AI가 이제 당신의 생각을 시각화합니다 – 일본 연구원들이 뇌 기반 이미지 재구성을 만듭니다

• 일본 연구원들은 사용자가 상상하는 것을 문자 그대로 볼 수 있는 AI를 개발했습니다.
• 시스템은 인간의 두뇌 활동을 바탕으로 심층 이미지 재구성을 사용합니다. 
• 초기 훈련 후 DNN은 이전에 본 적이 없는 사진을 재구성할 수 있었습니다. 

지난 몇 년 동안 인공 지능에 대한 연구는 우리 모두를 놀라게 했습니다. 우리는 매일 개인 음성 비서, 웹 검색 엔진, 소셜 미디어 플랫폼과 같은 수십 개의 AI 프로그램과 상호 작용하며 최근 삼성은 기계 학습을 사용하여 모든 비디오 형식을 8K 해상도로 변환하는 기술을 도입했습니다. 가능성은 무궁무진합니다.

매달 세상을 더 나은 방향으로 변화시키는 데 많은 기여를 하는 놀라운 AI 발전이 있는 것 같습니다. 2017년 말, 엔비디아는 이전에 본 적 없는 장면이나 그림을 상상할 수 있는 신경망을 공개했습니다. 그리고 이제 ATR Computational Neuroscience Labs의 일본 연구진이 말 그대로 당신의 생각을 볼 수 있는 AI를 개발했습니다.

무엇이든 생각하면 로봇이 그것을 시각화하려고 합니다. 연구자들은 인간의 두뇌 활동을 바탕으로 심층적인 이미지 재구성을 통해 이를 가능하게 했습니다. 예를 들어, 사람이 문자 "Z"의 사진을 보고 있다면 AI는 그것의 퍼지 버전과 유사한 이미지를 형성합니다. 그것은 실제로 사람의 마음을 읽는다. 이 시스템이 어떻게 작동하는지 자세히 알아봅시다.

최근 발전

지금까지 기계 학습 기술을 기반으로 한 fMRI(기능적 자기 공명 영상)를 통해 우리는 지각 내용을 볼 수 있었습니다. 그러나 이는 이미지 기반의 낮은 수준 재구성으로 제한되었습니다.

지난해 신경과학의 발전으로 시각 피질 활동을 심층 신경망(DNN)의 계층적 수준으로 해독할 수 있게 되었습니다.

예측된 수준은 다양한 객체 이미지에 대해 계산된 특징 배열에서 상상된 객체 카테고리를 탐지하는 데 사용될 수 있습니다. 상상된 물체의 해독은 높은 수준에서 낮은 수준의 시각적 표현의 점진적인 모집을 보여줍니다. 이는 우리에게 계층적 시각적 특징의 데이터를 활용하는 기술을 제공했습니다.

새로운 이미지 재구성 기법

이제 일본 과학자들은 인간 두뇌 활동의 여러 계층에서 추출된 DNN 특징과 일치하도록 이미지의 픽셀 값을 최적화하는 이미지 재구성 기술을 개발했습니다.

참조: bioRxiv | 도이:10.1101/240317

이 시스템은 DNN을 사용하여 fMRI 스캐너에서 나오는 신호를 실시간으로 분석하여 사람들이 보고 있는 것을 더욱 재현합니다. 시스템을 훈련시키기 위해 자연 세계의 사진이 AI와 참가자 모두에게 보여졌기 때문에 네트워크는 사람들이 서로 다른 사진을 인식하는 동안 뇌의 혈액 흐름 패턴을 정확하게 결정할 수 있었습니다.

첫 번째 훈련 단계(10주) 후에 DNN은 숫자와 알파벳처럼 이전에 볼 수 없었던 그림을 (실시간으로) 재구성할 수 있었습니다.

알파벳 문자 재구성

유색 인공 형상의 재구성 품질 

그들은 인간의 심령술사와 같은 방식으로 추측을 통해 배웁니다. 특정 숫자를 생각할 때 뇌파가 어떻게 보이는지 알고 있습니다. 시스템은 귀하의 두뇌 활동을 기반으로 귀하가 보고 싶은 결과를 추측하여 귀하의 생각을 시각화합니다.

인간과 달리 추측을 많이 할 수 있습니다. 보유한 모든 데이터(DNN 형식의 뇌파에서 추출)를 가져와 이미지로 변환합니다. 시스템은 합리적인 이미지를 다시 만들 때까지 이 작업을 계속해서 수행합니다.

읽기:Google의 AI가 인간의 코드를 능가하는 AI를 만듭니다

다음은 무엇인가요?

최근의 모든 인공 지능 개발 중에서 이것은 공상 과학 소설처럼 들립니다. 이 기술은 말을 할 수 없는 사람들에게 정말 도움이 될 수 있습니다. 현재로서는 마음을 읽는 데 있어서 완벽성이 부족하므로 연구에 추가적인 개선이 필요합니다.

한편, 미래에는 좀 더 발전된 AI 접근 방식이 새로운 커뮤니케이션 모드를 열 수 있습니다. 앞서 말했듯이 가능성은 무한합니다.