Как компьютер угадывает мысли
Обновлено: 05.07.2024
В Университете Калифорнии города Сан-Диего выпускник одного из компьютерных факультетов создал программу, которая отслеживает мимику человеческого лица. В дальнейшем эта программа будет вшиваться в роботизированные механизмы, чтобы им было легче понять настроение человека.
«Проект, над которым я работаю, ставит своей целью установление, так сказать, личного контакта между машиной и человеком,» - говорит Джэйкоб Уайтхилл, создатель восприимчивой к человеческому настроению программы, - «Ведь личный контакт важен не только живому преподавателю, но и механическому, а таких, кстати, в нашем исследовательском центре уже немало. ».
Уайтхилл уже протестировал свою программу на нескольких однокурсниках – добровольцах. Робот-преподаватель замедлял темп лекции, если видел, что студенты не успевают, и, наоборот, ускорял чтение, если они чувствовали себя вольготно и «плавали».
«Пусть в ходе исследований и всплыло много недоработок, я понял, что все-таки двигаюсь в верном направлении», - заключает Джэйкоб.
Система Computer Expression Recognition Toolbox (CERT) работает следующим образом:
Студент сидит перед монитором, а веб-камера отслеживает его мимику. Полученные изображения прогоняются через целый набор фильтров, которые отбирают полезную информацию и отсеивают ненужную. Компьютер даже может понять, когда вы хмурите брови, улыбаетесь или кривите нос. Лектор-робот будет читать медленнее, если увидит следы недовольства на вашем лице и быстрее – если вы расслабились.
Одним из ключевых моментов является то, что компьютер отслеживает частоту моргания глаз. По разным психологическим причинам, когда человек воспринимает что-то с трудом, он моргает реже.
«Что меня интересует больше всего, так это то, с какой скоростью должен подаваться материал, чтобы студенты все усваивали,» - утверждает разработчик.
Люди почти не контролируют сокращения мышц лица, поэтому вы порой несвоевольно гримасничаете, и по лицу сразу становится понятно ваше отношение к тому или иному предмету. Также, изучив самым подробным образом все мускульные сокращения, можно усовершенствовать программу до уровня детектора лжи. У этой разработки, вообще, много перспектив. Ученые уже даже подумывают над тем, чтобы лечить таким образом некоторые психические расстройства или просто избавлять рядового гражданина от депрессии.
Кто знает, как далеко наука шагнет в этой области. Может, в совсем недалеком будущем, нам будет достаточно просто улыбнуться телевизору, чтобы он включился.
Секрет чтения мыслей, или разгадка Магического Квадрата.
Проверьте сами — какое бы вы число не задумали от 10 до 19, вычитая из него составляющие его цифры — результат вашего вычитания всегда будет число 9 — это первая цифра в диагонали с одинаковыми рисунками (знаками) , на том самом страшном «Магическом Квадрате» … Какое Вы число от 20 до 29 не задумайте — всегда получите результат 18 — это вторая цифра в той самой диагонали на том самом страшном «Магическом Квадрате» … Какое Вы число от 30 до 39 — всегда получите число 27 — опять самая ужасная диагональ на том самом мега «Магическом Квадрате» , который Вас лишил отдыха и покоя… От 40 до 49 – получите 36. От 50 до 59 – получите 45 так далее… Проще говоря, в клетках 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81 —один и тот же символ, поэтому в независимости какое число вы загадали, символ всегда будет угадываться в самом Магическом Квадрате (таким создан алгоритм программы) .
Вот уравнение объясняющее загадку Квадрата :)
1. Задумайте любое двухзначное число. Любое число это (x*10+y), т. е. "x" десятков и "y" единиц.
2. Вычтите из него составляющие его цифры (например, из числа 54 надо вычесть 5 и 4, получится 45). (x*10+y) — (x + y) = 9*x
3. Найдите это число в таблице и символ, которому оно соответствует.
4. Вообразите мысленно себе этот символ. Какое бы "x" вы не задумали, это будет символ с номером, кратным девятке. Ну и посмотрите, какой символ стоит под номерами 0,9,18,27,45,54,63,72,81 и т. д.
Да не угадывает он ничего. Там все числа кратны девятке. .
Все очень просто. Я проверяла, там получаются только 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81 и все они выражаются одним значком.
там система! загадываеш любое число 57,58,59 не важно, если так отнять то в любом случаи будет 45 та! одинаквые буквы стоят на 0 на 9 на 18 и т. д. пожалуста (если н понял пиши в личку растолкую)
Быть такого не может, если вы всё делали по инструкции, то что написано и всё делали верно, то не получится ну просто не может, это не то что бы нарушение физики, это уже нарушение математики, которое не может быть
Вадим Ахунов Знаток (368) Sasha Leonov, Скорее всего я в то время что-то не так сделал.
Способность читать мысли других людей всегда казалась представителям вида Homo sapiens притягательной и одновременно пугающей, на эту тему написано немало фантастических сюжетов. Несмотря на то, что реализация идеи очень сложна, ученые совершили большой прорыв и научили искусственный интеллект буквально видеть то, о чем думает человек.
Как сообщает портал Geektimes, инженеры из Японии разработали технологию чтения активности человеческого мозга, при этом машина визуализирует мысли, выводя картинку на монитор. Пока есть успешный опыт только с распознаванием зрительных образов, на которых испытуемые сосредоточенно концентрируются – случайные мыслеформы компьютер не видит.
Полностью работу ученых под названием «Глубокая реконструкция изображений путем анализа активности мозга» можно прочитать здесь . Суть эксперимента заключалась в том, что на протяжении 10 недель лаборанты в режиме реального времени анализировали активность мозга подопытных, пока те смотрели попеременно на статичные картинки и видеоряд. Компьютер в это же время выводил образ на монитор, и сотрудники лаборатории отрабатывали алгоритм распознавания изображений.
В ходе опыта испытуемый концентрировался на картинке, а после представлял увиденное настолько ярко, насколько мог. Оборудование фиксировало активность нейронов, данные обрабатывались при помощи программы, и в большинстве случаев удавалось воспроизвести оригинальный образ. Качество картинки, пропущенной через живой и электронный мозг, хромало, но в общих чертах можно было распознать объект.
Не обошлось и без казусов: безыскусный ИИ после обработки фотографии совы вывел на экран изображение чудовищного монстра, достойного пера фантаста Лавкрафта. Какие-то черты птицы разглядеть можно, но алгоритм еще не совершенен.
Для улучшения технологии распознавания использовали машинное обучение: компьютер обрабатывал огромное количество примеров активности мозга человека, смотревшего на уже известное нейросети изображение. Так электронный мозг научился понимать, что видит испытуемый здесь и сейчас, т.е. ИИ анализирует сигнал, ищет наиболее похожий образ в архивах своей памяти и рисует на его основе картинку.
Во время опыта с дешифровкой алфавита нейросеть также показала отличные результаты: очертания букв на экране размыты, но хорошо узнаваемы.
Подобные эксперименты проводились и раньше, но прогресс современных опытов налицо: картинка, которую показывает ИИ , стала цветной и более четкой. В будущем технология будет совершенствоваться: ученые планируют добиться того, чтобы восстановленные изображения были еще более качественными и похожими на образец.
В более ранних опытах сигналы мозга регистрировались посредством функциональной магнитно-резонансной томографии – это один из видов МРТ, с помощью которого фиксируются изменения характеристик тока крови. Однако такой способ отрицательно сказывался на скорости распознавания картинки. На видео выше заметно задержку в распознавании кадров, которая обусловлена тем, что между нейронной активностью и изменением кровотока проходит небольшое время.
Пока техника распознавания мыслеобразов с помощью искусственного интеллекта небезупречна, однако возможно, в ближайшие годы человечеству, помимо защиты персональных данных на электронных носителях, придется столкнуться с необходимостью обеспечить приватность собственных мыслей. А может, для алгоритма найдется еще более интересное применение: например, расшифровка снов, которая легла в основу сюжета одной из серий культового сериала «Доктор Хаус». Однако тогда ИИ придется различать мимолетные, а не устоявшиеся изображения, это уже сложнее.
Авторы исследования могут предугадать, что человек сейчас видит — на основе деятельности нейронов, считываемой с помощью вживлённых в мозг электродов. Учёные обнаружили, что декодирование мыслей человека, впервые увидевшего изображение, происходит в течение долей секунды.
Новые результаты могут однажды помочь немым пациентам или людям, у которых есть проблемы с общением, выражать свои мысли. Об этом заявил нейролог из Университета Вашингтона в Сиэтле, Раджеш Рао. «Клинически это означает, что можно создать механизм общения с парализованными, пережившими инсульт пациентами и другими людьми, "запертыми внутри себя"», — сказал Рао.
Чтение мыслей
В последние годы учёные добились значительных успехов в расшифровке человеческих мыслей. Так, в 2011 году исследователи смогли перевести электроэнцефалограмму в видео, которое люди в это время смотрели. В 2014 году двое учёных обменялись мыслями с помощью соединённых вместе мозгов. В других исследованиях было показано, что компьютеры могут «видеть» наши сны, используя для анализа мозговую активность.
Рао и коллеги тоже захотели побыть в тренде. Они попросили людей, страдающих серьёзными случаями эпилепсии, которым в височные доли были имплантированы электроды, поучаствовать в эксперименте по декодированию мыслей. (Пациентам всего неделю как вживили электроды в височные доли, чтобы врачи смогли определить место расположения источника припадков).
«Им и так бы вживили электроды, так что мы лишь дали им несколько дополнительных заданий во время их пребывания в больнице. Всё равно здесь им нечем заняться», — сказал автор исследования доктор Джефф Ожеманн, нейрохирург Медицинского центра Университета Вашингтона. Височные доли также отвечают за сенсорное восприятие, вроде визуализации и узнавания образов, которые видит человек.
Рао, Ожеман и их коллеги дали участникам исследования смотреть на быстро сменяющие друг друга картинки на экране. Это были изображения лиц и домов. Кроме того, там было несколько пустых изображений. Пациентам надлежало следить за появлением изображения перевёрнутого дома.
Электроды были подсоединены к программе, которая способна была анализировать по тысяче мозговых сигналов в секунду, определяя, какой сигнал бы означал, что человек смотрит на дом, а какой — на лицо. Для первых двух третей изображений компьютер определил, что «так выглядит сигнал мозга человека, который смотрит на изображение дома». Для оставшейся одной трети компьютер с вероятностью 96% смог определить, на что именно смотрит человек. Об этом учёные сообщили 21 января в статье в журнале PLOS Computational Biology. Что интересно, компьютер смог выполнить задачу в тот 20-миллисекундный отрезок времени, пока человек смотрел на изображение.
Сложный процесс
Оказалось, что в зависимости от того, на что смотрит человек, — на лицо или изображение дома — активизируются разные группы нейронов. Кроме того, оказалось, что компьютеру для расшифровки нужно два типа мозговых сигналов: событийно-обусловленный потенциал и широкополосное изменение спектра. Первое — это характерный зубец на электроэнцефалограмме, означающий реакцию мозга на любой стимул. Второе означает изменение электрической активности в определённой зоне мозга.
«Традиционно учёные исследуют отдельные нейроны, — говорит Рао. — Наше исследование дало более общую картину на уровне крупных нейронных сетей. Мы смогли увидеть, как бодрствующий человек воспринимает сложный визуальный объект».
Позволив исследователям в режиме настоящего времени определить, какая часть мозга отвечает на определённый стимул, новая методика открыла двери для тотальной картографии деятельности человеческого мозга.
В последнее время ученые активно "наделяют" компьютер человеческими свойствами. Японские изобретатели недавно научили эту машину целоваться. А их российские коллеги создали интерфейс, позволяющий компьютеру угадывать мысли пользователя. Интересно, какое человеческое умение эта машина освоит следующим?
Сразу хочу сказать насчет изобретения японцев. В данном случае целуются друг с другом не компьютеры, а сидящие за ними пользователи. Просто для поцелуя используется интернет. Это стало возможным благодаря новой разработке лаборатории Кадзимото при Токийском университете электрокоммуникаций. Сотрудники этого учреждения создали прибор, который может передавать поцелуи на расстояние, используя всемирную паутину.
Данное устройство представляет собой два парных аппарата в виде небольших коробочек, которые подключаются к компьютеру. Ощущение поцелуя призван передавать изогнутый пластиковый наконечник. Пользователь, желающий передать поцелуй, помещает его в рот и вращает языком по часовой стрелке или против нее. При этом активизируется коробочка, которая находится у другого пользователя — ее насадка начинает синхронно двигаться и если второй "целовальщик" поднесет ее ко рту, то она повторит все действия языка того, кто передавал поцелуй.
Двусторонний контроль и синхронизацию положения насадок осуществляет компьютер, к которому подключены "передатчик" и "приемник" поцелуев. Разработчики утверждают, что в перспективе этот "передатчик поцелуев" можно будет подключать к программе, помогающей общаться посредством интернета, например, к Skype. По их мнению, это позволит упростить, увеселить и разнообразить процесс интернет-общения, который, как известно, несколько страдает от того, что у участников разговора мало средств для передачи эмоций. Сейчас устройство находится в процессе доработки, однако не исключено, что уже через год в комплект приборов для сетевого общения будут входить не только веб-камера и микрофон, но и "передатчик поцелуев".
О коммерческом применении разработки говорить рано еще и потому, что поцелуй включает в себя не только движения ротовых органов, но и манеру дыхания, влажность языка, определенный привкус и прочие важные для идентификации мелочи. Так что сейчас инженеры думают над тем, как сделать имитацию этого знака выражения своей приязни более приближенной к реальности. Ведь эрзац-поцелуи, в общем-то, никому не нужны (это, скорее, похоже на своеобразный массаж слизистой оболочки рта, чем на знак любви).
Интересно также и то, что данный передатчик поцелуев может работать только в реальном времени. У него есть что-то вроде памяти, способной запомнить конкретный поцелуй, а потом при запуске особой программы с точностью воспроизвести его. Смысл этого в том, что, к примеру, звезда эстрады или кинематографа могла бы запечатлеть свое лобзание на радость поклонникам, которые кинулись бы раскупать приспособление, делятся наполеоновскими планами создатели. Или же муж, уезжая в долгую командировку, сможет взять с собой "передатчик поцелуев", который по его запросу будет воспроизводить поцелуй любимой жены тогда, когда он по ней соскучится.
Те, кто читает данные строки, наверное, сочтут подобный прибор излишеством. Но хочу напомнить, что для Японии, жители которой часто работают по 12-14 часов в сутки, это устройство может оказаться в некотором роде спасением от одиночества. Многие члены одной семьи, живущие в Стране восходящего солнца, во время рабочей недели просто не могут общаться друг с другом иначе, как по мобильному телефону или с помощью того же Skype. О каких поцелуях может идти речь при таком образе жизни? А так супруги хоть как-то смогут выражать друг другу свою привязанность.
А вот российские изобретатели смогли научить компьютерчитать мысли пользователя. Правда, не все, а только те, что связаны со зрительными образами. Для этого им понадобился собственно компьютер и устройство для снятия электроэнцефалограммы.
В общих чертах распознавание происходит следующим образом: вначале человек проходит тренировочную сессию, в которой ему предъявляются два изображения (например, бутерброд и автомобиль). И пока он разглядывает их, прибор для снятия ЭЭГ (электроэнцефалограмма) фиксирует, какие участки мозга активизируются в ответ на предъявление каждого изображения.
При этом специальное ПО запоминает схему активности мозга, и затем происходит собственно распознавание — человек воображает себе картинку, а компьютер "угадывает", о чем думает испытатель. Следует заметить, что предварительная "тренировка" компьютера необходима потому, что при восприятии разных изображений активизируются немного разные области головного мозга у разных людей. Соответственно, пока все это работает только после предварительной настройки компьютера на конкретного человека.
Разработчики данной уникальной технологии из команды проекта NeuroG (куда, кстати, входят такие авторитетные ученые, как заведующий лабораторией математической нейробиологии обучения Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН Александр Фролов и научный сотрудник физического факультета МГУ Михаил Бахнян) говорят о том, что ими создан первый в мире интерфейс мозг-компьютер, в котором возможно распознавание машиной именно зрительных образов. До сих пор ученые в основном сосредотачивались на распознавании представлений о движении, что обусловлено двумя основными областями применения этой технологии: помощь парализованным людям и игры. Исследователи заявляют, что использование интерфейсов мозг-компьютер позволит обойтись без вживления электродов непосредственно в кору головного мозга, что часто применяется при попытках вернуть слепым утраченное зрение.
Кроме того, исследователи считают, что практических приложений этой технологии множество: оно может использоваться в биометрии, образовательных программах и как специальное приложение для соцсетей. Показательно, что для демонстрации возможного использования технологии команда разработала интерфейс нейропоиска, который работает по ключевым словам, ассоциированным с изображениями, — таким образом, можно управлять поисковой системой (в данный момент разработчики используют "Яндекс"), мысленно представляя зрительный образ того, что ищешь.
Эта технология также поможет тем, кто рисует различные картинки при помощи специальных компьютерных программ. Теперь не нужно будет долго возить мышкой по столу (или стилосом по планшету) — достаточно лишь представить себе готовую картинку, и компьютер сразу же создаст ее. Это, в свою очередь, еще больше упростит (и, следовательно, удешевит) компьютерную анимацию.
Правда, ученые говорят, что пока этот интерфейс распознает образы не со 100-процентной точностью. На количество успешных случаев влияет огромное количество факторов — время суток, усталость человека, а иногда и банальное чувство голода (когда очень хочется есть, достаточно трудно переключиться с воображаемой еды на автомобиль). Тем не менее, согласно проведенным экспериментам, точность воспроизведения картины мозговой активности, соответствующей изображению, поддается тренировке. Поэтому сейчас команда работает над тем, чтобы повысить число успешных распознаваний компьютером зрительных образов.
Итак, компьютер уже научили целоваться и отгадывать мысли. Интересно, какое человеческое умение эта машина освоит следующим? Может быть, все способы отлынивания от работы?
Читайте также: