Глубокую нейросеть научили воображению — Naked Science
03.06.2017
6 минут
Редакция

Глубокую нейросеть научили воображению

Специалисты из японской компании ATR Computational Neuroscience Laboratories научили глубокую нейросеть предсказывать неизвестное психическое содержание на основании томограмм.

untitled-1

Поскольку анализ мозговой активности является трудоемким и не всегда обеспечивает высокую надежность диагностики, ученые работают над его автоматизацией. Прошлые эксперименты показали, что существующие алгоритмы машинного обучения позволяют создавать искусственные нейросети, которые могут реконструировать увиденное и воображаемое человеком с помощью снимков, сделанных путем функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Но, как правило, такие декодеры не способны предсказать психическое содержание, соответствующее незнакомым стимулам. Это накладывает на технологию фундаментальное ограничение, делая нейросеть зависимой от тренировок.

 

Авторы новой работы разработали глубокую нейросеть, которая позволяет воспроизводить психическое содержание несмотря на сравнительную новизну стимулов. На первом этапе ученые обследовали пятерых человек — вместо большой выборки они согласно современным протоколам поведенческих МРТ-экспериментов привлекли хорошо подготовленных испытуемых. Находясь в томографе, они просматривали две группы изображений из базы ImageNet: 1200 из 150 категорий (например, «леопарды») и, в качестве контроля, 50 отдельных снимков. Затем им показывали список слов, одно из которых выделялось, — в течение 15 секунд участники должны были вызывать соответствующие ему зрительные образы.

 

Порядок обучения и тестирования глубокой нейросети / ©Tomoyasu Horikawa et al., Nature Communications, 2017

 

После этого ученые создали компьютерный алгоритм из 13 слоев, каждый из которых был редуцирован и описывал только около одной тысячи признаков. Нейросеть включала в себя восемь сверточных слоев (CNN), три модели HMAX, одну GIST, а также слой SIFT+BoF, широко используемый в машинном зрении. Сперва система тренировалась в признаковом описании более 100 тысяч изображений из 15 322 категорий. Причем со стимулами, которые задействовались в эксперименте с людьми, знакомили только слои HMAX и SIFT+BoF (одна тысяча фотографий из 150 категорий). Отдельно нейросеть составляла описание признаков на основании томограмм. Таким образом алгоритм освоил анализ разных визуальных данных.

 

Наконец, авторы проверили, способна ли нейросеть предсказать психическое содержание на основании томограмм при условии, что большинству ее «нейронам» изначально неизвестны вызвавшие его стимулы. Результаты показали, что система во многом гомологична живому мозгу. Так, ее слои хорошо прогнозировали активность различных участков зрительной коры (в работе оценивали 12 областей, свазанных с распознаванием, включая парагиппокампальную область мест (PPA) и другие). Кроме того, механизм предсказания соответствовал принципу функциональной иерархии: особенно хорошо прогнозы высоких и низких уровней системы совпадали с реакцией высших и глубоких слоев мозга.

 

По мнению ученых, полученные данные могут использоваться в моделировании живых нейронных сетей и автоматизации диагностики. Также расширение функциональности таких алгоритмов позволяет рассматривать их как потенциальную основу искусственного интеллекта.

 

Подробности работы представлены в журнале Nature Communications.

 

Ранее исследователи адаптировали метод МРТ к визуализации экспрессии генов.

Позавчера, 11:57
6 минут
Никита Шевцов

Ученые впервые воспроизвели в реальности парадокс друга Вигнера. В результате физики выяснили, что квантовые явления субъективны: каждый наблюдатель может иметь свои альтернативные факты насчет них, и все они будут правдивы.

Позавчера, 15:31
4 минуты
Илья Ведмеденко

По оценкам американских специалистов, одно место на пилотируемой версии корабля Dragon стоит 55 миллионов долларов. Это намного дешевле стоимости одного места на аппаратах серии «Союз».

Позавчера, 14:05
7 минут
Полина Гершберг

Новая работа предложила объяснение того, как могущественное государство погибло при нападении более слабых соседей.

Позавчера, 11:57
6 минут
Никита Шевцов

Ученые впервые воспроизвели в реальности парадокс друга Вигнера. В результате физики выяснили, что квантовые явления субъективны: каждый наблюдатель может иметь свои альтернативные факты насчет них, и все они будут правдивы.

12 ноября
4 минуты
Никита Шевцов

Ученые использовали современные методы анализа и создали тест, который может определить, принимал ли человек наркотики, даже после того, как он тщательно вымыл руки.

13 ноября
18 минут
Александр Березин

Гибель десятков человек от вейпинга объяснили витамином Е. Попробуем разобраться в странной истории о массовой болезни молодых вейперов.

Позавчера, 11:57
6 минут
Никита Шевцов

Ученые впервые воспроизвели в реальности парадокс друга Вигнера. В результате физики выяснили, что квантовые явления субъективны: каждый наблюдатель может иметь свои альтернативные факты насчет них, и все они будут правдивы.

12 ноября
4 минуты
Никита Шевцов

Ученые использовали современные методы анализа и создали тест, который может определить, принимал ли человек наркотики, даже после того, как он тщательно вымыл руки.

13 ноября
18 минут
Александр Березин

Гибель десятков человек от вейпинга объяснили витамином Е. Попробуем разобраться в странной истории о массовой болезни молодых вейперов.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: