AI Kini Memvisualisasikan Pikiran Anda – Peneliti Jepang Menciptakan Rekonstruksi Gambar Berbasis Otak

• Peneliti Jepang telah mengembangkan AI yang benar-benar dapat melihat apa yang Anda bayangkan.
• Sistem ini menggunakan rekonstruksi gambar mendalam dari aktivitas otak manusia. 
• Setelah pelatihan awal, DNN mampu merekonstruksi gambar yang belum pernah dilihat sebelumnya. 

Penelitian yang dilakukan beberapa tahun terakhir mengenai kecerdasan buatan telah membuat kita semua takjub. Setiap hari, kami berinteraksi dengan lusinan program AI, seperti asisten suara pribadi, mesin pencari web, platform media sosial, dan baru-baru ini Samsung memperkenalkan teknologi yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengonversi format video apa pun ke resolusi 8K. Kemungkinannya tidak terbatas.

Sepertinya setiap bulannya terjadi perkembangan menakjubkan dalam AI yang berkontribusi besar dalam mengubah dunia menjadi lebih baik. Di penghujung tahun 2017, Nvidia mengungkap jaringan saraf yang mampu membayangkan adegan atau gambar yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dan kini, tim peneliti Jepang di ATR Computational Neuroscience Labs telah mengembangkan AI yang benar-benar dapat melihat pikiran Anda.

Bayangkan saja apa saja, dan robot mencoba memvisualisasikannya. Para peneliti telah mewujudkan hal ini melalui rekonstruksi gambar mendalam dari aktivitas otak manusia. Misalnya, jika seseorang melihat gambar huruf “Z”, AI akan membentuk gambar yang menyerupai versi fuzzy tersebut. Itu benar-benar membaca pikiran seseorang – semacam itu. Mari kita cari tahu secara detail cara kerja sistem ini.

Kemajuan Terkini

Sejauh ini, fMRI (pencitraan resonansi magnetik fungsional), berdasarkan teknik pembelajaran mesin, memungkinkan kita melihat konten persepsi. Namun hal ini terbatas pada rekonstruksi basis gambar tingkat rendah.

Tahun lalu, kemajuan dalam ilmu saraf memungkinkan kami menguraikan aktivitas kortikal visual ke dalam tingkat hierarki Deep Neural Network (DNN).

Level yang diprediksi dapat digunakan untuk mendeteksi kategori objek yang dibayangkan dari serangkaian fitur yang dihitung untuk gambar objek yang berbeda. Penguraian kode objek yang dibayangkan mengungkapkan perekrutan progresif representasi visual dari tinggi ke rendah. Hal ini memberi kami teknik untuk memanfaatkan data dari fitur visual hierarki.

Teknik Rekonstruksi Gambar Baru

Kini, ilmuwan Jepang telah menemukan teknik rekonstruksi gambar yang mengoptimalkan nilai piksel gambar agar sesuai dengan fitur DNN yang diekstraksi dari beberapa lapisan aktivitas otak manusia.

Referensi: bioRxiv | doi:10.1101/240317

Sistem menganalisis sinyal yang berasal dari pemindai fMRI secara real-time menggunakan DNN, yang selanjutnya menciptakan kembali apa yang dilihat orang. Untuk melatih sistem, gambar alam diperlihatkan kepada AI dan peserta, sehingga jaringan dapat secara tepat menentukan pola aliran darah di otak sementara orang melihat foto yang berbeda.

Setelah pelatihan tahap pertama (10 minggu), DNN mampu merekonstruksi gambar (secara real time) yang belum pernah dilihat sebelumnya, seperti angka dan huruf.

Rekonstruksi huruf alfabet

Kualitas rekonstruksi bentuk buatan berwarna

Mereka belajar dengan cara yang sama seperti yang dilakukan paranormal manusia – yaitu dengan menebak. Ia mengetahui seperti apa gelombang otak Anda ketika Anda memikirkan angka tertentu. Sistem memvisualisasikan pikiran Anda dengan menebak keluaran yang ingin Anda lihat, berdasarkan aktivitas otak Anda.

Berbeda dengan manusia, ia bisa menebak-nebak. Dibutuhkan semua data yang dimilikinya (diekstraksi dari gelombang otak dalam bentuk di DNN) dan mengubahnya menjadi gambar. Sistem melakukan ini berulang kali hingga menghasilkan gambar yang masuk akal.

Baca:AI Google Menciptakan AI yang Mengalahkan Kode Manusia

Apa Selanjutnya?

Dari semua perkembangan kecerdasan buatan baru-baru ini, yang satu ini terdengar seperti fiksi ilmiah. Teknologi ini bisa sangat membantu bagi orang yang tidak bisa berbicara. Untuk saat ini, kesempurnaan dalam membaca pikiran masih kurang, oleh karena itu penelitian ini perlu perbaikan lebih lanjut.

Sementara itu, di masa depan, beberapa pendekatan AI yang lebih canggih dapat membuka cara komunikasi baru. Seperti yang telah kami katakan sebelumnya, kemungkinannya tidak terbatas.