L’AI che legge la mente: come i ricercatori hanno creato video dalle attività cerebrali

Un gruppo di ricercatori di Singapore e Hong Kong ha utilizzato l’AI generativa per creare video in “alta qualità” leggendo le attività cerebrali dei soggetti di studio: l‘AI che legge la mente. Con una risonanza magnetica funzionale, i ricercatori hanno riprodotto video simili (ma non uguali) a quelli che i soggetti stavano osservando. E hanno confermato le zone cerebrali coinvolte dal processo di immaginazione.

Dalle attività cerebrali ai video, l’AI legge la mente

Jiaxin Qing, Zijiao Chen e Juan Helen Zhou della National University of Singapore e della Chinese University of Hong Kong hanno utilizzato una fMRI (risonanza magnetica funzionale) abbinandola a un’intelligenza artificiale basata su Stable Diffusion. Il modello si chiama MinD-Video e i ricercatori ne hanno spiegato il funzionamento in un documento di ricerca dedicato.

Ma hanno pubblicato online un sito internet che mostra il confronto fra due video. I primi sono quelli che i ricercatori hanno mostrato ai soggetti che hanno sottoposto alla sperimentazione. I secondi sono prodotti dai loro cervelli. Eppure sono molto simili fra loro: stesse scene, stessi colori.

Video, cervello, video

I ricercatori hanno definito MinD-Video come un “un collegamento a due moduli che fa da ponte fra la decodifica cerebrale da immagini a video”. Se infatti già nel recente passato i ricercatori di Osaka hanno saputo creare immagini partendo dalla lettura delle risonanze magnetiche funzionali – ma quelle di MinD si muovono.

I ricercatori hanno condiviso dei video che mostrano la differenza tra le immagini originali di cavalli in un prato e le immagini ricostruite di cavalli più colorati. In un altro video, si vede un’auto che attraversa una zona boschiva e le immagini ricostruite danno l’idea di essere al posto del guidatore su una strada curva. I ricercatori hanno valutato che le immagini ricostruite erano “di alta qualità”, in base ai movimenti e alle dinamiche della scena. Hanno anche affermato che le immagini avevano un’accuratezza dell’85%, superiore a quella degli altri metodi.

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Gli autori hanno spiegato che questo campo ha delle applicazioni promettenti man mano che si sviluppano modelli più grandi, dalle neuroscienze alle interfacce cervello-computer. E anche se, come ogni studio scientifico, ha bisogno della valutazione incrociata di altri studiosi in tutto il mondo, le possibilità sembrano enormi.

Risultati promettenti

In particolare, hanno indicato che questi risultati hanno evidenziato tre informazioni interessanti. Una è il ruolo della corteccia visiva, che dimostra che questa parte del cervello è una componente essenziale della percezione delle immagini. Ma molto interessante come il decodificatore di onde cerebrali utilizza diverse parti per elaborare le immagini e funziona in modo gerarchico: parte da informazioni strutturali e poi passa a caratteristiche più astratte e visive su livelli più profondi. Infine, gli autori hanno scoperto che il decodificatore fMRI continua a migliorare in ogni fase di apprendimento, mostrando la sua capacità di acquisire informazioni più sfumate man mano che prosegue la sua formazione.

I ricercatori si dicono entusiasi del modello di intelligenza artificiale potenziato usato in questa nuova ricerca, che permette una visualizzazione più precisa. “Una delle principali qualità del nostro modello di Stable Diffusion rispetto ad altri modelli generativi, come i GAN, sta nella sua abilità di produrre video di qualità superiore. Esso sfrutta le rappresentazioni apprese dal codificatore fMRI e usa il suo particolare processo di diffusione per generare video che non sono solo di qualità superiore, ma anche più fedeli alle attività neurali originali”, hanno scritto i ricercatori.

L’AI non può ancora leggere la nostra mente – ma sembra sempre più vicina a farlo. Con implicazioni future enormi: dalla possibilità di comunicare con persone con disabilità fino alla possibilità di vedere i nostri sogni il mattino dopo. E molto, molto di più.

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