La technologie pourrait « lire » nos pensées pendant longtemps. Maintenant, l’IA ne fait que le dessiner
La capacité de lire dans les pensées ressemble presque à un sujet de science-fiction, mais depuis un certain temps, des études tentent de développer des systèmes pour y parvenir. Ce dernier va encore plus loin, et il le fait grâce à l’intelligence artificielle.
Que s’est-il passé. Un groupe de chercheurs de l’Université d’Osaka a publié une étude unique: celui qui a utilisé l’intelligence artificielle pour reconstruire des images haute résolution très similaires à celles qui avaient été montrées à un groupe de personnes.
Regardez cette photo. La première étape consistait à présenter à plusieurs personnes une série de photos et à leur demander de se concentrer dessus. Parallèlement, une imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) de leur cerveau a été réalisée.
Les images originales avec la bordure rouge ont été montrées aux participants. Après l’IRMf et l’application de Stable Diffusion, le résultat est surprenant.
diffusion stable. En utilisant la sortie IRMf et un décodeur sémantique, une image a été créée, mais dans une dernière étape, ils ont utilisé Stable Diffusion pour que les images générées ressemblent beaucoup plus aux images originales qui ont été présentées aux participants en premier lieu. Les images générées à haute résolution étaient beaucoup plus fidèles aux originaux grâce à l’utilisation de ces modèles de diffusion qui sont appliqués, par exemple, dans ce moteur d’IA générative.
cerveau furtif. Pour ce résultat, les chercheurs ont utilisé une soi-disant « représentation latente », un modèle des données IRMf qu’ils ont traité, puis ajouté du bruit via un « processus de diffusion ». Les chercheurs ont ensuite décodé les représentations de l’image sous forme de texte à partir des signaux IRMf provenant du cortex visuel supérieur pour produire cette image finale.
Études précédentes. Il y a quelques mois, une équipe de l’Université de Radboud (Pays-Bas) combiné l’imagerie non invasive du cerveau avec des modèles d’intelligence artificielle – en particulier les réseaux GAN – pour interpréter les résultats de l’IRMf, qui étaient spectaculaires mais ne pouvaient pas être considérés comme de la « lecture de l’esprit ». Et pourtant, il semble que la technologie se rapproche de ce défi.
