人工智能(AI)的下一个重大突破可能阅读大脑冲动,把生活中发生了什么你的想法。
根据《财富》杂志大阪大学,两艘日本学者声称,他们已经开发了一个人工智能模型,可以模拟人类大脑的运作和现在的人在视觉效果的观点。他们的人工智能可以比以前更快更精确的科学工作。
测试一个新颖的方法,结合文本和视觉图片的描述被测试参与者,据称新模型捕捉脑活动大约80%的准确性,极大地简化了AI重建思想的过程。
Thoughts-to-Image人工智能系统
Yu高木涉和真嗣Nishimoto系统神经科学家发表了一篇预印纸2022年12月,接受表示在今年的会议上计算机视觉和模式识别在温哥华。这次峰会是公认的最有声望的领域的计算。
高木涉和Nishimoto做了一些创新在他们的研究中,通过使用一个算法他们叫稳定扩散创建图片。
伦敦稳定艾未未的深度学习text-to-image稳定扩散模型在2022年向公众开放。正面竞争与其他人工智能text-to-image发电机,包括ChatGPT的发明者OpenAI DALL-E 2,去年还公开。
它是如何工作的呢?
使用稳定的扩散,研究人员能够克服一些障碍以前减少尝试的有效性产生脑部扫描的照片。与成千上万的照片,而不是从头开始作为许多先前的实验是必要的,高木涉和Nishimoto使用稳定的扩散提供的大规模数据集生成图像文本描述。
文本背后的AI高木涉和描述是由Nishimoto据财富。研究采用公共可访问的数据2021年明尼苏达大学学习积累的脑波和功能性磁共振成像(fMRI)数据从四个志愿者时检查了超过10000张照片。功能磁共振成像数据被用来通知两个模型建立的研究,生产稳定的扩散可以理解的文本描述。
两组叶在大脑中负责视觉信息登记当一个人一张照片的看法。来捕获这些地区生产的数据,必须使用磁共振成像扫描仪的大脑活动高峰期间。
结果转换为文本功能磁共振成像数据运行时通过高木涉和Nishimoto补充的两个模型。然后,稳定扩散可视化上述文本数据。
没完没了的人工智能的可能性
研究人员声称这种方法仍具有良好的潜力如果精确记录大脑活动更可以精简。
上周,Nishimoto推测在Twitter上,艾总有一天会被用来追踪大脑活动在我们的睡眠并提供梦想的意义。本周,Nishimoto假定模拟大脑活动与人工智能可以提供光其他动物如何看待世界。
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