизнь?

Японские ученые из университета Осаки научили искусственный интеллект (ИИ) читать мысли людей. Точнее – воспроизводить изображение, на которое смотрит человек. Процент соответствия выдаваемых искусственным интеллектом иллюстраций с теми, на которые смотрел человек, составил примерно 80%.

«Возможности технологии зависят от совершенства алгоритмов, с помощью которых нейросеть генерирует изображения, и от массива данных, на которых нейросеть обучается, – говорит ведущий разработчик группы компьютерного зрения IT-компани КСОР «Антисон» Владимир Семеновых, – Как сообщается, разработка японских ученых создает изображения на основе данных о мозговой активности человека, полученных с помощью процедуры МРТ. Судя по всему, нейросеть формирует связку «определенная реакция мозга – конкретное изображение», и в дальнейшем при обнаружении похожего типа реакции мозга выдает изображение, которое в ее массиве данных было связано с подобной реакцией».

Эксперимент проводили на базе более чем 10 тысяч изображений, по словам эксперта, это достаточно небольшой массив данных. Если нейросеть будет нарабатывать датасет (коллекцию данных) и дальше, точность подбора изображений будет повышаться.

«На мой взгляд, такая технология будет интересна, например, для специалистов в области психологии и психиатрии – подобная нейросеть позволит отслеживать реакции пациентов на различные изображения и таким образом даст дополнительную информацию для диагностики», – говорит Владимир Семеновых.

Искусственный интеллект

Выгодный бизнес или угроза человечеству?

Что эта технология может дать впоследствии, рассказал руководитель направления человеко-машинных интерфейсов компании «Моторика» Михаил Синцов: «В работе японских коллег исследована возможность восстановить из данных функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ) просматриваемые испытуемыми изображения. Работа лежит в ряду целого направления по декодированию данных МРТ, однако на этот раз авторы подошли к решению задачи с использованием современных версий генеративных искусственных нейронных сетей для изображений».

Несмотря на то, что заявление о чтении мыслей является излишне оптимистичным, по словам эксперта, нельзя недооценивать силу генерализации полученной обученной нейронной сети.

«К сожалению, на данный момент верифицировать результат не представляется возможным, потому что код обработки данных еще не доступен публично. Можно сказать, что, если результаты исследования верны, то в гемодинамических данных содержится высокоуровневая информация о зрительном представлении человека, причем судя по данным статьи, не только в той области, где непосредственно расположена зрительная кора, но и распределена по другим отделам мозга. Если гемодинамические характеристики могут предоставить такую информацию, то это открывает путь для использования более компактных методов гемодинамического исследования и для создания интерфейсов мозг-компьютер. Это может найти отклик в клинической практике», – заключил Синцов.