Сны веками озадачивали нас. В ранних культурах сны считались посланиями от Бога. В 20-м веке Фрейд представил идею подавленных сексуальных и эмоциональных импульсов, стоящих за нашими сновидениями.
Некоторые из наших величайших вдохновений исходят от тех ночных путешествий, которые мы все совершаем каждую ночь нашей жизни.
Мелодия к песне «Битлз» «Yesterday», названной по опросу BBC Radio лучшей песней 20-го века, пришла к Полу Маккартни во сне. Знаменитый вступительный рифф из трех нот гигантского хита Rolling Stones «Satisfaction» пришел к Киту Ричардсу посреди ночи; он проснулся, чтобы записать черновую версию песни, сонно пробормотал: «Я не могу получить никакого удовлетворения», снова заснул и понял, что записал, только когда утром прослушал кассету.
Сальватор Дали называл фантастические сюрреалистические работы, такие как его «Постоянство памяти», «нарисованными от руки фотографиями сновидений».
А нервному студенту, опасавшемуся, что его поступление в Стэнфордский университет было ошибкой, приснился тревожный сон, в котором он загрузил всю сеть на свой компьютер. Когда он проснулся, он приступил к проекту, который однажды будет привлекать 89 миллиардов зрителей в месяц и отвечать на 99 000 запросов в секунду. Его имя: Ларри Пейдж. Его творение: Google.
Запись и трансляция наших снов — от ночных кошмаров до меняющих правила игры вдохновляющих идей — сейчас может быть только мечтой.
Исследователи из Национального университета Сингапура и Китайского университета Гонконга сообщили на прошлой неделе, что они разработали процесс, способный генерировать видео из сканирования мозга . Исследование опубликовано на сервере препринтов arXiv.
Используя процесс, называемый функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ), исследователи Цзясинь Цин, Цзыцзяо Чен и Хуан Хелен Чжоу объединили данные, полученные с помощью изображений, с моделью глубокого обучения «Stable Diffusion» для создания плавных видео высокого качества.
В последние месяцы сообщалось об успешном воссоздании неподвижных изображений, полученных в результате активности мозга с помощью ИИ. Но, как сообщили Цин и его команда, получение непрерывных визуальных изображений представляет собой особую проблему.
Процесс фМРТ обычно использует сигналы, зависящие от уровня оксигенации крови, и фиксирует изображения активности мозга каждые несколько секунд. Это приведет к некачественному видеоизображению. Стандартная скорость захвата видео составляет 30 кадров в секунду.
«Понимание информации, скрытой в нашей сложной мозговой деятельности, является большой загадкой в когнитивной нейробиологии », — сказал Цин. «Задача воссоздания человеческого зрения из записей мозга, особенно с использованием неинвазивных инструментов, таких как фМРТ, является захватывающей, но сложной задачей».
Его команда добилась высококачественного видео с помощью своей модели Mind-Video. Описанный как «двухмодульный конвейер, предназначенный для преодоления разрыва между декодированием изображений и видео мозгом», его декодер фМРТ постепенно учится на полученных сигналах мозга, обучаясь с базами данных изображений и выполняя точную настройку.
По их словам, в результате были получены высококачественные видеоролики с динамикой движения и сцены с точностью 85%.
Цин говорит, что их работа показывает перспективы для будущих приложений больших моделей «от нейронауки до интерфейсов мозг-компьютер».
Использование ИИ вместе с МРТ и ЭГМ (электромиограмма) для изучения образов, активности мозга и движения мышц открывает новые горизонты работы мозга. Синдзи Нишимото, нейробиолог из Университета Осаки, говорит, что однажды эти процессы можно будет использовать для фиксации мыслей и снов.
А если вам еще больше интересна тема ИИ, вы хотите знать больше и не пропускать новинки и обзоры, подпишитесь на канал в тг, мне будет приятно -
https://t.me/Ai_Crew