“تجدید نظریه غیر قابل پیش بینی در رمزگشایی تحریک‌های بصری، امکانات جدید را رها می‌کند”

در یک توسعه ابتکاری، محققان در دوازدهی یک پیشرفت قابل توجه در رمزگشایی تحریکات بصری را به دست آورده‌اند، که احتمالاً امکانات نابدیهی رویایی را فراتر از درمان نقص بینایی فراهم خواهد کرد.

با بهره‌گیری از یک فناوری نوآورانه به نام مکانیزم توجه پیش‌بینی (PAM)، محققان اقدام به انجام دو تجربه کردند تا به عمق بررسی اطلاعات بصری بپردازند. در آزمایش اول، داوطلبان تحت تصویربرداری مغناطیسی تابعی (fMRI) قرار گرفتند تا تغییرات در جریان خون مغز را در حین نمایش تصاویر چهره‌های انسان اندازه‌گیری کنند. فعالیت عصبی در مغز مسئول دید انسان ضبط شد و به هوش مصنوعی منتقل شد که امکان بازسازی تصاویر مشاهده شده توسط شرکت‌کنندگان را فراهم کرد.

در تجربه بعدی، محققان با داده‌هایی از یک مطالعه پیشین مرتبط با یک میمون سباسی انجام شده با همکاری یک هوش مصنوعی که تصاویری به میمون نشان داده بود درحالی که فعالیت مغزی از طریق الکترودهای کاشته شده ضبط می‌کرد، همکاری کردند. به طور نامطلوب، PAM بدون هیچ گونه اشتباهی تصاویر مشاهده شده توسط میمون را صرفا با تحلیل داده‌های فعالیت عصبی با دقت بازسازی کرد و نشان داد یک بازسازی دقیق و دقیقتر نسبت به تصاویر تولید شده توسط یک مدل هوش مصنوعی قدیمی‌تر.

نتایج این تحقیق که در سرور پیش‌پرینت بایوآرشیو منتشر شده‌اند، می‌توانند پیشرفت‌های علم پزشکی را به سوی درمان کوری با تحریک مناطق خاص مغز پیشبرد کنند. علاوه بر این، این فناوری می‌تواند راه‌های جدیدی برای بیان خود در بین افراد با ناتوانی‌ها ایجاد کند.

تصویر پوشش: عکس‌های گتی

پیشگامی شگرف پیچیدگی‌های جدید در رمزگشایی تحریکات بصری را آشکار می‌کند

در یک توسعه اخیر که به وسیله آن عرصه علم اعصاب را انقلابی می‌دهد، محققان در رمزگشایی تحریکات بصری توانایی مهمی را فراهم ساخته‌اند، حجمی از امکاناتی را که به وسیله آن می‌تواند به غیر از درمان نقص‌های بینایی گسترده شود.

با بهره‌گیری از فناوری پیشرو به نام مکانیزم توجه پیش‌بینی (PAM)، دانشمندان در تعدادی آزمایش به بررسی پیچیدگی‌های در رمزگشایی اطلاعات بصری پرداختند. در حالی که آزمایش اول شامل داوطلبانی بود که مطالعات تصویربرداری مغناطیسی تابعی (fMRI) را زیر پوشش گرفتند تا تغییرات در جریان خون مغز در هنگام مشاهده تصاویر چهره‌های انسان را تجزیه و تحلیل کند، آزمایشی بعدی به داده‌های یک مطالعه مرتبط با یک میمون که به تصاویری تولید شده توسط هوش اصطلاحی نگاه می‌اندازد، پرداخت.

یک تحول مدهش از آزمایش دوم توانایی PAM در بازسازی دقیق تصاویر مشاهده شده توسط میمون با تحلیل کامل داده‌های فعالیت عصبی را نشان می‌دهد. این بازسازی بی‌اشتباه بر پیشرفت‌های گسترده در رمزگشایی تحریکات بصری نسبت به مدل‌های سنتی هوش مصنوعی تأکید دارد.

با این پیشرفت‌های قابل توجه از طریق این تحقیقات نابدیهی، مسائل و چالش‌های مهم برجسته می‌شوند که نیازمند توجه هستند:

1. آیا محدودیتی در سطح جزئیاتی که می‌تواند از طریق داده‌های فعالیت عصبی بازسازی شود وجود دارد؟
پاسخ: هر چند نتایج کنونی قدرت هیجان‌انگیزی را نشان می‌دهد، محققان همچنان در حال بررسی این موضوع هستند که در چه مقدار دقیقات فعالیت عصبی می‌تواند جزئیات پیچیده تحریکات بصری را به درستی ضبط کند.

2. آیا ابعاد اخلاقی‌ای به تماشای اطلاعات بصری بر این شیوه می‌تواند وجود داشته باشد؟
پاسخ: بررسی‌های اخلاقی اطراف حریم خصوصی، رضایت و سوءاستفاده‌های امکانی از این فناوری باید به دقت انجام شود تا مطمئن شود که نصب این فناوری به مسئولیت انجام می‌شود.

3. چالش‌های کلیدی در ترجمه این فناوری از محقق تا برنامه‌های عملی
پاسخ: انتقال از محیط‌های کنترل‌شده آزمایشگاهی به سناریوهای واقعی چالش‌هایی مانند قابلیت هماهنگی و سازگاری با مداخلات پزشکی موجود دارد.

مزایای این پیشرفت شامل:
– پیشرفت‌های بالقوه در درمان نقص‌های بینایی با تحریک مناطق خاص مغز.
– ایجاد فرصت‌های بهبود ارتباط و بیان شخصی بیشتر برای افراد با ناتوانی‌ها.

با این حال، بعضی از معایب و انتقادهای ممکنی نیز مطرح می‌شود، مانند:
– نگرانی‌ها درباره دقت و قابلیت اعتبار بازسازی تحریکات بصری.
– بحث درباره ابعاد حریم خصوصی و امنیت در دسترسی و تفسیر داده‌های فعالیت عصبی.

برای اطلاعات بیشتر در مورد این تحقیقات نابدیهی و پیامدهای آن، می‌توانید به دامنه اصلی نشریه معتبر Nature مراجعه کنید، که به دلیل پوشش خود از کشف‌های علمی پیشرو شناخته شده است.