Как пишет журнал Американского института физики CHAOS, искусственные нейронные сети (ИНС) в настоящее время являются мощным инструментом искусственного интеллекта и анализа данных. ИНС широко используются в социальных науках, робототехнике и нейронауке. В последней ИНС помогает классифицировать нейронные сигналы, выявлять патологическую активность мозга и нейродегенеративные заболевания, передает РИА «Новости».
Ученые из Саратова вместе с зарубежными коллегами задействовали нейросеть типа «многослойный персептрон» для распознавания состояний, возникающих при восприятии неоднозначного визуального объекта.
Как сообщил завкафедрой СГТУ «Автоматизация, управление, мехатроника» и руководитель Научно-образовательного центра «Системы искусственного интеллекта и нейротехнологии», профессор Александр Храмов, цель исследования – «уловить определенное состояние в общей активности головного мозга, анализируя методами искусственного интеллекта и машинного обучения сигналы магнитоэнцефалограмм (МЭГ) – записи магнитной активности нейронных ансамблей мозга».
«Идя таким путем, мы смогли распознать и подробно охарактеризовать состояния неопределенности человеческого выбора в момент принятия мозгом решения. Более того, мы смогли точно измерить тот период времени, в течение которого человек колеблется и не может сделать выбор», – добавил Храмов.
По его мнению, с помощью традиционных методов (например, частотно-временного анализа) выявить подобные состояния мозговой активности сложно. Искусственный интеллект, напротив, оказался крайне эффективен при решении таких нетривиальных задач.
МЭГ-сигналы записывали в процессе нейропсихологического эксперимента – восприятия оптической иллюзии, называемого «кубом Неккера». От испытуемого требовалось сконцентрироваться на изображении и принять решение по его интерпретации, а к анализу записанных так сигналов применялась ИНС. Обучающей выборкой ИНС стали отрезки МЭГ-сигнала, соответствующие восприятию испытуемым простых и однозначных изображений.
При этом анализ оставшихся данных (сигналов МЭГ, соответствующих восприятию неоднозначных изображений) уже обученной сетью сопровождался множеством спонтанных переключений отклика. Если интерпретировать это, как «сомнения» нейросети, то через них можно успешно диагностировать и сомнения живого человека во время выбора.
Полученные в ходе исследования данные помогут ученым создать искусственный интеллект, который в сложном случае остановится перед принятием решения. Это, как полагают ученые, позволит перейти в режим ожидания и накопить информацию. Например, можно говорить о марсоходе, который в ситуации сомнений обращается за помощью к операторам на Земле.
Ученые отмечают, что метод поиска таких состояний также эффективен для проверки и тренировки умения человека быстро принимать решения в стрессовых ситуациях, что крайне важно для пилотов, водителей, спасателей, военных спортсменов и представителей других профессий.
Авторы исследования инициировали разработку тренировочных комплексов на базе нейроинтерфейсов.