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スイス連邦工科大学ローザンヌ校の科学者チームは、Cebra (「ゼブラ」と発音) と呼ばれる新しい機械学習アルゴリズムを開発しました。これは、脳の信号をビデオに変換するものです。つまり、基本的に、思考をビデオに変換できるということです。

新しい 人工知能 このツールは、神経活動をビデオの特定のフレームにマッピングすることに基づいて、げっ歯類が見ているものを予測および再構築するために、げっ歯類でテストされました。 研究、3 月 XNUMX 日に科学雑誌 Nature に掲載されました。

「Cebra は、アルゴリズムを比較するために重要な合成データの再構築において、他のアルゴリズムと比較して優れています」と、論文の共同筆頭著者である Steffen Schneider 氏は述べています。 報告 神経科学ニュースによる。

「その強みは、映画の特徴や脳のデータなど、モダリティ全体でデータを組み合わせる能力にもあり、収集方法に依存するデータの変更などのニュアンスを制限するのに役立ちます」と彼は付け加えました.

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Cebra の 95% の精度

École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) としても知られるスイスの大学の研究は、テキサス大学の科学者が AI を使用して 人の心を読む それをリアルタイムでテキストに変換します。

彼らの研究のために、EPFLの研究者は持っていました ゼブラ 映画を見た後のマウスのリアルタイムの脳活動や、霊長類の腕の動きを学習します。 脳活動の一部は、脳の視覚野領域に挿入された電極プローブで直接測定されました。

残りは、ニューロンが活性化されるかデータを受信するたびに緑色に光るように設計された遺伝子組み換えマウスの光プローブを使用して取得されました。 Cebra はこのデータを使用して、映画の特定のフレームに関連する脳信号を学習しました。

この研究の主任研究員である Mackenzie Mathis 氏はビデオで次のように説明しています。 掲示 ユーチューブで。

研究者はこのデータを独自の動画に変換することができたと、EPFL の助教授は付け加えました。 彼女のチームは、電気生理学的信号を使用してマウスの脳から収集されたオープンソースのデータを使用した.

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「各ピクセルを予測するのではなく、フレームを予測します。 確率レベルは 1/900 なので、95% 以上の精度は非常にエキサイティングだと思います。 しかし、このピクセル単位のデコーディングは、私たちが次に行う予定のものです」とマティスは後に述べています 言われ メールオンライン。

AI が業界を破壊する

上のビデオに見られるように、マウスはトランクを開けるために車に向かって走っている男性の古い白黒映画クリップ (おそらく 20 世紀半ばから) を見るように作られました。 もう XNUMX つの画面は、ほぼ同じもので、Cebra の視点からマウスが見ているものを示しています。

Mathis によると、AI ツールは、マウスの視覚野のニューロンの 1% 未満、約 0.5 万個のニューロンを使用してこれを実行できました。

「私たちは、映画クリップと神経データの両方に関して、使用できるデータがいかに少ないかを示したかったのです」と彼女は語った。

「特に、アルゴリズムはリアルタイムで実行できるため、モデルがビデオ クリップ全体を予測するのに XNUMX 秒もかかりません。」

では、脳の信号のみに基づいて、誰かが見ているものを再構築できるかどうかという問題があります。 研究によると、答えはまだありません。 しかし、EPFL の研究者は、「脳のダイナミクスを驚くほど正確に捉える人工ニューラル ネットワークを構築するための新しいアルゴリズムを導入することで、その方向への一歩を踏み出しました」。

米国では、テキサス大学オースティン校の科学者が AI を使用して、人々の脳スキャンを読み取り、脳波のみからストーリー全体を再現しました。 公表 最近。

この研究では、参加者はfMRIとして知られる脳スキャンマシンに座って、物語を聞いたり、見たり、想像したりしました. 人工知能ツールは彼らの脳波を読み取り、ストーリーを正確に再現することができました。

ただし、精度の問題について懸念が提起されています。 これは、被験者が聞いている曲とは別のことを考えることにした場合、AI は簡単にだまされる可能性があるためです。

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