A IA agora visualiza seus pensamentos – Pesquisadores japoneses criam reconstrução de imagens baseada no cérebro

• Pesquisadores japoneses desenvolveram uma IA que pode literalmente ver o que você está imaginando.
• O sistema utiliza reconstrução profunda de imagens da atividade cerebral humana. 
• Após o treinamento inicial, a DNN conseguiu reconstruir imagens que nunca tinha visto antes. 

As pesquisas feitas nos últimos anos sobre inteligência artificial surpreenderam a todos nós. Diariamente, interagimos com dezenas de programas de IA, como assistente pessoal de voz, mecanismo de busca na web, plataformas de mídia social e, recentemente, a Samsung introduziu uma tecnologia que usa aprendizado de máquina para converter qualquer formato de vídeo para resolução de 8K. As possibilidades são infinitas.

Parece que todos os meses há algum desenvolvimento surpreendente na IA que contribui muito para mudar o mundo para melhor. No final de 2017, a Nvidia revelou uma rede neural capaz de imaginar cenas ou imagens que nunca tinha visto antes. E agora, uma equipe de pesquisadores japoneses do ATR Computational Neuroscience Labs desenvolveu uma IA que pode literalmente ver seus pensamentos.

Basta pensar em qualquer coisa e um robô tenta visualizá-la. Os pesquisadores tornaram isso possível através da reconstrução profunda de imagens da atividade cerebral humana. Se uma pessoa, por exemplo, estiver olhando para uma imagem da letra “Z”, a IA formará uma imagem semelhante a uma versão difusa dela. Na verdade, ele lê a mente da pessoa – mais ou menos. Vamos descobrir em detalhes como funciona esse sistema.

Avanços recentes

Até o momento, a fMRI (ressonância magnética funcional), baseada na técnica de aprendizado de máquina, nos permitiu visualizar o conteúdo perceptual. Mas tem sido limitado à reconstrução de baixo nível de bases de imagens.

No ano passado, os avanços na neurociência nos permitiram decodificar a atividade cortical visual em níveis hierárquicos de Rede Neural Profunda (DNN).

Os níveis previstos poderiam ser usados para detectar categorias de objetos imaginados a partir de uma série de recursos computados para diferentes imagens de objetos. A decodificação de objetos imaginados revela o recrutamento progressivo de representações visuais de alto a baixo. Isso nos ofereceu uma técnica para utilizar dados de recursos visuais hierárquicos.

A nova técnica de reconstrução de imagens

Agora, os cientistas japoneses criaram uma técnica de reconstrução de imagem que otimiza os valores de pixel da imagem para corresponder às suas características DNN, que foram extraídas como múltiplas camadas de atividade cerebral humana.

Referência: bioRxiv | doi:10.1101/240317

O sistema analisa os sinais provenientes do scanner fMRI em tempo real usando um DNN, que recria ainda mais o que as pessoas estão vendo. Para treinar o sistema, as imagens do mundo natural foram mostradas à IA e aos participantes, para que a rede pudesse determinar com precisão o padrão de fluxo sanguíneo no cérebro enquanto as pessoas percebiam diferentes fotos.

Após a primeira fase do treinamento (10 semanas), o DNN conseguiu reconstruir imagens (em tempo real) nunca antes vistas, como números e alfabetos.

Reconstruções de letras alfabéticas

Qualidade de reconstrução de formas artificiais coloridas 

Eles aprendem da mesma forma que os médiuns humanos – adivinhando. Ele sabe como são suas ondas cerebrais quando você pensa em um determinado número. O sistema visualiza seus pensamentos adivinhando o resultado que você deseja ver, com base na sua atividade cerebral.

Ao contrário dos humanos, ele pode fazer muitas suposições. Ele pega todos os dados que possui (extraídos das ondas cerebrais no formato DNN) e os transforma em uma imagem. O sistema faz isso repetidamente até recriar a imagem sensível.

Leia:A IA do Google cria uma IA que supera o código humano

O que vem a seguir?

De todos os desenvolvimentos recentes da inteligência artificial, este parece uma ficção científica. Essa tecnologia pode ser muito útil para pessoas que não conseguem falar. Por enquanto falta perfeição na leitura de mentes, portanto o estudo precisa de mais melhorias.

Entretanto, no futuro, algumas abordagens de IA mais avançadas poderão abrir novos modos de comunicação. Como dissemos anteriormente, as possibilidades são ilimitadas.