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ESTAS espeluznantes imágenes borrosas parecen pinturas, pero en realidad tienen una historia mucho más siniestra detrás de ellas.
Con un oso de peluche manchado, una escena de bosque apacible y una extraña formación de nubes, hay algo inquietante en las imágenes.
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Y eso es porque las imágenes no fueron dibujadas ni pintadas por humanos.
Pero las imágenes en realidad fueron extraídas de la mente de una persona mediante un escáner cerebral impulsado por IA.
La máquina estudia los patrones cerebrales en tu cabeza y luego crea una imagen basada en lo que piensas.
Así que sí, eso significa que los científicos ahora están a punto de desarrollar tecnología que pueda leer tu mente.
Y se jactan de que es 80% exacto.
Los investigadores de la Universidad de Osaka utilizaron la herramienta de inteligencia artificial «Difusión estable», que utiliza imágenes de texto para crear entradas.
Pero en lugar de usar palabras, este equipo de científicos usó escáneres cerebrales fMRI (imágenes por resonancia magnética funcional).
fMRI podría detectar cambios en el flujo sanguíneo en áreas del cerebro relacionadas con la percepción de imágenes.
Y a partir de ahí, la IA logró construir una imagen más o menos precisa de la imagen en la que está pensando el sujeto.
Se utilizaron cuatro participantes en el estudio, cada uno viendo un conjunto de 10,000 imágenes.
La IA primero desarrolló imágenes que parecían televisión estática, pero a medida que avanzaba el proceso, aprendió a trabajar en las imágenes.
Los científicos encontraron que la IA logró un 80% de coincidencia en las imágenes.
Como se ve en las imágenes de arriba, la IA tiene la mayoría de los conceptos básicos de imágenes y composición correctas.
Pero hay pequeñas imprecisiones, como el color de la corbata del oso de peluche.
Y a veces se vuelve confuso porque convirtió la forma de un avión en una nube con forma de avión.
«Demostramos que nuestro método puede reconstruir imágenes de alta resolución con alta fidelidad semántica de la actividad del cerebro humano», dijo el equipo en el estudio publicado en bioRxiv.
«A diferencia de estudios previos sobre reconstrucción de imágenes, nuestro método no requiere entrenamiento o ajuste de modelos complejos de aprendizaje profundo».
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