Utvecklarna vid Purdue University har skapat ett neuralt nätverk som kan analysera fMRI hjärnan genomsökningar som vidtagits under visning av video och sedan i realtid för att bestämma vad folk tittade på.
Experimentet bestod av tre personer som visade ungefär tusen filmer. Under showen, forskarna har kunnat få en stor mängd data och fMRI, som började visa convolutional neurala nätverk, som är utbildad för att kartlägga hjärnans aktivitet som ämnen av videor. På bilden fMRI nätverk lärt sig mycket snabbt och rätt att bestämma vad de söker volontär i en tid när bilden togs.
Dessutom, det neurala nätverket lärt sig att tolka andra människors data, baserat på de erhållna fMRI med andra volontärer information, och resultatet var lika hög som i fMRI data av friska försökspersoner och de som hade synfel.
Genom denna studie, forskare skulle kunna tolka tankar, och på samma gång och fick reda på vilka delar av hjärnan som ansvarar för erkännande av bilder och videor. Det faktum att hjärnan delar video i separata komponenter. Till exempel, om en person ser att flytta på bakgrunden väggen i bilen, ett område i hjärnan känner igen en vägg och en annan bil — och därmed kunde forskarna spåra hjärnans funktion när man jämför separat block av information och för att reducera den till en enda bild.
Det neurala nätverket lärde “att läsa tankar”
Vyacheslav Larionov