Штучний інтелект наближає нас до технології читання думок
Фахівці ізраїльського Інституту науки Вейцмана створили ШІ-алгоритм Brain-IT, який аналізує дані функціональної магнітно-резонансної томографії та відтворює те, на що саме дивилася людина під час процедури. За словами команди, їхній підхід передає зміст і просторове розташування об’єктів значно точніше за попередні аналоги. Водночас дослідники наголошують, що це не читання думок у класичному розумінні.
Про розробку стало відомо з препринту дослідження. В основу алгоритму автори заклали модель Brain Interaction Transformer. Система аналізує вокселі, тобто крихітні об’ємні одиниці вимірювання мозкового скану, та об’єднує функціонально схожі зони в групи. Це створює спільну базу для обробки сигналів як усередині мозку конкретної людини, так і між різними учасниками тестувань.
Для генерації зображення алгоритм розділяє вхідні дані на два потоки. Перший відповідає за зміст і допомагає моделі розпізнати потрібні мотиви. Другий потік визначає просторову структуру та створює грубе розташування деталей, яке слугує каркасом. Завдяки цьому система фіксує не лише об’єкти, а й точне місце їхнього розміщення на зображенні.
Роботу системи оцінили на базі відомого масиву даних Natural Scenes Dataset за участю чотирьох добровольців. Модель перевершила альтернативні рішення за ключовими критеріями: точністю пікселів, структурною схожістю та рівнем упізнаваності сюжету. Суттєвою перевагою стала й швидкість адаптації до нових користувачів. Після попереднього навчання на даних інших людей моделі Brain-IT вистачило лише однієї години додаткового сканування нової людини. Раніше для досягнення подібної якості алгоритмам було потрібно близько 40 годин індивідуального збору даних.
Попри вражаючі результати, вчені наголошують: це не читання думок у класичному розумінні. Система лише відтворює зображення, на які людина реально дивиться під час експерименту. Зчитувати довільні спогади, внутрішні роздуми чи сновидіння нейромережа наразі не здатна. Водночас це лише перший крок, який у майбутньому може відкрити ширші можливості. До того ж реалістичність згенерованого кадру частково забезпечують вбудовані знання дифузійної моделі, тож переконлива картинка не завжди гарантує стовідсотково точну реконструкцію первинного сигналу.
У майбутньому дослідники планують перевірити можливості Brain-IT для вивчення візуальної уяви та допомоги пацієнтам із розладами свідомості.
Джерело: 24tv.ua
- Последние
- Популярные
Новости по дням
2 ноября 2026
