Jetez un oeil, et vous verrez, dans votre imagination – ScienceDaily

La numérisation de votre cerveau pour décoder le contenu de votre esprit a fait l'objet d'un intense intérêt de recherche depuis un certain temps. À mesure que les études ont progressé, les scientifiques ont progressivement réussi à interpréter ce que les sujets de test voient, se souviennent, imaginent et même rêvent.

Il y a eu des limitations importantes, cependant, en commençant par la nécessité de cataloguer de manière approfondie les modèles de cerveau unique de chaque sujet, qui sont ensuite combinés avec un petit nombre d'images préprogrammées. Ces procédures exigent que les sujets subissent des examens de fMRI longs et coûteux.

Maintenant, une équipe de chercheurs à Kyoto a utilisé l'intelligence artificielle basée sur le réseau neuronal pour décoder et prédire ce qu'une personne voit ou imagine, en se référant à un catalogue d'images beaucoup plus important. Leurs résultats sont rapportés dans Nature Communications .

"Lorsque nous regardons un objet, nos cerveaux traitent ces modèles hiérarchiquement, en commençant par les fonctionnalités les plus simples et les plus progressives à plus complexes", explique le chef d'équipe Yukiyasu Kamitani de l'Université de Kyoto.

"L'AI que nous avons utilisé fonctionne sur le même principe. Nommé« Deep Neural Network », ou DNN, il a été formé par un groupe maintenant chez Google.»

L'équipe de l'Université de Kyoto et les Laboratoires de Neurocience Computationnelle de Recherche de Télécommunications Avancées ont découvert que les patches d'activité cérébrale peuvent être décodés, ou traduits, dans des modèles de signaux de neurones simulés dans le DNN lorsque les deux sont affichés de la même image.

En outre, les chercheurs ont constaté que les zones visuelles inférieures et supérieures dans le cerveau …

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Note : Cet article est extrait et traduit automatiquement de flux RSS provenant de différents sites. Etant donné que ce sont des traductions automatiques, la qualité peut aller de l’acceptable au pire. Ces publications automatiques me servent à collecter suffisamment de données pour mes expérimentations avec le Deep Learning et le Framework TensorFlow.

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