Brain-to-content 및 Generative AI의 미래

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신경 기술과 인지 기술 의 열렬한 팬으로서 저는 이 두 분야의 교차점에 끊임없이 이끌립니다. 특히 ChatGPT3 , Dall-E2 , Midjourney 와 같은 생성 AI의 최근 등장은 기계 학습 알고리즘이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 포함한 광범위한 콘텐츠 유형을 학습하고 생성하는 능력을 강조했습니다. @aaronsim 및 @ethersiim 이 제안한 다음 인포그래픽을 참조하십시오 .

Sonya Huang 이 보고한 바와 같이 Sequoia Capital이 추가 분류를 수행 하고 있는 것으로 보입니다 .

생성 AI의 특히 흥미로운 응용 분야 중 하나는 신경 기술을 사용하여 뇌의 신경 신호를 해독하고 이를 텍스트나 이미지로 변환하는 것입니다. 이것은 언어, 타이핑 또는 제스처를 통해 의사소통을 할 수 없는 외상성 뇌 손상을 입은 개인의 삶에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다.

Meta의 연구원 들은 EEG 및 MEG 신호와 기계 학습 모델을 사용하여 비침습적 뇌 기록에서 음성을 해독할 수 있음을 보여줌으로써 이 분야에서 주목할만한 진전을 이루었습니다. 그들의 연구 에서 그들은 단 3초의 두뇌 활동을 사용하여 793개의 단어로 구성된 어휘에서 최대 73%의 상위 10개 정확도로 음성 세그먼트를 해독할 수 있었습니다.

뇌 기록에서 음성을 해독 하려는 이전의 노력 은 더 명확한 신호를 제공 하지만 신경외과적 개입이 필요한 정위 뇌파 검사 및 전기 피질 검사와 같은 침습적 기술에 주로 의존 했지만 비침습적 방법은 더 많은 사람들에게 도움이 될 수 있는 더 안전하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 그러나 이러한 방법은 잡음과 녹음의 변동으로 인해 사용하기가 더 어렵습니다. Meta 연구원은 대조 학습 및 wave2vec 2.0을 사용하여 비침습적 뇌 녹음 및 음성 소리를 정렬하고 오디오북 및 격리된 문장을 듣는 건강한 지원자의 EEG 및 MEG 데이터에 대한 모델을 훈련하여 이러한 문제를 극복할 수 있었습니다.

기능적 자기 공명 영상(fMRI)은 사람들이 보고 생각하는 것을 이해하는 데 가능성을 보여준 또 다른 신경 영상 기술입니다 . 예를 들어, 프랑스 툴루즈 대학 의 연구원들은 fMRI를 사용하여 특정 얼굴 이미지를 보는 것과 관련된 뇌 활동을 해독하고 참가자가 뇌 활동을 기반으로 어떤 이미지를 보고 있는지 예측할 수 있었습니다. 연구자들은 사람들이 다양한 자극을 보는 동안 수집된 fMRI 데이터의 대규모 데이터 세트에서 기계 학습 모델을 훈련함으로써 누군가가 무엇을 보고 있는지 정확하게 예측할 수 있는 모델을 개발할 수 있습니다. 이 접근법은 큰 잠재력을 가지고 있지만 여전히 활발한 연구 분야이며 효과적으로 적용할 수 있는 방법에 대해 더 많은 것을 배울 수 있습니다.

이 연구는 신경 기술과 AI가 언어를 해독하고 사람들이 뇌 기록에서 직접 보고 있는 것을 이해하는 데 사용될 가능성을 보여줍니다. 아직 해야 할 일이 많지만 의사소통 장애가 있는 사람들의 삶을 크게 개선할 수 있는 잠재력으로 인해 이 분야는 매우 흥미롭고 유망한 분야입니다.

뇌 기록에서 직접 언어를 해독하는 능력은 의사소통 장애가 있는 개인이 주변 세계와 소통하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 우리는 이 분야에서 큰 발전을 이루었지만 뇌 기록에서 언어를 해독하기 위해 신경 기술과 AI를 효과적으로 사용하는 방법에 대해 배워야 할 것이 아직 많이 남아 있습니다. 그러나이 연구의 잠재적 이점은 방대하며 현장의 일부가 되는 것은 흥미로운 시간입니다. 우리는 이 연구와 이 분야의 향후 발전을 주시해야 합니다!

당신의 생각과 두뇌 활동이 텍스트, 이미지 등을 생성하는 데 사용될 수 있는 세상을 상상해 보십시오. Brain-to-Content 기술의 잠재력은 실로 놀랍고 개인용 및 비즈니스용으로 완전히 새로운 가능성의 영역을 열어줍니다. Brain-to-Content 기술의 잠재적인 적용은 의사소통 장애가 있는 개인을 돕는 것 이상입니다. 실제로 이 기술은 광범위한 산업에 혁명을 일으키고 우리가 주변 세계와 상호 작용하는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

Brain-to-Content 기술이 큰 영향을 미칠 수 있는 한 영역은 엔터테인먼트 분야입니다. 당신의 생각을 사용하여 비디오 게임을 제어하거나 실시간으로 예술과 음악을 만들 수 있다고 상상해 보십시오. 이 기술은 또한 뇌 활동과 감정에 반응하는 몰입형 가상 현실 경험을 만드는 데 사용될 수 있습니다.

교육 분야에서 Brain-to-Content 기술을 사용하여 개인의 생각 패턴과 관심사에 맞는 개인화된 학습 경험을 만들 수 있습니다. 이것은 모든 연령대의 학생들에게 보다 효과적이고 효율적인 학습으로 이어질 수 있습니다.

직장에서 Brain-to-Content 기술을 사용하여 커뮤니케이션을 간소화하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 입력하거나 말할 필요 없이 실시간으로 동료와 생각과 아이디어를 공유할 수 있다고 상상해 보십시오. 이 기술은 또한 보다 참여적이고 상호작용적인 가상 회의를 만드는 데 사용될 수 있습니다.

그러나 두뇌 기록이 생각의 힘으로 이미지나 텍스트를 생성할 수 있는 새로운 세계에 대해 어떻게 생각하십니까? ChatGPT3로 대화를 나누거나 Dall-E2로 예술 작품을 만드는 것도 멋지지만, Brain-to-Content 기술의 가능성은 정말 놀랍습니다. 어떤 제품이나 비즈니스를 만들 수 있다고 생각하십니까?

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