На текущий момент нейронные сети могут использоваться не только для поиска определенной информации и в системах аутентификации. Довольно часто они выполняют впечатляющие задачи в медицине и на производстве. Исследователи постоянно подымают планку возможностей искусственного интеллекта. Так, научные сотрудники из Университета Карнеги-Меллона (Питтсбург, США) разработали уникальный алгоритм машинного обучения, при котором ИИ способен читать мысли человека.
В исследовании, проведенном сотрудниками университета, использовались новаторские алгоритмы машинного обучения и технология обработки изображений человеческого мозга. Другими словами, ученые научили ИИ считывать снимки функциональной магнитно-резонансной томографии. Полученные данные показывают, что структурные элементы мозга для построения сложных мыслей формируются различными его подсистемами и основаны на понятиях, а не на отдельных словах.
«Одним из самых больших достижений человеческого мозга является способность соединять отдельные концепции в сложные мысли, думать не просто о «бананах», но и создавать более сложные конструкции типа «мне нравится есть бананы вечером с друзьями». Мы наконец разработали способ, как можно увидеть мысли в сигналах функциональной МРТ. Соответствие между мыслями и шаблонами активации мозга говорит о том, из чего построены эти мысли», — сказал один из авторов исследования.
Предварительные эксперименты показали, что мысли о знакомом предмете (например, банане) активируют в мозге готовые шаблоны, связанные с нейронными системами. Они используются для взаимодействия с этим предметом (человек держит банан, кусает и ест его). Далее команда ученых продемонстрировала, каким образом их программа могла считать сложные мысли и какие проявления мозга им соответствовали. В исследовании участвовали 7 человек, которым предстояло прочитать и задуматься над 240 заготовленными предложениями. Все они содержали 42 смысловых блока. Алгоритм считывал фразы и фиксировал активность мозга. На следующем этапе программа распознавала предложения в 239 случаях, а последнюю фразу угадывала на основе полученных данных мозга. Точность предсказания составила 87%.
Открытие того, как мозг декодирует сложные мысли, является одним из важнейших прорывов в его исследовании. Следующим шагом для ученых станет распознавание общих тем, к которым относятся мысли человека в данный момент времени.
