ニューラル ネットワークの父であるジェフリー ヒントンは、生涯をかけた仕事を後悔していると述べ、Google を辞任しました。
今では、彼の AI に対する恐怖は不当なものではないようです。
なぜなら、ChatGPT のようなモデルは、82% もの高い精度で心を読むことを学習しているからです。
テキサス大学オースティン校の研究者は、GPT ベースの言語デコーダーを開発しました。
非侵襲的な MRI/fMRI を通じて脳活動情報を収集し、思考を言語に変換できます。
論文アドレス: https://www.nature.com/articles/s41593-023-01304-9
驚くべきことに、ピクサーのサイレント映画を見ているときに、あなたの脳のデコーダーがあなたの考えを読み取ることができます。
この ChatGPT に似たモデルは、人間の思考を前例のない精度で解読し、脳イメージングの新たな可能性を開拓し、プライバシーに関する懸念を引き起こします。
この研究が発表されるとすぐに、インターネット上で大騒ぎを引き起こしました。ネチズンたちは「怖すぎる」と叫んだ。
#私たちは真の思想警察にまた一歩近づいています。GPT は 82% の精度で心を読み取りますそれでは、この恐ろしい脳デコーダーはどうなのでしょうか「読心術」達成?
ここで、機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) 技術について触れなければなりません。この技術は、大脳皮質のさまざまな部分の血中酸素濃度をモニタリングすることで、脳の動的な変化の画像を取得できます。
つまり、fMRI データを分析するだけで、参加者の脳内のストーリーやイメージを非侵襲的な方法で言葉で表現することができます。
#脳の活動は暗号化された信号のようなもので、事前にトレーニングされた大規模な言語モデルによって解読する機能が提供されます。
ここでは、研究者が GPT-1 に基づいてニューラル ネットワーク言語モデルをトレーニングしました。
Alexander Huth 氏は、3 人の被験者に音声ポッドキャストを 16 時間連続して聞いてもらい、聞きながら fMRI データを収集しました。
これらの言語ポッドキャストは、主にトーク ショーや TED トーク (ニューヨーク タイムズのモダン ラブなど) です。
研究者たちは次に、大規模な言語モデルを使用して、参加者の fMRI データセットを単語やフレーズに翻訳しました。
次に、新しい録音を聞いている参加者の脳活動がテストされ、翻訳されたテキストが参加者が聞いたテキストにどれだけ近いかを観察することで、デコーダが正しく機能しているかどうかを知ることができます。正確です。
人間が聞いた文(左)と脳活動に基づいてデコーダが出力した文(右)を比較すると、青と紫の部分が大きな割合を占めていることがわかります。大多数であり、青は完全に一貫していることを表し、紫は一般的なアイデアが正確であることを意味します。
ほぼすべての単語には 1 対 1 の対応関係はありませんが、文全体の意味は保持されます。これは、デコーダーが脳への信号を「解釈」していることを意味します。
たとえば、最後の文で、被験者は「私はまだ運転免許証を取得していません」と聞きましたが、デコーダーによって与えられた答えは「彼女は学習を始める準備ができていません」でした。まだ運転するから。」
研究者が主張しているように、人工知能は思考を正確な単語や文章に翻訳することはできませんが、それを書き換えます。
次に、被験者は心の中で静かに物語を構築し、それを声に出して再話して、再話バージョンとデコーダで翻訳されたバージョンの違いを確認するように依頼されました。
#意味の重複が依然として非常に多いことがわかります。
最後に、被験者は音声のないアニメーション映画を視聴しましたが、デコーダーは被験者の脳活動を分析することで、視聴しているものの概要を取得することができました。
#実験の結果、GPT モデルは、知覚された音声、想像された音声、さらには無声ビデオから、驚異的な精度で理解可能な単語シーケンスを生成することがわかりました。
#具体的な正確率は次のとおりです:知覚された音声 (被験者は録音を聞いています): 72 ~ 82%
想像上の言語 (被験者は頭の中で 1 分間のストーリーを語ります): 41-74%
サイレント映画 (被験者はピクサーのサイレント映画クリップを鑑賞します): 21- 45%
MIT の神経科学者グレタ・タックート氏は、音声認識は外部から駆動されるプロセスであり、想像力は能動的な内部プロセスであると述べています。 、大規模な言語モデルを通じて脳内部の活動を目の前に表示することができます。
私たちは今、脳から情報を読み取ることができるでしょうか?はい、ある程度はそうです。このデコーダは、いつか話す能力を失った人々を助けるために使用されるかもしれません。人々の精神的健康状態を調査します。
精神的プライバシー、消滅
しかし、人間の心を解読できるという見通しは、精神的プライバシーについての疑問も引き起こします。# Huth 博士は、この言語解読方法には一定の制限があると指摘しました。
fMRI スキャナーはかさばって高価であり、モデルのトレーニングは長くて退屈なプロセスであるため、つまり、各人を個別にトレーニングする必要があります。
チームは、他の被験者からのデータで訓練されたデコーダーを使用して、新しい被験者の思考を解読する追加研究を実施しました。
この研究では、さまざまな被験者からのデータを使用してトレーニングされたデコーダーのパフォーマンスがわずかに優れていることがわかりました。
つまり、被験者自身の脳によって記録されたデータを使用して AI モデルをトレーニングするだけで、その精度は非常に高くなります。
これは、各脳が意味を表現する独自の方法を持っていることを示唆しています。
さらに、参加者は他のことを考えることで内なる独白をブロックし、デコーダーから逃れることができました。 7まで数えたり、家畜のリストをあげたり、まったく別の物語を語ったりするのと同じです。
言い換えれば、このデコーダが正確な結果を得たい場合は、ボランティアの協力が必要です。
しかし、科学者たちは、将来のデコーダはこれらの制限を克服する可能性があり、将来、嘘発見器と同様に悪用される可能性があることを認めています。
これらおよびその他の予期せぬ理由により、素晴らしい新しい世界が到来すると研究者らは結論付けました。
脳解読技術のリスクに対する意識を高め、すべての人の精神的プライバシーを保護する政策を策定することが重要です。
「ブラック ミラー」には、保険代理店が事件を調査するために機械 (視覚モニターと脳センサーを備えた) を使って人々の記憶を読み取るシーンがあります。
しかし、その未来は今かもしれません。
テキサス大学の研究者らによるこの画期的な進歩は、神経科学、通信、人間とコンピューターの相互作用の分野での応用の可能性を直接促進します。
「脳デコーダー」はまだ研究の初期段階にありますが、いつか記録に使用されるかもしれません。人々の夢を実現し、ブレイン・コンピュータ・インターフェースの更なる発展の原動力となります。
研究を主導した神経科学者のアレクサンダー・ヒュース博士は次のように述べています。「私たちはこの仕組みに衝撃を受けました。私はこれに15年間取り組んできました...それで、ついにそれが機能したときはショックを受け、興奮しました。
「X-MEN」のチャールズX教授の脳スキャン技術にまた一歩近づいたようです。
この研究を読んだ後、多くの人が即座に「脳が爆発」します。一部のネチズンは、
人工知能は人間よりも 10,000 倍速く通信できるだけでなく、人間の思考さえ読み取ることができると述べています。 「これはクールだ」と「待て、我々は排除されるのか?」の間には紙一重の関係がある。
#AI は超能力者のように心を読むことができるようになりました。 「覚えておいてください」、これはバージョン 1.0 のみです。将来的には、プライバシーは私たちの念頭に置かれなくなるでしょう。世界経済フォーラムの「第 4 次産業革命」は、このことを非常に明確にしています。
##連続言語が人間の脳の活動から非侵襲的な方法で再構築されたのはこれが初めてです!
この研究に関して、生命倫理学者のロドリゲス・アリアス・ヴァイルヘン氏は、これまでのところ、人間の脳は私たちのプライバシーを守ってきたと述べました。
「この発見は、将来この自由を犠牲にする第一歩になるかもしれません。」
# #以上がAI精神モデルが82%の精度で脳情報の解読に成功の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。