BCI: Final Frontier Of Mind Reading Tech è molto vicino

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I tecnocrati stanno spingendo forte per penetrare nella tua mente per leggere i tuoi pensieri. Le interfacce cervello-computer abbinate all'intelligenza artificiale avranno una grande richiesta aziendale e perderai tutta la privacy. ⁃ Editor TN

Le società di social media possono già utilizzare i dati online per fare ipotesi attendibili sulla gravidanza o sull'idea suicida - e la nuova tecnologia BCI spingerà ancora di più.

IPiove mentre cammini fino alla stazione dopo il lavoro, ma non hai un ombrello. Con la coda dell'occhio, vedi una giacca da pioggia in una vetrina. Pensi a te stesso: "Una giacca da pioggia come quella sarebbe perfetta per un clima come questo."

Più tardi, mentre scorri su Instagram sul treno, vedi una giacca dall'aspetto simile. Dai un'occhiata più da vicino. In realtà, è esattamente lo stesso - ed è un post sponsorizzato. Senti un'improvvisa ondata di paranoia: hai detto qualcosa ad alta voce sulla giacca? Instagram in qualche modo ti ha letto nella mente?

Mentre gli algoritmi dei social media a volte sembrano "conoscerci" in modi che possono sembrare quasi telepatici, in ultima analisi, le loro intuizioni sono il risultato di una triangolazione di milioni di registrazioni esternalizzate online azioni: clic, ricerche, Mi piace, conversazioni, acquisti e così via. Questa è la vita sotto il capitalismo di sorveglianza.

Per quanto potenti siano diventati gli algoritmi di raccomandazione, supponiamo ancora che il nostro dialogo più interno sia interno, se non diversamente divulgato. Ma i recenti progressi nella tecnologia dell'interfaccia cervello-computer (BCI), che integra l'attività cognitiva con un computer, potrebbero sfidare questo.

Nell'ultimo anno, i ricercatori hanno dimostrato che è possibile tradurre direttamente dall'attività cerebrale in parole o testi sintetici registrando e decodificando i segnali neurali di una persona, usando sofisticati algoritmi AI.

Mentre tale tecnologia offre un orizzonte promettente per coloro che soffrono di condizioni neurologiche che influenzano il linguaggio, questa ricerca viene seguita da vicino, e occasionalmente finanziatoda aziende tecnologiche come Facebook. Un passaggio alle interfacce cervello-computer, propongono, offrirà un modo rivoluzionario per comunicare con le nostre macchine e tra loro, una linea diretta tra mente e dispositivo.

Ma il prezzo che paghiamo per questi dispositivi cognitivi sarà un'incursione nel nostro ultimo bastione della vera privacy? Siamo pronti a cedere la nostra libertà cognitiva per servizi online più snelli e annunci più mirati?

Un BCI è un dispositivo che consente la comunicazione diretta tra il cervello e una macchina. Fondamentale di questa tecnologia è la capacità di decodificare i segnali neuronali che sorgono nel cervello in comandi che possono essere riconosciuti dalla macchina.

Poiché i segnali neurali nel cervello sono spesso rumorosi, la decodifica è estremamente difficile. Mentre gli ultimi due decenni hanno visto un certo successo decodificare i segnali sensoriali-motori in comandi computazionali - consentendo talenti impressionanti come in movimento un cursore su uno schermo con la mente o manipolazione un braccio robotico - l'attività cerebrale associata ad altre forme di cognizione, come la parola, è rimasta troppo complessa per essere decodificata.

Ma i progressi nell'apprendimento profondo, una tecnica di intelligenza artificiale che imita la capacità del cervello di apprendere dall'esperienza, sta cambiando ciò che è possibile. Nell'aprile di quest'anno, un gruppo di ricerca dell'Università della California, San Francisco, pubblicato risultati di un tentativo riuscito di tradurre l'attività neurale in linguaggio attraverso un BCI basato sull'apprendimento profondo.

Il team ha posizionato piccoli array elettronici direttamente sul cervello di cinque persone e ha registrato l'attività cerebrale, nonché il movimento delle mascelle, della bocca e delle lingue mentre leggevano ad alta voce dai libri per bambini. Questi dati sono stati quindi utilizzati per addestrare due algoritmi: uno ha appreso come i segnali cerebrali istruivano i muscoli facciali a muoversi; l'altro ha imparato come questi movimenti facciali sono diventati discorsi udibili.

Una volta addestrati gli algoritmi, ai partecipanti è stato nuovamente chiesto di leggere i libri per bambini, questa volta semplicemente imitando le parole. Usando solo i dati raccolti dall'attività neurale, i sistemi algoritmici potevano decifrare ciò che veniva detto e produrre versioni sintetiche intelligibili delle frasi mimate.

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