Na een misdaad een getuige verhoren en om een persoonsbeschrijving vragen zou op termijn wel eens helemaal anders kunnen verlopen. Weg met die tekenblok en dat potlood, Artificiële Intelligentie (AI) leest uw brein wel even uit en ziet wat jij zag.
Nu ja, zo ver is het nu ook nog niet gevorderd. Maar recent onderzoek van wetenschappers van de Kyoto-universiteit in Japan (onder leiding van Yukiyasu Kamitani) toont al opmerkelijke vooruitgang in het registreren van beelden uit het menselijk brein.
De meest complexe computer is het menselijk brein. Opgebouwd uit vele tientallen miljarden zenuwcellen (neuronen) waarvan elk in verbinding staat met een groot aantal andere zenuwcellen.
Door gebruik te maken van Machine Learning zijn onderzoekers in de mogelijkheid om beelden na te maken die onze hersenen hebben gecapteerd.
Wat is Machine Learning? Computers worden geprogrammeerd om taken uit te voeren. Een programmeur heeft dus taken – algoritmes – beschreven, en hoe daar op te antwoorden. Bij Machine Learning worden de algoritmes niet geschreven maar getraind (learning). Het algoritme krijgt tijdens het trainen data aangeboden en zoekt dan zelfstandig naar een manier om tot een correct antwoord te komen.
Het experiment
De testpersonen waren twee mannen van 33 en 23, en een vrouw van 23. Ze kregen beelden te zien zoals een brievenbus, een leeuw,… maar ook van geometrische vormen en alfabetische letters. De beelden werden op een scherm geprojecteerd terwijl ze in een fMRI-scanner lagen. Ze ondergingen meerdere hersenscansessies van elk maximaal 2 uur, gespreid over 10 maanden.
In het eerste experiment dienden ze elk beeld gedurende een aantal seconden te bekijken. In het tweede experiment moesten ze zich een van de beelden herinneren die ze eerder hadden gezien en die in hun hoofd opnemen.
De afbeeldingen die de testpersonen in hun geheugen hebben opgeslagen, werden door de artificiële intelligentie nagemaakt, bekend als een deep neural network (DNN).
Herinneringen decoderen en visualiseren
Doormiddel van de DNN probeerden de onderzoekers vervolgens de door de fMRI-scanner geregistreerde signalen te decoderen om een gereconstrueerd computergegenereerd beeld te produceren van wat de deelnemers zagen.
Elk beeld werd pixel voor pixel gereconstrueerd door de DNN, waardoor er afbeeldingen ontstonden die leken op het oorspronkelijke beeld.
Toegegeven, je moet de ogen soms wel even half sluiten en eens goed loeren, maar de eerste resultaten zijn opvallend.
De DNN was in staat om beelden van een DVD-speler te herkennen, net als voeten met sokken aan, een vlieg, en nog veel meer. Andere beelden gingen heel wat minder vlot: iemand met een cowboyhoed of een sneeuwscooter. Desalniettemin, straf.
De resultaten suggereren dat visuele informatie in de hersenen effectief kunnen worden waargenomen om vervolgens subjectieve beelden te reconstrueren. Het onderzoek bouwt voort op eerder werk van hetzelfde team dat ontdekte dat hersenactiviteitspatronen gedecodeerd konden worden in signaalpatronen.
Dit is nog maar het begin van wat Machine Learning en Deep Learning ons kan bieden. Artificiële Intelligentie zal ons ongeziene mogelijkheden bieden; al houdt het ook grote risico’s in, wanneer we er onbezonnen mee om zouden gaan.
Bekende critici van Artificiële Intelligentie zoals Elon Musk, waarschuwen al jaren over de gevaren en zien eerder heil in het upgraden van het menselijke brein, naar het genre cyborg; in plaats van computers meer op mensen te laten lijken maken ze de mens dan wat meer computer. Hij richtte hiertoe zelfs een apart bedrijf op, Neuralink.
Neuralink
Het bedrijf zet in op een verbinding maken tussen het menselijke brein en computers.
Door elektrodes in ons brein te gaan plaatsen willen ze de menselijke hersencapaciteit met kunstmatige intelligentie verbinden. De menselijke hersencapaciteit zou zo uitgebreid worden en als een gebruikersinterface dienen, zodat je toestellen kunt bedienen door er aan te denken.
Er zijn ook medische toepassingen, zoals helpen bij de genezing van Parkinsons of epilepsie. Alhoewel sommigen dat meer zien als een poging om goedkeuring te krijgen voor menselijk gebruik. Als je het ons vraagt, boeiend en misschien ook wat creepy!
#WhatsNext? We houden het voor je in de gaten.
Steven Dupont
Op de hoogte blijven van #WhatsNext? Volg ons op:
#WhatsNext: Innovatie, Kunst en Design 
4 reacties