Искусственный интеллект отслеживает природу мыслей

До мыслепреступлений, надеюсь, еще далеко, но в новаторском исследовании двое ученых, доктор Патрик Краусс и доктор Ахим Шиллинг из Группы когнитивной вычислительной нейронауки Университета имени Фридриха-Александра в Эрлангене-Нюрнберге (FAU), использовали искусственный интеллект для получения важных сведений о природе наших мыслей и точек возникновения их в нашем мозге ^[1]. Это позволяет существенно изменить наше понимание мыслительных процессов и эмоций человека.

Какое будет следующее слово в предложении? Что я увижу через минуту? Как меняется окружающая среда, когда я делаю это, и что происходит с моим телом, когда я делаю то? Все эти вопросы возникают из глубин сознания, а ответы на них охватывают наше внимание и влияют на поведение. Поэтому влиять на работу мозга ^[1] невероятно сложно, но все же возможно. О чем и рассказывают материалы сообщества ^[2]. Подписывайтесь, чтобы не пропустить свежие статьи.

Как искусственный интеллект читает мысли

Человеческий мозг ^[1] постоянно занят на всех уровнях сложности и абстракции предсказанием того, что произойдет дальше. Это состояние известно как предиктивное кодирование, и считается одной из главных задач человеческого супероргана, делающего возможным адаптивное поведение и позволяющего нам ориентироваться в окружающей среде.

Доктор Патрик Краусс и доктор Ахим Шиллинг из группы когнитивной вычислительной нейронауки на кафедре распознавания образов компьютерных наук 5 в FAU сумели подтвердить эту широко распространенную гипотезу и представить новые результаты в недавнем исследовании ^[3].

Эти методы на основе ИИ используются в сочетании с обычными измерениями ЭЭГ или МЭГ, когда электроды прикрепляются к поверхности черепа для измерения активности мозга ^[1].

Эпилепсия, как точка отсчета

Эпилептический припадок начинается с локального возбуждения где-то в мозге ^[1], и это возбуждение охватывает все участки, буквально задействуя мозг ^[1] на 100%. Найти очаг – самая сложная и важная задача в лечении эпилепсии. Для этого приходится буквально лезть в мозг ^[1], устанавливая в нем нейроимпланты. Которые могут выполнять несколько функций ^[4].

В нашем случае, двое физиков и нейробиологов проанализировали спонтанную активность человеческого мозга ^[1] с помощью автокодировщиков — усовершенствованной формы искусственного интеллекта, которая позволяет распознавать закономерности и связи в сложных объемах данных, предоставляемых нашим мозгом ^[1], что было бы невозможно с помощью более традиционных методов.

Это стало возможным благодаря сотрудничеству с исследователями из Сотрудничество с Центром эпилепсии Университетской больницы Эрлангена. Пациентам с эпилепсией в Центре имплантируют электроды в мозг ^[1] перед хирургическим удалением эпилептогенных очагов.

Работа с данными и фундамент предиктивного искусственного интеллекта

Используя полученные в результате особенно редкие и потому особенно ценные данные, исследователи сделали открытие: определенные спонтанные активности в нашем мозге ^[1], известные как события локального потенциала поля (ЛПП), способны определять то, как работает наш мозг ^[1].

Эти спонтанные сигналы, по-видимому, играют важную роль в том, как наш мозг ^[1] обрабатывает информацию, даже при отсутствии внешних стимулов.

В исследовании мы поняли, что наш мозг ^[1] постоянно движется через активные состояния, определяемые этими LFP. Это как если бы наш мозг ^[1] постоянно проигрывал различные варианты того, что может произойти дальше, даже если мы не делаем и не воспринимаем ничего конкретного и не получаем никаких внешних стимулов в этот момент времени.

Доктор Патрик Краусс.

Мы также обнаружили, что форма этих LFP определяет направление потока информации в мозге ^[1]. Это может дать нам важные сведения о том, как мысли и чувства обрабатываются в нашем сознании.

Доктор Ахим Шиллинг.

Результаты исследования

Результаты не только открывают новые возможности для исследований, но и могут привести к лучшим методам диагностики и лечения заболеваний мозга ^[1]. Эти методы на основе ИИ также могут использоваться в сочетании с обычными измерениями ЭЭГ или МЭГ, когда электроды прикрепляются к поверхности черепа для измерения активности мозга ^[1].

Знание того, что обычно делает наш мозг ^[1], когда мы находимся в состоянии покоя, может быть полезно для диагностических целей. Если мы сможем лучше понять, как работает и обрабатывает информацию наш мозг ^[1], это позволит нам разработать более конкретные методы диагностики и лечения неврологических заболеваний. Если, например, мозг ^[1] входит в состояние, которое не коррелирует с внешними стимулами, это может быть признаком патологических изменений

Доктор Ахим Шиллинг.

Рост связей между технологиями и исследованиями мозга

Пока искусственный интеллект используется как инструмент, результаты двух исследователей FAU помогают ускорить развитие самого искусственного интеллекта. Долгосрочная цель: искусственный интеллект, вдохновленный нейронаукой, способный непрерывно делать прогнозы, даже если в данный момент он не обрабатывает никаких входных данных.

Это может быть особенно полезно, например, в системах искусственного интеллекта, встроенных в транспортные средства, особенно если учитывать вопросы безопасности

Доктор Ахим Шиллинг.

Даже если трафик не загруженный и автомобиль движется по шоссе только прямо, ИИ было бы полезно фоново учитывать, какие дорожные происшествия могут произойти в ближайшее время и на которые ему, возможно, придется отреагировать.

Доктор Патрик Краусс.

Таким образом, исследование доктора Патрика Краусса и доктора Ахима Шиллинга показывает, что синергетическая связь между искусственным интеллектом и исследованиями мозга ^[1] способна расширить границы знаний о когнитивных процессах и функциях мозга ^[1], что в конечном итоге приведет к появлению новых инновационных подходов в медицинской диагностике и терапии.

Растущее слияние технологий и исследований мозга ^[1] также показывает, насколько решающее значение имеют междисциплинарные подходы для расшифровки сложных систем, встречающихся в природе. Сосредоточение таких междисциплинарных подходов вы найдете в сообществе ^[2]. Подписывайтесь, чтобы не пропускать свежие статьи!