Глубокую нейросеть научили воображению
Специалисты из японской компании ATR Computational Neuroscience Laboratories научили глубокую нейросеть предсказывать неизвестное психическое содержание на основании томограмм.
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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK Американские биотехнологи впервые сообщили об обращении вспять клеточного старения в живых клетках печени человека — не мышиных, не синтетических, а именно человеческих. На волне этого результата компания привлекла 435 миллионов долларов и готовится к клиническим испытаниям.
Роль личности в истории чаще всего иллюстрируют правителями или полководцами. Но, глядя на современную карту мира, нельзя не признать: она выглядела бы принципиально иначе, если бы не одна крестьянская девушка, которую сожгли в этот день ровно 595 лет назад.
Может ли человек или другое животное воспользоваться преимуществами сна, не смыкая глаз? Этим вопросом задалась команда американских нейробиологов. Они провели эксперимент на грызунах и выяснили, что «включения и выключения» нейронной активности в коре бодрствующих мышей позволяют вызвать некоторые эффекты, аналогичные тем, которые появляются во время фазы медленного сна. Более того, такой подход помог добиться улучшения памяти. Теперь ученые хотят повторить эксперимент на людях.
В 2017 году человечество впервые заметило объект, прилетевший из другой звездной системы. Он оказался странным, почти не похожим ни на астероид, ни на комету, и получил имя Оумуамуа. Затем появился «нормальный» межзвездный странник — комета Борисова. А в 2025-м астрономы обнаружили 3I/ATLAS — объект, который, вероятно, хранит вещество времен рождения чужих миров. Но что изменили в астрономии эти три гостя из межзвездной тьмы?
Астрономы провели длительную радиодиагностику межзвездного объекта 3I/ATLAS и не нашли признаков искусственных технологий. Наблюдение окончательно подтвердило естественную природу ледяного тела, хотя ученые изначально не ожидали сенсации.
Тысячу лет назад колоссальный степной пояс от Амура до Дуная назывался Великой степью. На Руси его знали как Дикую степь. В этом краю жили кочевники, и среди них — хищная птица сокол-балобан. Сейчас цельной трансконтинентальной популяции балобана больше нет. Небольшой европейский островок уцелел в Венгрии, Австрии и в Крыму. Есть популяция в Казахстане, Монголии и Китае. В России сокол-балобан, помимо Крыма, живет в горах Южной Сибири. И выживание этой популяции, как и всего вида, под угрозой. Как живет эта птица и как ей помогают в нашей стране? Зачем в Хакасии посреди «нигде» построили огромный облёточник? Буквально сегодня в него уже доставили первую партию птиц.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии