Искусственный интеллект на основе GPT расшифровал мозговую активность без хирургического вмешательства

Языковые модели ИИ штурмом захватывают мир. Практически каждый день мы слышим об исследованиях, проводимых с использованием моделей на основе ChatGPT. Так, например, недавно разработчик интегрировал ChatGPT в робота-собаку Spot от Boston Dynamics. В другой новости ИИ, основанный на модели GPT-4, использовался для планирования оборонных и военных стратегий.

Теперь мы узнали об еще одном прорыве в этой области, достигнутом исследователями из Техасского университета в Остине. Расшифровка сигналов функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) человеческого мозга с использованием нейронной сети, ознаменовала собой значительный шаг вперед в области неврологии. Использование модели GPT-1 для анализа данных фМРТ и декодирования коркового семантического представления непрерывного языка открывает новые возможности для разработки неинвазивных методов исследования нейронной активности мозга.

Это исследование имеет большой потенциал, чтобы помочь пациентам с такими состояниями, как синдром запертого человека, когда пациенты не могут общаться из-за паралича. Использование неинвазивных методов расшифровки нейронной активности мозга может предоставить пациентам возможность общаться с другими людьми и выражать свои мысли, тем самым повышая качество их жизни.

Кроме того, это исследование также может произвести революцию в области искусственного интеллекта, позволив машинам лучше понимать человеческий язык и общение. Способность нейронной сети декодировать семантическое представление языка в мозгу может иметь далеко идущие последствия для обработки естественного языка и развития разговорного ИИ.

Прорыв, достигнутый исследователями из Техасского университета в Остине, является значительным шагом вперед в области неврологии и может принести пользу как пациентам, так и развитию искусственного интеллекта. Использование неинвазивных методов для расшифровки нейронной активности в мозге имеет огромный потенциал для будущих исследований и может привести к значительному прогрессу в нашем понимании мозга и его функций.