यह लगता है कि कंप्यूटर कर सकते हैं पहले से ही हमारे दिमाग को पढ़ने की । गूगल स्वत: पूर्ण सुझाव दिया दोस्तों में Facebook और लक्षित विज्ञापन है कि ऊपर चबूतरे में और अपने ब्राउज़र के लिए, कभी कभी आपको लगता है कि: यह कैसे काम करता है? हम कर रहे हैं धीरे धीरे लेकिन निश्चित रूप से की दिशा में बढ़ रहा है कि कंप्यूटर हमारे दिमाग को पढ़ने के लिए, और एक नए अध्ययन से क्योटो, जापान में किया गया था, स्पष्ट रूप से उस दिशा में एक कदम है.
वैज्ञानिकों की एक टीम क्योटो विश्वविद्यालय से इस्तेमाल किया, एक गहरी तंत्रिका नेटवर्क को पढ़ने के लिए और व्याख्या के लोगों के विचार. अविश्वसनीय लगता है? वास्तव में, इस तरह के नहीं है पहली बार के लिए. अंतर यह है कि पिछले विधियों और परिणाम — आसान थे, वे था deconstructed छवि-आधारित और पिक्सेल, और मौलिक सर्किट । नई तकनीक कहा जाता है, "गहरी छवि के पुनर्निर्माण" है, बाहर की बाइनरी पिक्सल प्रदान करता है और शोधकर्ताओं की क्षमता के साथ डिकोड करने के लिए छवि के कई परतों के साथ रंग और बनावट.
"हमारे मस्तिष्क प्रक्रियाओं के दृश्य के बारे में जानकारी निकालने के द्वारा श्रेणीबद्ध लक्षण के विभिन्न स्तरों या घटकों के अलग-अलग जटिलता कहते हैं," Yukiyasu Kamitani, वैज्ञानिकों में से एक अध्ययन में शामिल है. "इन तंत्रिका नेटवर्क या मॉडल ऐ इस्तेमाल किया जा सकता है एक प्रॉक्सी के रूप में श्रेणीबद्ध संरचना के मानव मस्तिष्क है."
अध्ययन जगह ले ली 10 महीने. अध्ययन में, तीन लोगों का अध्ययन किया छवियों के तीन अलग अलग श्रेणियों: प्राकृतिक घटनाएं (जानवरों या लोगों के लिए), कृत्रिम ज्यामितीय आकार और वर्णमाला के अक्षरों के.
मस्तिष्क की गतिविधियों को मापा गया था पर्यवेक्षकों द्वारा या तो, जबकि छवियों को देखने, या बाद में । करने के लिए मस्तिष्क की गतिविधि मापने के बाद छवियों को देखने, लोगों को कर रहे हैं बस के लिए पूछा के बारे में लगता है कि वे छवियों दिखाया गया है.
दर्ज की गतिविधि है, तो फेड के लिए तंत्रिका नेटवर्क है, जो "decrypted" डेटा इस्तेमाल किया और उन्हें उत्पन्न करने के लिए अपने स्वयं के व्याख्याओं के लोगों के विचार.
मनुष्यों में (और, वास्तव में, सभी स्तनधारियों) दृश्य कोर्टेक्स की पीठ पर स्थित मस्तिष्क के पश्चकपाल पालि ऊपर है जो सेरिबैलम. गतिविधि में दृश्य प्रांतस्था का उपयोग करके मापा कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI), जो में तब्दील हो गया था श्रेणीबद्ध सुविधाओं के साथ गहरी तंत्रिका नेटवर्क के लिए है ।
के साथ शुरू एक यादृच्छिक छवि, नेटवर्क iteratively का अनुकूलन पिक्सेल मूल्यों की इस छवि. सुविधाओं का परिचय करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क छवि बनने के लिए इसी तरह की सुविधाओं डीकोड से मस्तिष्क गतिविधि है.
महत्वपूर्ण बात है, मॉडल वैज्ञानिकों को प्रशिक्षित किया गया का उपयोग केवल प्राकृतिक छवियों (या प्रकृति), लेकिन मैं करने के लिए सीखा फिर से तैयार एक मानव निर्मित रूप है । इसका मतलब यह है कि मॉडल वास्तव में "उत्पन्न" छवि से शुरू, मस्तिष्क की गतिविधियों, और नहीं था की तुलना में इस गतिविधि के साथ मौजूदा उदाहरण हैं ।
हैरानगी, मॉडल था कठिनाई के साथ डिकोडिंग मस्तिष्क गतिविधि में जब लोगों से पूछा गया करने के लिए छवि याद है, और यह आसान है जब वे कर रहे हैं सीधे देखा इन छवियों. हमारे दिमाग कर सकते हैं सभी विवरण याद नहीं देखा छवियों, तो यादें हमेशा अस्पष्ट है ।
खंगाला छवियों के अध्ययन से कुछ को बनाए रखने के लिए समानता के मूल चित्र से देखा सहभागियों, लेकिन सबसे अधिक भाग के लिए करने के लिए प्रकट हो सकता है के रूप में न्यूनतम विस्तृत blots. हालांकि, सटीकता प्रौद्योगिकी के केवल सुधार होगा, और के साथ यह विस्तार होगा और संभव अनुप्रयोगों है ।
कल्पना "तत्काल कला", जब आप कर सकते हैं बनाने के लिए कला का एक काम है, बस पेश करने के लिए यह मेरे सिर में है. या तो एअर इंडिया के रिकॉर्ड होगा अपने मस्तिष्क की गतिविधियों जब तुम सो जाओ, और उसके बाद फिर से बनाने के लिए अपने सपनों के विश्लेषण के लिए? पिछले साल पूरी तरह से रुक रोगियों के साथ संवाद करने में उनके परिवारों के माध्यम से मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस है.
वहाँ रहे हैं की एक बहुत कुछ संभव अनुप्रयोगों के मॉडल में इस्तेमाल किया क्योटो अध्ययन. लेकिन मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस कर सकते हैं भी विश्राम भीषण छवियों, अगर हम जानने के लिए ठीक से व्याख्या मस्तिष्क गतिविधि. गलतियों की लागत के मामले में गलत विचार पढ़ सकते हो.
इस सब के साथ, कंपनी में अकेले नहीं है अपने प्रयासों को बनाने के लिए एक मन पढ़ने ऐ । एलोन कस्तूरी की स्थापना की Neuralink बनाने के लिए मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस और लोगों के बीच कंप्यूटर. कर्नेल पर काम कर रहा है बनाने के कर सकते हैं कि चिप्स को पढ़ने और लिखने के न्यूरल कोड. पढ़ने में मन धीरे-धीरे विकसित कर रहा है.
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