preview preview
Нова функція

Слухай статті з Respeecher

Нова функція дозволяє слухати статті в зручному форматі завдяки технології від Respeecher. Насолоджуйтесь контентом у будь-який час – у дорозі, під час тренувань або відпочинку.
preview
00:00 00:00
Наступні статті
    Завантажується
    Голос
    Вибір голосу
      player background
      Вибір голосу
        Наступні статті
          Завантажується
          00:00 00:00
          НОВИНИ

          Схоже, нейробіологи змогли розшифрувати думки людей за допомогою ШІ

          06 Травня 2023, 17:00
          2 хв читання
          Додати в закладки

          Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.

          Юлія Ткач Шеф-редакторка, авторка і ведуча подкасту «Хто ці люди».
          Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
          Режим читання

          Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.

          Схоже, нейробіологи навчилися розшифровувати думки людей за допомогою сканування мозку і ШІ. Про це пише Science News.

          Що сталося

          Комп’ютерні нейробіологи з Техаського університету в Остіні (США) навчилися розшифровувати думки людей за допомогою сканування мозку й штучного інтелекту. При цьому технологія працює без імплантів і не потребує хірургічного втручання.

          Як це можливо

          Для нового дослідження три людини лежали всередині апарату МРТ щонайменше 16 годин. Вони слухали історії (в основному з подкаста The Moth). МРТ ж дозволило стежити за змінами кровотоку в мозку. На основі цих даних нейробіологи зіставили патерни активності мозку з певними словами та ідеями. Цей підхід спирався на мовну модель, на базі GPT.

          Опісля команда змогла працювати в зворотному напрямку, використовуючи мозкові патерни для прогнозування нових слів та ідей. Процес ішов ітеративно. Дешифратор оцінював імовірність появи слів після попереднього. Потім використовував патерни мозкової активності для вибору слова-переможця й зрештою для визначення суті ідеї.

          Яких результатів досягли

          Частка помилок при підборі слів була досить високою — від 92% до 94%. Це без врахування того, як рішення перефразовувало висловлювання. Наприклад, коли людина чула: «У мене ще немає водійських прав», дешифратор видавав: «Вона ще навіть не почала вчитися водити». Тобто вдалося вловлювати ідеї.

          Декодери також могли приблизно відтворювати історії з мозку людей у двох різних сценаріях:

          • коли вони мовчки розповідали відрепетирувану історію самим собі;
          • коли вони дивилися німе кіно.

          При цьому новий метод не є універсальним. Кожен декодер виявився персоналізованим — працював лише для тієї людини, дані мозку якої допомогли його створити. Ба більше, вона мала добровільно «співпрацювати» з декодером, щоб той міг ідентифікувати ідеї. Якщо людина не звертала уваги на аудіоісторію, дешифратор не міг вловити її за сигналами мозку.

          Знайшли помилку? Виділіть її і натисніть Ctrl+Enter

          Партнерські матеріали

          Як створити кастомну АБС і вбудувати її в екосистему продуктів — кейс RozetkaPay та UNITY-BARS
          01 БІЗНЕС
          Як створити кастомну АБС і вбудувати її в екосистему продуктів — кейс RozetkaPay та UNITY-BARS
          Як вирости від QA до COO? Гайд із побудови кар’єри в ІТ
          02 БІЗНЕС
          Як вирости від QA до COO? Гайд із побудови кар’єри в ІТ
          Трансформація від only performance до full digital media: уроки iProspect Ukraine
          03 БІЗНЕС
          Трансформація від only performance до full digital media: уроки iProspect Ukraine
          04 БІЗНЕС
          Ukrainian Tech Night 2025 — українське IT на Viva Technology
          Завантаження...