Создана нейросеть, предсказывающая поведение человека по сигналам его мозга

Сверхточную нейронную сеть для декодирования сигналов человеческого мозга, способную распознавать множество различных видов поведения и стимулов из разных областей мозга создала группа ученых из Института системной нейробиологии Кавли в Тронхейме, Института когнитивных наук и наук о мозге Макса Планка в Лейпциге и Калифорнийского университета. Статья с описанием результатов работы ученых была опубликована 2 августа в журнале открытого доступа eLife.

В аннотации к статье разработчики указали, что ими создана структура глубокого обучения (ИИ), способная опознавать сенсорные и поведенческие сигналы мозга без предварительной их обработки, в том числе ручной, которая требовалась ранее, и предсказывать поведение исследуемого животного или человека.

Точность расшифровки, выполненной ИИ, исследователями была подтверждена традиционными методами декодирования сигналов мозга по данным электрофизиологии у крыс и электрокортикографии человека.

Результаты показали правильность декодирования по зафиксированной нейронной активности движений пальцев, слуховых стимулов и пространственного поведения, включая предсказание направления поворота головы.

Профессор Калифорнийского университета Касвелл Барри, автор статьи, так описал проблему, которую решали исследователи: существующие методы анализа сигналов мозга пропускают много потенциально важной информации, имеющейся в нейронных записях, так как с их помощью можно декодировать только те элементы, которые уже были идентифицированы.

В отличие от традиционных алгоритмов расшифровки, ИИ работает с гораздо большим объемом данных нейронного кода и, обучаясь в процессе работы, не ограничен существующими знаниями, что и позволяет интерпретировать эти данные более точно.

На следующем этапе своей работы исследователи намерены добиться того, чтбы ИИ смог предсказывать когнитивные процессы более высокого уровня, например, рассуждение или решение проблем.