Yapay Zeka İnsanların Düşüncelerini %80 Doğrulukla Görüntüye Dönüştürüyor
Yapay zeka metin komutlarına dayalı görüntüler oluşturabilir. Bilim insanları teknolojinin beyin aktivitesini okuyarak ürettiği resimlerden oluşan bir galeriyi tanıttı.
Yapay zeka destekli yeni algoritma, bu beyin taramalarından bir oyuncak ayı ve bir uçak da dahil olmak üzere yaklaşık 1.000 görüntüyü yüzde 80 doğrulukla yeniden oluşturdu.
Osaka Ãœniversitesi’nden araÅŸtırmacılar, OpenAI’nin DALL-E 2’sinde yer alan ve metin girdilerine dayalı olarak herhangi bir görüntü oluÅŸturabilen popüler Kararlı Difüzyon modelini kullandılar.
Ekip katılımcılara ayrı ayrı görüntü setleri göstererek fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) taramaları topladı ve yapay zeka daha sonra bunları çözdü.
Ekip bioRxiv’de yayınlanan çalışmada, “Yöntemimizin insan beyin aktivitesinden yüksek anlamsal doÄŸrulukla yüksek çözünürlüklü görüntüleri yeniden yapılandırabildiÄŸini gösteriyoruz” dedi.
Önceki görüntü yeniden yapılandırma çalışmalarının aksine, yöntemimiz karmaşık derin öğrenme modellerinin eğitimini veya ince ayarını gerektirmiyor.
AraÅŸtırmayı yöneten Yu Takagi’ye göre algoritma, beynin oksipital ve temporal loblar gibi görüntü algısıyla ilgili bölümlerinden bilgi çekiyor.
Science.org’un haberine göre ekip, aktif beyin bölgelerindeki kan akışı deÄŸiÅŸikliklerini yakaladığı için fMRI kullandı.
FMRI oksijen moleküllerini tespit edebildiÄŸinden, tarayıcılar düşüncelerimiz ya da duygularımız varken nöronlarımızın – beyin sinir hücrelerimizin – beynin neresinde en çok çalıştığını (ve en çok oksijen çektiÄŸini) görebiliyor.
Bu çalışmada, her biri 10.000 görüntüden oluşan bir seti görüntüleyen toplam dört katılımcı kullanıldı.
Yapay zeka, görüntüleri televizyondaki parazite benzer bir gürültü olarak üretmeye başlıyor ve daha sonra algoritmanın üzerinde eğitildiği resimlere atıfta bulunarak ve bir eşleşme bularak aktivitede gördüğü ayırt edilebilir özelliklerle değiştiriliyor.
Çalışmaya göre, ‘Basit çerçevemizin beyin aktivitesinden yüksek çözünürlüklü (512 x 512) görüntüleri yüksek anlamsal doÄŸrulukla yeniden yapılandırabileceÄŸini gösteriyoruz’.
‘Belirli bileÅŸenleri farklı beyin bölgeleriyle eÅŸleÅŸtirerek bir LDM’nin her bileÅŸenini sinirbilim perspektifinden nicel olarak yorumluyoruz.
Bir LDM [gizli difüzyon modeli] tarafından uygulanan metinden görüntüye dönüştürme işleminin, koşullu metin tarafından ifade edilen anlamsal bilgiyi nasıl içerdiğine ve aynı zamanda orijinal görüntünün görünümünü nasıl koruduğuna dair nesnel bir yorum sunuyoruz.
Yapay zekayı beyin tarayıcılarıyla birleştirmek, bilim camiası arasında iç dünyalarımızın kilidini açmak için yeni anahtarlar olduğuna inandıkları bir görev olmuştur.
Kasım ayında yapılan bir çalışmada bilim insanları bu teknolojileri kullanarak sözel olmayan, felçli hastaların beyin dalgalarını analiz etti ve bunları gerçek zamanlı olarak bilgisayar ekranında cümlelere dönüştürdü.
‘Zihin okuma’ makinesi, bir kiÅŸi tam cümleler oluÅŸturmak için sessizce kelimeleri fonetik olarak hecelemeye çalışırken beyin aktivitesini çözebilir.
Kaliforniya Ãœniversitesi’nden araÅŸtırmacılar, nöroprotez konuÅŸma cihazlarının felç nedeniyle konuÅŸamayan veya yazamayan insanlara iletiÅŸimi yeniden saÄŸlama potansiyeline sahip olduÄŸunu söyledi.
Testlerde cihaz, dakikada 29,4 karakter hızında ve ortalama yüzde 6,13 karakter hata oranıyla 1.152 kelimelik bir kelime dağarcığından cümleler üretmek için her bir harfi fonetik olarak sessizce konuşmaya çalışan gönüllünün beyin aktivitesini çözdü.
Daha sonraki deneylerde yazarlar, yaklaşımın 9.000’den fazla kelime içeren büyük kelime daÄŸarcıklarına genelleÅŸtirildiÄŸini ve ortalama yüzde 8,23 hata oranına sahip olduÄŸunu bulmuÅŸlardır.
Kaynak: https://www.dailymail.co.uk
Derleyen: Figen Berber
Yapay Zeka Hayvanlarla Konuşmamıza Yardımcı Olabilir mi?