Исследователи использовали модель машинного обучения Brain2pix для преобразования сканов изображений мозга в изображения. Модель успешно восстановила увиденные человеком сцены путем анализа его мозговой активности.
Испытуемого поместили внутрь аппарата функциональной магнитно-резонансной томографии и попросили просмотреть 30 сцен из сериала «Доктор Кто». Полученные фМРТ сканы мозга передавались в нейронную сеть.
Каждый скан был преобразован в массив чисел с использованием карт рецептивного поля. Этот метод позволяет визуализировать карту активности определенных участков мозга.
Модель Brain2pix обрабатывала массивы входных данных и выдавала визуальное изображение, переводя активность мозга в пиксели.
Brain2pix содержит генеративную сеть, которая воссоздает увиденную сцену, а затем все эти попытки передаются в сеть дискриминатора, которая должна угадать, выглядит ли изображение, созданное с помощью машинного обучения, как реальное из обучающих данных. Если восстановленное изображение не подходит, то дискриминатор отклоняет его, и генератор должен повторить попытку.
Пока работа Brain2pix ограничена. Модель не может воссоздать изображение, которое она не видела раньше. Кроме того, модель обучали на данных о работе мозга конкретного человека, который посмотрел то же самое телешоу. Даже если бы два человека смотрели одну и ту же серию «Доктора Кто», нейронная сеть, вероятно, не смогла бы реконструировать изображения из сканов мозга, если бы не была специально обучена на них.
Тем не менее, исследователи считают, что их работа может оказаться полезной в будущем. Работа модели может дать представление о том, как мозг представляет окружающую среду, что является ключевым вопросом в области сенсорной нейробиологии.
Кроме того, систему можно будет использовать для разработки медицинских приложений, к примеру, интерфейса «мозг-компьютер», который позволит общаться с пациентами, получая доступ к состояниям их мозга.
Наконец, Brain2pix можно задействовать в работе по восстановлению зрения у слепых. Модель поможет создавать у незрячих пациентов соответствующее восприятие, стимулируя их мозг.
Ранее команда исследователей из Эстонии разработала нейросеть, способную генерировать искусственную ДНК. Эти реалистичные геномы можно будет использоваться для исследований, так как они соответствуют характеристикам настоящей ДНК.
lpssp
"Пока работа Brain2pix ограничена. Модель не может воссоздать изображение, которое она не видела раньше. Кроме того, модель обучали на данных о работе мозга конкретного человека, который посмотрел то же самое телешоу. Даже если бы два человека смотрели одну и ту же серию «Доктора Кто», нейронная сеть, вероятно, не смогла бы реконструировать изображения из сканов мозга, если бы не была специально обучена на них." — что-то кажется это какая-то бесполезная нейронная сеть которую научили не восстанавливать изображения, и которые увидел человек, а ставить в соответствие прочитанную фмрт активность(которая, вообще говоря, может быть крайне похожей, для разных действий) сценам из фильма доктор кто. Вангую, что если человеку дать посмотреть что-то другое, то нейронка восстановит какую либо из сцен из сериала.
Sam86
Вы не сможете взять активность мозга одного человека и сопоставить её картинке которую видит другой человек.
То есть активность мозга содержит уже какую-то информацию, что весьма круто, если её можно неинвазивно считать.
Это как с системами распознавания речи: если вы дадите такой системе ограниченный словарик — она распознает вам полную дичь. Но при должной настройке и правильном словаре — это вполне функциональная штука.
Так и здесь: даже если мы не можем 100% распознать рандомную активность — это всё равно весьма крутшая штука, которая найдет своё применение.
SADKO
Ещё как можем, причём даже корректно, нюанс в том, что считать картинкой.
ФМРТ для таких фокусов слишком медленный/толстый, им можно судить лишь о глубоко индивидуальных и абстрактных вещах.
Этот "эксперимент", популистский, ради публикации и никаких новых знаний не несёт.
Человек правильный задал вопрос, а что если, и " экспериментаторы" его умышленно избегают, ведь ответ обезсмысливает. Ибо получается как в бородатом анекдоте про трактора, танки и нейросеть.
Да, классифицировать в рамках предъявленной выборки она научилась хорошо, но вот по какому критерию эта классификация происходит :-)
И судить об этом можно лишь на данных за пределами обучающий выборки.
Но для обывателя оно не очевидно, для него супер учёные извлекли картинку из мозга :-)
lpssp
"Ещё как можем, причём даже корректно," — ну вот это вопрос крайне спорный на мой взгляд, кстати.
mithdradates
Конкретно этот эксперимент ничего не показывает и не доказывает. Есть же вот эта работа, которая показывает, что достаточно большие нейронные сети могут фиттить даже случайные лейблы. Судя по всему здесь что-то из этой же серии — об извлечении информации и обобщении тут речи и не идет.