“Pokazali smo da naša metoda može rekonstruisati slike visoke razlučivosti s visokom semantičkom vjernošću iz aktivnosti ljudskog mozga”, objavljeno je u rezultatima istraživanja.
Zahvaljujući chatbotu ChatGPT, ali i ranije predstavljenim alatima baziranim na AI poput npr. DALL-E, mogućnosti i potencijal umjetne inteligencije dobro su nam poznati. AI može pisati eseje i pjesme, davati prilično precizne odgovore na mnoga komplikovana pitanja, a na jednom likovnom tekmičenju nagradu je dobila slika koju je napravila upravo umjetna inteligencija na temelju inputa osobe koja se prijavila na to takmičenje.
No posljednje istraživanje pokazalo nam je još veći potencijal koji možemo okarakterizovati čak i kao – čitanje misli. Srećom, nije riječ o nekom alatu koji bi usmjerili prema osobi i onda bi znači o čemu razmišlja (iako niti tako nešto ne treba isključiti u budućnosti), već se pokazalo da AI može prilično precizno prikazati o čemu ljudi razmišljaju na temelju njihovih misli, odnosno aktivnosti njihova mozga.
U ovom istraživanju korišten je model Stable Diffusion (koji je uključen i u OpenAI-jev DALL-E 2) koji na temelju tekstualnog upisa može napraviti odgovarajuće slike. Umjesto tekstualnog upisa, naučnici su koristili rezultate funkcionalne magnetske rezonance koja se koristi za procjenu lokalizacije moždane aktivnosti na temelju promjene protoka krvi u aktivnim područjima mozga. Osobama koje su učestvovale u istraživanju prikazani su određeni skupovi fotografija te im je napravljena funkcionalna magnetska rezonanca, a na temelju rezultata tih skeniranja umjetna inteligencija napravila je slike veoma velike preciznosti od čak 80 posto.
Algoritam informacije koje su mu potrebne koristi iz dijelova mozga uključenih u percepciju slike, poput okcipitalnog i temporalnog režnja. AI je ukupno napravila tisuću fotografija, a među onim i fotografije medvjedića i aviona, kakve su prikazane i osobama koje su učestvovale u istraživanju.
Na početku AI generira slike kao šum sličan onom na televiziji, nakon čega taj šum zamjenjuje sa značajkama koje prepoznaje u aktivnosti, pri čemu se poziva na slike na kojima je treniran. Pokazali smo da naša metoda može rekonstruirati slike visoke razlučivosti s visokom semantičkom vjernošću iz aktivnosti ljudskog mozga, objavljeno je u rezultatima istraživanja.
Na Daily Mailu kažu kako naučna zajednica aktivno radi na kombiniranju umjetne inteligencije s rezultatima skeniranja mozga i smatraju da je to veoma važan korak u “otključavanju naših unutarnjih svjetova” jer bi takva tehnologija mogla pomoći u komunikaciji paraliziranim osobama i onima koje ne mogu govoriti. (Zimo.hr)
