Yapay Zeka ile Akıl Okumanın Gizemlerini Çözmek

Twitter böyle şeylere bayılıyor. “Bilim insanları , insanların beyinlerinde gördüklerini yapılandırmak için yapay zeka görüntü oluşturucu StableDifüzyon’a beyin taramaları besledi!”

Ancak Stable Diffusion gibi yapay zeka araçlarının insanların zihinlerini okumak için kullanılabileceği doğru mu ?

Ve bu nasıl mümkün olabilir?

Beyin Tarama

Beynimizi deşifre etmek için, orada neler olup bittiğini kesinlikle kaydetmemiz gerekiyor. Hücrelerin kan akışını ölçerek ve görselleştirerek beyin aktivitesini ölçen bir araç olan fMRI vardır. Bir hücre normalden daha aktif olduğunda, daha fazla enerjiye, yani oksijene ihtiyaç duyar. Bu nedenle o hücrenin veya hücre bölgesinin kan akışı değişir.

Beynin Şifresini Çözmek

Beynimiz, sayısız duyusal bilgiyi yorumlar. Aynı katmanlarını ve bilinçaltı ihtiyaçları duygularda toplayarak, “bir dünyada olmanın” öznel deneyimini inşa eder. Böylelikle sürekli olarak bilinçli deneyimlerimizi üretir.

Bir bütün olarak bakmak ve birlikte gelen beyin aktivitelerini anlamlandırmaya çalışmak gerçekten zor bir görev.

Çok daha motive edici bir yaklaşım, bu bilinçli deneyimin tek bir yönüne bakmak ve ona karşılık gelen belirli beyin aktivitesinin nasıl çözüleceğini bulmaktır.

Örneğin, yaptığımız işe bağlı olarak beyin aktivitesinin farklı olduğunu biliyoruz. Farklı duygular, beyin hücrelerinin farklı şekillerde aktif hale gelmesine neden olur. Beynin farklı bölgeleri, konuşmamıza, müzik dinlememize veya konuşmamıza bağlı olarak artan aktivite gösterir. meditasyon vb.

Beynin çok iyi çalışılmış bir kısmı, görsel bilgiyi işlerken özellikle aktif olan kısmıdır.

Görsel korteksinize merhaba deyin:

Beynin Şifresini Çözmek İçin Yapay Zekayı Kullanma

Görsel korteksin kodunu çözmek için yapay zekanın kullanımı, StableDiffusion gibi yapay zeka görüntü oluşturucuların yaratıcılığının sınırlarını zorlamasından önce bilinmekteydi.

On yıl önce beyin aktivitesinden görüntüleri yeniden oluşturmak mümkün. Ancak sonuçların çözünürlüğü yüksek değildi ve çoğu zaman anlamsal doğruluktan yoksundu. 

Şimdi, Kararlı Difüzyon’un beyin aktivitesinden görüntüleri yeniden oluşturduğu iddiasına ne dersiniz?

Nishimoto ve ark. zaten Aralık 2022’de yayınlandı. Ancak bu yılki ” Bilgisayarla Görü ve Örüntü Tanıma Konferansı” nda kabul edildiğinden kısa süre önce yeni ilgi gördü . Daha az prömiyer değil. Görsel korteks üzerine yapılan bilimsel araştırmalarda ilk kez, fMRI taramalarının kodunun çözülmesine yardımcı olmak için açık kaynaklı yapay zeka görüntüleme aracı Stable Difüzyon kullanılmıştır.

Kararlı Difüzyon görsel korteksi nasıl çözer?

Kısa cevap: Değil.

Uzun cevap, Stable Difusion, 5 milyar görüntü-metin çifti üzerinde eğitilmiş bir yapay zeka modelidir. Bu eğitim, modelin metin açıklamaları ile karşılık gelen resimler arasındaki ilişkileri anlamasına olanak tanır. Beyin aktivitesinin görselleştirmeleri ile deneklere sunulan karşılık gelen görüntüler arasındaki ilişki konusunda eğitilmedi.

Kararlı Difüzyonun görüntü oluştururken ne yaptığını özetleyelim: her şey rastgele bir gürültü modeliyle başlar. Bu gürültü modeli daha sonra , ilk metin isteminin istediği gibi görünene kadar yapay zeka modeli tarafından adım adım temizlenir.

İlginç bir şekilde, Stable Difusion, modele seslerin görsel temsilleri ve bunlara karşılık gelen metin açıklamaları arasındaki ilişkiyi öğreterek görüntüler yerine müzik üretmek üzere eğitildi.

Nishimoto’nun ekibi tarafından yayınlanan makalenin başlığı olan “İnsan beyni aktivitesinden gizli difüzyon modelleriyle yüksek çözünürlüklü görüntü yeniden yapılandırması”nı okuyunca, bilim adamlarının Stable Difusion’a beyin aktivitesini benzer şekilde yorumlamayı öğrettikleri fikrine kolaylıkla kapılabiliriz.

Ama öyle olmadı.

Yine de kulağa hoş geliyor.

Nishimoto ve ark. hem insanlara gösterilen görüntüleri hem de bu kişilerin bu görüntülere bakarken beyin aktivitelerini içeren bir veri seti aldı. Bu veriler daha sonra fMRI verilerinin görsel/anlamsal temsillerini oluşturmak için iki yapay zeka modelini eğitmek için kullanılmıştır. Son bir adımda, Stable Diffusion’ı bu ön temsillerle beslediler. Daha yüksek çözünürlüklü ve daha iyi anlamsal doğrulukla görüntü oluşturmayı önemli ölçüde iyileştirdiğini gördüler.

Yani, Kararlı Difüzyon pek çok harika şey yapıyor ama aklımızı okumuyor.

Henüz.

Çünkü yapay zeka ve nöroteknolojinin inanılmaz bir hızla geliştiği göz önüne alırsak, ulaşılamaz gibi görünmüyor.