Last Updated on Juli 8, 2024 11:17 am by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on Juli 8, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs
AI verwandelt Gedanken in Bilder durch Gedankenlesen – Key Notes
- KI-Technologie wandelt Gedanken mit nahezu perfekter Genauigkeit in Bilder um.
- Entwickelt von Forschern der Radboud-Universität, Niederlande.
- Verwendet Gehirnsignalaufzeichnungen und ein verbessertes KI-System zur Bildrekonstruktion.
- Experimente mit fMRI-Geräten und Makaken-Affen durchgeführt.
- Mögliche Anwendungen bei der Behandlung von Sehbehinderungen und der Kommunikation bei Behinderungen.
- Das System nutzt prädiktive Aufmerksamkeitsmechanismen zur neuronalen Dekodierung.
- Erhebliche Auswirkungen auf die Integration von Neurowissenschaften und KI.
Gedanken in Bilder: Gedankenlesen in Arbeit
Eine neue KI-Technologie ist in der Lage, Gedanken mit außergewöhnlicher Präzision in Bilder umzuwandeln und die ursprünglichen Bilder auf der Grundlage von Gehirnsignalen nahezu perfekt zu reproduzieren. Laut einem Tweet von Thirza Dado wurde ein großer Fortschritt im Bereich der Neurowissenschaften und der künstlichen Intelligenz (KI) erzielt, da es Wissenschaftlern gelungen ist, Bilder auf der Grundlage von Gehirnaktivitäten zu erzeugen.
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– Thirza Dado (@ThirzaDado) July 4, 2024
Mit Hilfe eines verbesserten KI-Systems für das Gedankenlesen konnten sie rekonstruierte Bilder erzeugen, die am ehesten übereinstimmten, insbesondere wenn sie direkte Aufzeichnungen von Gehirnsignalen verwendeten.
Diese beeindruckende Leistung wurde von Forschern der Radboud-Universität in den Niederlanden erbracht. Sie kombinierten ihre frühere Studie mit der neuesten Forschung, um präzise Rekonstruktionen zu erstellen.
“Nach meinem Verständnis sind dies die genauesten und nächstliegenden Rekonstruktionen”
so Umut Guçlu, Mitglied des Teams, das die Studie durchgeführt hat. Die Weiterentwicklung dieser Technologie des Gedankenlesens kann neue Behandlungsmöglichkeiten für Menschen mit Sehbehinderungen eröffnen.
Vorgelesene Bilder
Das Team führte zwei separate Experimente durch. Für die erste Studie wurde eine kleine Gruppe von Teilnehmern in ein fMRI-Gerät gesetzt, um die Veränderungen des Blutflusses im Gehirn zu messen. Diese Methode wird üblicherweise zur Analyse der Gehirnfunktion verwendet.
Während des Experiments wurden den Teilnehmern Gesichtsbilder gezeigt, und ihre Gehirnaktivität wurde vom fMRI-Gerät im visuellen Bereich aufgezeichnet. Diese Daten wurden dann in das Programm für künstliche Intelligenz (KI) eingegeben. Die Ergebnisse zeigten, dass die KI die Bilder erfolgreich nachgebildet hat, wobei sie den Originalbildern sehr ähnlich waren.
In einem weiteren Experiment wurden die Daten aus früheren Versuchen erneut untersucht, wobei eine Reihe von Elektroden in das Gehirn eines Makakenaffen eingeführt wurde, um dessen Reaktionen beim Betrachten künstlich erzeugter Bilder zu beobachten.
Die aktualisierte KI rekonstruierte die ursprünglichen Bilder mit nahezu fehlerfreier Präzision. Die aus der Gehirnaktivität des Affen erzeugten Bilder ähnelten den Originalbildern sehr stark.
Nach der Durchführung der Experimente setzten die Wissenschaftler ein fortschrittliches KI-System ein, um die Daten der Gehirnaktivität zu untersuchen. Dieses spezielle KI-System besaß die Fähigkeit, zu lernen und die spezifischen Bereiche des Gehirns zu bestimmen, auf die es sich konzentrieren sollte.
Verschiedene Verwendungszwecke und Anwendungen
Die Technologie hat eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Bereichen. In der KI-Gesundheitsbranche hat sie das Potenzial, die Sehkraft zu verbessern, indem sie das Gehirn anregt, um für Menschen mit Sehbehinderungen lebendigere visuelle Erfahrungen zu erzeugen.
Darüber hinaus kann sie die Kommunikation für Menschen mit Behinderungen verändern, indem sie neue Möglichkeiten der Interaktion und des Selbstausdrucks bietet.
Die Forscher kamen in ihrer Studie zu dem Schluss, dass dieses System angesichts der raschen Fortschritte bei der generativen Modellierung das Potenzial hat, in naher Zukunft noch bemerkenswertere Rekonstruktionen der Wahrnehmung und möglicherweise sogar der Bilder zu erzeugen.
Definitionen
- PAM (Predictive Attention Mechanism): Eine in der KI angewandte Methode, die sich auf relevante Teile von Gehirnsignalen konzentriert, um visuelle Wahrnehmungen zu entschlüsseln.
- Gehirnsignale: Elektrische Impulse, die von Neuronen im Gehirn erzeugt werden, um Informationen über Gedanken und Sinneseindrücke zu übermitteln.
- Neurowissenschaft: Die wissenschaftliche Untersuchung des Nervensystems, einschließlich des Gehirns, um dessen Struktur, Funktion und Störungen zu verstehen.
- Radboud-Universität: Eine renommierte Forschungsuniversität in Nijmegen, Niederlande, die für ihre Beiträge zu Wissenschaft und Technologie bekannt ist.
- fMRI-Geräte: Funktionelle Magnetresonanztomographen, die die Gehirnaktivität messen, indem sie Veränderungen des Blutflusses feststellen.
Häufig gestellte Fragen
1. Was ist die “Thoughts into Images”-Technologie? “Thoughts into Images” bezieht sich auf eine KI-Technologie, die Gehirnsignale in visuelle Bilder umwandelt. Sie nutzt Mechanismen der prädiktiven Aufmerksamkeit, um Bilder aus Gehirnaktivitätsdaten genau zu entschlüsseln und zu rekonstruieren.
2. Wie funktioniert die “Thoughts into Images”-Technologie? Die Technologie zeichnet Gehirnsignale mithilfe von fMRI-Geräten oder Elektrodenarrays auf. Diese Signale werden dann von einem fortschrittlichen KI-System verarbeitet, das die visuellen Bilder rekonstruiert, die den von der Versuchsperson gesehenen Originalreizen genau entsprechen.
3. Wer hat die “Thoughts into Images”-Technologie entwickelt? Diese Technologie wurde von Forschern der Radboud-Universität in den Niederlanden entwickelt. Ihre Arbeit kombiniert Neurowissenschaften und künstliche Intelligenz, um eine hochpräzise Bildrekonstruktion zu erreichen.
4. Was sind die möglichen Anwendungen der “Thoughts into Images”-Technologie? Zu den möglichen Anwendungen gehören die Verbesserung der Sehkraft von Menschen mit Sehbehinderungen und neue Kommunikationsmethoden für Menschen mit Behinderungen. Die Technologie könnte auch unser Verständnis der visuellen Wahrnehmung und der Gehirnfunktion verbessern.
5. Welche Experimente wurden durchgeführt, um die “Thoughts into Images”-Technologie zu testen? Die Forscher führten Experimente mit fMRI-Geräten an menschlichen Teilnehmern und mit Elektrodenarrays an Makakenaffen durch. In beiden Experimenten wurden Bilder auf der Grundlage der Gehirnaktivität erfolgreich rekonstruiert, was die Präzision und Wirksamkeit der Technologie belegt.
