Watafiti katika Taasisi ya Sayansi ya Weizmann huko Rehovot, Israeli wameunda mfumo wa akili wa bandia ambao unaweza kuunda tena kile mtu anachoangalia kulingana na uchunguzi wao wa ubongo wa fMRI - na kutabiri shughuli za ubongo wa mtu kutoka kwa picha iliyo upande mwingine - Tathmini ya Teknolojia ya MIT iliripotiwa Oktoba 1, 2026.
Zana hiyo, iliyotengenezwa na mwanasayansi wa kompyuta Michal Irani na wenzake, inaunda upya picha zilizotazamwa kwa usahihi ambao jitihada za awali za kusimbua ubongo hazijalingana. Katika ulinganisho wa kando, uundaji upya wa modeli huhifadhi sio tu mada ya jumla ya tukio lakini muundo wake, msimamo na yaliyomo - udhaifu unaoendelea wa mifumo ya hapo awali, ambayo inaweza kutoa ndizi inayokubalika lakini mara chache sana ndizi ambayo mtu aliiona. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Jinsi avkodare ya ubongo inavyofanya kazi
Mfumo ni "decoder ya ubongo" yenye matawi mawili. Tawi moja linatabiri muundo wa picha - ambapo rangi na maumbo hukaa kwenye fremu - huku la pili likitabiri yaliyomo, kwa mfano rundo la ndizi kwenye sahani. Ubashiri huo uliojumuishwa kisha uelekeze muundo wa uenezaji, familia ile ile ya mbinu genereshi za AI nyuma ya jenereta za kisasa za picha na video, ili kutoa ujenzi mpya wa mwisho.
Timu ilianza kutoka kwa data ya uchunguzi wa ubongo inayopatikana hadharani: watu waliojitolea walikuwa wameonyeshwa mamia ya picha wakiwa wamelala kwenye vichanganuzi vya fMRI, ambavyo hufuatilia mtiririko wa damu yenye oksijeni kupitia ubongo kama wakala wa shughuli za neva. Kundi la Irani lilitumia seti mpya zaidi za data zilizonaswa kwenye vichanganuzi vyenye msongo wa juu zaidi, ambapo kila vokseli ya shughuli hufunika takriban milimita moja ya ujazo ya tishu badala ya takriban milimita tatu za ujazo za kichanganuzi cha kawaida.
Mafunzo juu ya data zilizokopwa
Kikwazo kikuu kilikuwa njaa ya data. Uchanganuzi wa fMRI wa ubora wa juu kutoka kwa mtu anayetazama maelfu ya picha ni haba, na miundo inahitajika zaidi kuliko ilivyokuwa. Kazi ya watafiti ilikuwa kutoa mafunzo kwa mtindo wa pili kinyume chake - encoder ambayo inatabiri jinsi uchunguzi wa ubongo ungekuwa ikiwa mtu angeonyeshwa picha fulani.
Kwa kuendesha kisimbaji na avkodare dhidi ya nyingine, timu inaweza kuzalisha jozi za mafunzo zisizo na kikomo kwa ufanisi. Anza na picha ya chui, tabiri shughuli ya fMRI ambayo ingetoa, jenga upya picha kutoka kwa shughuli hiyo, na uboresha miundo yote miwili kwenye kutolingana. Takriban asilimia 70 ya data ya mafunzo hatimaye ilitoka kwa picha ambazo hazijaonyeshwa kwa mfanyakazi wa kujitolea aliyechanganuliwa, kulingana na Irani.
Mbinu hiyo ilizalisha kile ambacho timu inakiita encoder ya ubongo ya ulimwengu wote, na ufanisi wake ndio matokeo ya kichwa. Zana za kusimbua za awali kwa kawaida zilihitaji takriban saa 40 za data ya fMRI ili kusawazisha kwa mtu mpya. Kisimbuaji cha Irani kinahitaji takriban saa moja - tofauti ambayo ni muhimu kwa sababu muda wa kichanganuzi ni ghali. "Hakuna hata mmoja wetu anayeweza kumudu saa 40 za kupiga picha kwa somo jipya," Tommy Sprague, mwanasayansi wa neva katika Chuo Kikuu cha California, Santa Barbara, ambaye hakuhusika katika utafiti huo, akibainisha kuwa kupiga picha kunaweza kukimbia takriban $ 600 hadi $ 1,000 kwa saa. Matokeo yaliwasilishwa katika kongamano la Cognitive Computational Neuroscience huko New York mnamo Septemba.
Kinachopata sawa - na sio sahihi
Katika majaribio ya kulinganisha, chombo hicho kiliboresha mifumo ya usanifu wa ubongo "kwa kiasi kikubwa," Irani aliiambia Mapitio ya Teknolojia ya MIT. Sio kosa. Katika simu ya video, alionyesha picha ya keki ambayo mfumo uliiunda upya kama rundo la sandwichi tatu, na mbwa katika beseni la kuogea ambaye alirudi kama mbuzi wa rangi sawa kwenye beseni moja.
Kwa kukusanya data katika tafiti nyingi, timu pia ilitambua maeneo ya ubongo ambayo yanaonekana kushiriki utendaji kati ya watu binafsi - eneo moja lilijibu picha za chakula, lingine kwa michezo. Irani anasema sasa anafanya kazi na wanasayansi wa neva kutumia zana hizo kuchora jinsi ubongo unavyopanga maana kwa utaratibu zaidi.
Ahadi za dawa
Matumaini ya haraka zaidi ni kliniki. Irani inaamini kwamba mbinu hiyo inaweza hatimaye kuwasaidia watu walio na ugonjwa wa kujifungia ndani - wagonjwa waliopooza kabisa ambao hawawezi kuzungumza au kusonga - kuwasiliana kwa kutumia shughuli za ubongo pekee. Pia anataka kupanua mbinu zaidi ya picha tuli hadi video na sauti, kwa lengo la muda mrefu la kuunda upya maudhui yanayofikiriwa, ikiwa ni pamoja na ndoto na maudhui ya hisia ya flashbacks PTSD.
Judy Illes, mtaalamu wa neva na profesa wa neurology katika Chuo Kikuu cha British Columbia ambaye hakuhusika katika kazi hiyo, alielezea utafiti huo kuwa "mzuri." "Wazo [la kutumia mbinu hii] kusaidia watu walio na hali ya neva ... kimatibabu linasisimua sana," aliambia Mapitio ya Teknolojia ya MIT.
Tatizo la faragha
Usahihi huo huo huongeza matarajio ambayo uga umekuwa ukiogopa kwa muda mrefu: kutoa taswira ya kiakili ya mtu bila kibali cha maana. "Matokeo yanaonekana kuvutia sana," alisema Sprague. "Lakini ikiwa kuna njia ya kutoa habari kwa siri kuhusu kile unachofikiria, basi ... miaka 150 ya sci-fi inaweza kutimia wakati wowote, na hiyo inatia wasiwasi kwa njia nyingi."
Wasiwasi huo unabaki, kwa sasa, umefungwa na fizikia. Mfumo unahitaji mtu alale ndani ya sumaku ya fMRI ya tani nyingi kwa saa nyingi, na kila dekoda iliyotangulia imehitaji urekebishaji wa kina wa kila mtu. Lakini hitaji la urekebishaji ndilo haswa ambalo timu ya Irani imepunguza kwa idadi ya kadhaa, na ndiyo maana wataalamu wa maadili wanatilia maanani chombo ambacho pia kinatokea kuwa mafanikio ya utafiti.
Malengo yanayofuata ya kikundi cha Weizmann - picha na sauti zinazosonga, kisha maudhui yanayofikiriwa na kuota - yatajaribu ikiwa usahihi wa mbinu hiyo utaendelea kuwepo nje ya hali zinazodhibitiwa kwa uangalifu za maabara ya skana. Ikiwezekana, maombi ya matibabu na mijadala ya faragha itaongezeka pamoja.
Sehemu inayosonga haraka
Utatuzi wa ubongo umeendelea kutoka kwa ukadiriaji wa ukungu, usioweza kutambulika hadi uundaji upya wa kimuundo kwa uaminifu katika muda wa miaka kumi, unaoendeshwa na vichanganuzi bora, seti kubwa zaidi za data zilizoshirikiwa na miundo ya kuzalisha ambayo inaweza kujaza maelezo halisi kutoka kwa mawimbi mbaya. Mchango wa Weizmann - kwa kutumia kitanzi cha kusimbua kielekeza pande mbili ili kuvunja kizuizi cha data - ni aina ya maarifa ya kihandisi ambayo huelekea kuenea haraka, kwa sababu hautegemei maunzi mapya. Tarajia maabara zingine kuiga mpango wa mafunzo, na utarajie swali la ni nani anayedhibiti na kuidhinisha data ya neva kuhama kutoka ukingo wa sera ya AI kuelekea kituo chake.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
