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‘마음 읽기’를 가능하게 하는 인공지능

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뉴욕 타임즈에서 페이월 제거하고 읽기: https://archive.vn/eL3Ht


이 새로운 연구는 말 그대로 *당신의 마음을 날려버릴* 것입니다. 텍사스 대학교의 연구원들은 비침습적 fMRI 스캔을 사용하여 생각을 텍스트로 변환할 수 있는 GPT 기반 디코더를 개발했습니다.

연구 초록
비침습적 녹음에서 연속적인 언어를 해독하는 뇌-컴퓨터 인터페이스는 많은 과학적, 실용적 응용 분야가 있을 것입니다. 하지만 현재 비침습적 언어 디코더는 작은 단어 또는 구문 세트 중에서 자극만 식별할 수 있습니다. 여기에서는 기능적 자기 공명 영상(fMRI)을 사용하여 기록된 피질 의미 표현으로부터 연속적인 언어를 재구성하는 비침습적 디코더를 소개합니다. 새로운 뇌 기록이 주어지면 이 디코더는 인지된 음성, 상상된 음성, 심지어 무음 비디오의 의미를 복구하는 이해할 수 있는 단어 시퀀스를 생성하여 단일 디코더가 다양한 작업에 적용될 수 있음을 보여줍니다. 대뇌 피질에서 디코더를 테스트한 결과, 연속적인 언어가 여러 영역에서 개별적으로 디코딩될 수 있음을 발견했습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 정신적 프라이버시를 존중해야 하므로 성공적인 디코딩을 위해 피험자의 협력이 필요한지 테스트한 결과, 디코더를 훈련하고 적용하는 데 모두 피험자의 협력이 필요하다는 사실을 발견했습니다. 이번 연구 결과는 비침습적 언어 뇌-컴퓨터 인터페이스의 실행 가능성을 보여줍니다.

참가자들은 fMRI 스캐너에서 16시간 동안 팟캐스트를 들으며 디코더를 훈련시켰습니다. 그런 다음 AI 시스템은 참가자가 새로운 이야기를 듣거나 상상할 때 텍스트를 생성하여 일반적인 생각이나 아이디어를 포착했습니다.

‘마음 읽기’를 가능하게 하는 인공지능

연구자들은 fMRI 스캔과 GPT 기술을 결합하여 환자에게 영화를 보여주고 영화의 내용에 대한 일반적인 아이디어를 해독하는 데 성공했습니다. 사람의 마음을 읽는다는 것은 정말 대단한 일입니다! 이 모델은 fMRI 스캔 활동을 알려진 비디오/오디오 콘텐츠와 연관시키고, 그 이해를 바탕으로 fMRI 스캔을 보고 사람들이 무엇을 보거나 듣고 있는지 이해하도록 훈련되었습니다. 무서운 블랙 미러를 넘어 언젠가는 장애가 있는 사람들의 의사소통을 돕는 데 사용될 수 있는 멋진 기술입니다!

결과: 50%의 경우, 생성된 텍스트가 원래 단어의 의도된 의미와 일치했습니다. 아래 이미지는 정확한 단어가 항상 같지는 않았지만 전체적인 의미는 포착되었음을 보여줍니다.

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이 기술은 향후 다른 뇌 영상 시스템에도 사용될 수 있지만, AI로 생각을 스캔하기 전에 윤리적 영향을 신중하게 고려해야 합니다.

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