La IA Ahora Visualiza tus Pensamientos – Investigadores Japoneses Crean Reconstrucción de Imagen Basada en Cerebro

• Investigadores japoneses han desarrollado una IA que puede literalmente ver lo que estás imaginando.
• El sistema usa reconstrucción profunda de imagen a partir de actividad cerebral humana.
• Después del entrenamiento inicial, la DNN pudo reconstruir imágenes que nunca había visto antes.

La investigación realizada en los últimos años en inteligencia artificial nos ha asombrado a todos. Diariamente, interactuamos con docenas de programas de IA, como asistente de voz personal, motor de búsqueda web, plataformas de redes sociales, y recientemente Samsung introdujo una tecnología que usa aprendizaje automático para convertir cualquier formato de video a resolución 8K. Las posibilidades son infinitas.

Parece que cada mes hay algún desarrollo asombroso en IA que contribuye mucho a cambiar el mundo para mejor. A finales de 2017, Nvidia reveló una red neuronal capaz de imaginar escenas o imágenes que nunca había visto antes. Y ahora, un equipo de investigadores japoneses en ATR Computational Neuroscience Labs ha desarrollado una IA que puede literalmente ver tus pensamientos.

Solo piensa en algo, y un robot intenta visualizarlo. Los investigadores han hecho esto posible a través de reconstrucción profunda de imagen a partir de actividad cerebral humana. Si una persona, por ejemplo, está mirando una imagen de la letra "Z", la IA formará una imagen que se asemeja a una versión difusa de esa. En realidad lee la mente de la persona – más o menos. Descubramos en detalle cómo funciona este sistema.

Avances Recientes

Hasta ahora, la fMRI (Imagen por Resonancia Magnética funcional), basada en técnica de aprendizaje automático, nos ha permitido ver el contenido perceptual. Pero ha estado limitado a la reconstrucción de bajo nivel de bases de imagen.

El año pasado, los avances en neurociencia nos permitieron decodificar actividad cortical visual en niveles jerárquicos de Red Neuronal Profunda (DNN).

Los niveles predichos podrían usarse para detectar categorías de objetos imaginados de un array de características computadas para diferentes imágenes de objetos. La decodificación de objetos imaginados revela reclutamiento progresivo de representaciones visuales de alto a bajo nivel. Esto nos ofreció una técnica para utilizar datos de características visuales jerárquicas.

La Nueva Técnica de Reconstrucción de Imagen

Ahora, científicos japoneses han ideado una técnica de reconstrucción de imagen que optimiza los valores de píxeles de la imagen para hacer coincidir sus características DNN que fue extraída como múltiples capas de actividad cerebral humana.

Referencia: bioRxiv | doi: 10.1101/240317

El sistema analiza las señales que vienen del escáner fMRI en tiempo real usando una DNN, que recrea lo que las personas están viendo. Para entrenar el sistema, se mostraron imágenes del mundo natural a tanto la IA como a los participantes, para que la red pudiera determinar con precisión el patrón de flujo de sangre en el cerebro mientras las personas perciben diferentes fotos.

Después de la primera fase del entrenamiento (10 semanas), la DNN pudo reconstruir imágenes (en tiempo real) que nunca había visto antes, como números y letras.

Reconstrucciones de letras del alfabeto

Calidad de reconstrucción de formas artificiales coloreadas

Aprenden de la misma forma que los psíquicos humanos – adivinando. Sabe cómo se ven tus ondas cerebrales cuando estás pensando en un número particular. El sistema visualiza tus pensamientos adivinando la salida que quieres ver, basándose en tu actividad cerebral.

A diferencia de los humanos, puede hacer muchas adivinanzas. Toma todos los datos que tiene (extraídos de ondas cerebrales en forma de DNN) y los transforma en una imagen. El sistema hace esto una y otra vez hasta que recrea la imagen sensata.

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¿Qué Sigue?

De todos los desarrollos recientes de inteligencia artificial, este suena como ciencia ficción. Esta tecnología podría ser realmente útil para personas que no pueden hablar. Por ahora, le falta perfección cuando se trata de leer mentes, por lo que el estudio necesita más mejoras.

Mientras tanto, en el futuro, algunos enfoques de IA más avanzados podrían abrir nuevos modos de comunicación. Como dijimos antes, las posibilidades son ilimitadas.