心を読んでテキストに変換する「BrainGPT」が登場、実験の様子がムービーで確認可能
2023年12月10日から16日にかけて行われた機械学習と計算論的神経科学のカンファレンスイベント「NeurIPS」において、シドニー工科大学の研究チームによる「生の脳波を直接言語に翻訳する」という大規模言語モデル「BrainGPT」の論文が注目論文として選出されました。 Portable, non-invasive, mind-reading AI turns thoughts into text | University of Technology Sydney https://www.uts.edu.au/news/tech-design/portable-non-invasive-mind-reading-ai-turns-thoughts-text New Mind-Reading "BrainGPT" Turns Thoughts Into Text On Screen | I
“脳波”から映像を生成する技術「DreamDiffusion」登場 | AIDB
Tencentなどの研究者チームが開発した「DreamDiffusion」は、脳の視ている光景を脳波から視覚化する、まるでSF映画のような技術です。本記事では、この画期的な技術について紹介します。 参照論文情報 タイトル：DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals 著者：Yunpeng Bai, Xintao Wang, Yanpei Cao, Yixiao Ge, Chun Yuan, Ying Shan 所属：Tencent AI Labなど URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.16934 DreamDiffusionは、脳波（EEG）から映像を生成する技術です。具体的には、頭の外側に付ける非侵襲型の電極からEEG信号を読み取り、その信号を元に拡散
「意識」が量子効果で生じることを示す実験結果が発表される - ナゾロジー
意識は量子効果で形成されているのかもしれません。 カナダのアルバータ大学（University of Alberta）とアメリカのプリストン大学（Princeton University）で行われた研究によれば、ヒトの意識は量子的な効果で発生しているという量子意識仮説を支持する発見あった、とのこと。 量子意識仮説はブラックホールの存在を示した業績で2020年にノーベル物理学賞を受賞したロジャーペンローズ博士らによって提唱されており、脳科学と量子論を融合した野心的な理論となっています。 かつてはブラックホールの存在と同じく「荒唐無稽」であるとみなされていましたが、新たな研究では量子意識仮説を裏付けるような実験的な結果が得られました。 ヒトの意識は本当に量子効果で形成されているのでしょうか？ 研究内容の詳細は2022年4月18日に開催された『Science of Conciousness』会議
Free energy principle - Wikipedia
The free energy principle is a theoretical framework suggesting that the brain reduces surprise or uncertainty by making predictions based on internal models and updating them using sensory input. It highlights the brain's objective of aligning its internal model with the external world to enhance prediction accuracy. This principle integrates Bayesian inference with active inference, where action
人工培養された脳細胞によるゲームプレイの仕組み 〜自由エネルギー原理について〜｜masa_kazama
イントロ「実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得」というニュースが話題になっています。 脳細胞をトレーの中で人工培養させて、その細胞に卓球ゲームの「Pong」をプレイさせたところ、たった５分で学習し、ラリーが続くようになったと報告されています。まるで、マトリックスの映画のようで、この技術を使った未来がワクワクすると同時にちょっと怖くもあります。一体、どんな技術を使って、脳細胞に卓球ゲームを学習させたのでしょうか。このニュースを取り上げている記事は多かったのですが、中身の仕組みについて解説している記事は多くありませんでした。そこで、このブログ記事では、ミニ脳にゲームを学習させた仕組みを自分の勉強がてらに、備忘録的にざっくりとまとめたいと思います。（そのため、自分の理解や記述が間違っている箇所があるかもしれません。もしありましたらお知ら
実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得
オーストラリアとイギリスの研究チームが、ペトリ皿の中で培養した人間の脳細胞に卓球ゲームの「PONG」の1人用モードをプレイさせることに成功したと発表しました。 In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2 A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong https://medicalxpress.com/news/2021-12-mass-human-brain-cells-petri.html Mini-brains: Clumps
「機械の脳」が現実に？ 現実味を帯びてきた脳の人工再現――東大研究者たちが講演
脳の機能を機械の身体に移植して、永遠の命を得る――サイエンス・フィクションの世界で夢見られてきたような未来が今、徐々に現実味を帯びつつある。 ライフサイエンス分野の事業に取り組む、LINK-Jは9月27日、「脳は人工的につくれるのか？〜脳の情報処理のフロンティアに挑む」と題したトークイベントをオンラインで開催。東京大学から気鋭の科学者2人が参加し、最先端の脳研究を披露した。 登壇者は東京大学大学院工学系研究科の渡辺正峰准教授と、東京大学生産技術研究所の池内与志穂准教授。渡辺氏は情報工学、池内氏は生物学の視点から脳の機能の解明を進めている。 脳とつながる機械で「意識のアップロード」目指す 神話の時代から多くの物語に描かれてきた「考える機械」は実現しうるのか。現代科学は、まさにその答えに手が届く位置にある。 脳神経科学者として“人工意識”をテーマに研究を進める渡辺氏。「意識を機械にアップロード
脳のように振る舞う汎用人工知能を実装するための開発方法論を東大が標準化
東京大学(東大)は9月28日、ヒトの認知機能を脳全体の神経回路を参照しながら再現する人工知能(AI)ソフトウェアを実装する際の仕様情報となる「脳参照アーキテクチャ」データ形式と、それを用いた開発方法論を標準化したことを発表した。 同成果は、東大大学院 医学系研究科 脳神経医学専攻の山川宏客員研究員(東大工学系研究科 技術経営戦略学専攻 特任研究員/NPO法人 全脳アーキテクチャ・イニシアティブ代表/理化学研究所 生命機能科学研究センター 客員主管研究員兼務)らの研究チームによるもの。詳細は、ニューラルネットワークを扱う学術誌「Neural Networks」にオンライン掲載された。 深層学習が発展した2010年代、主に機械学習を組み合わせることで、ヒトのような汎用性を備えたAIが実現できるのではないかという期待が高まったが、実際にはその多様な計算装置を組み上げる設計空間が膨大であるという課
人間の脳は有機スーパーコンピュータだった！「0と1」で記憶を保存すると明らかに (2/2) - ナゾロジー
細胞からの圧力で0と1を表現するスイッチみたいなタンパク質今回の発見によると、シナプスを取り巻くタリン分子は、折りたたまれた形状と、開いた形状の2つの安定的な状態を持っています。 タリンは機械的な圧力を受けることでこの形状を変化させ、まるでスイッチの0と1のように機能するのです。 2つの形状を使って0と1を表現するタリン分子。 / Credit:Benjamin T. Goult,Frontiers in Molecular Neuroscience(2021） 細胞内には、細胞骨格という細胞を支えて安定させる繊維状の三次元ネットワークがあります。 この細胞骨格は、機械的な特性を持っていて、シグナルの伝達や細胞分裂など動的なプロセスに連動しています。 この細胞骨格がシナプス間のシグナル伝達を受けた際、小さな力を発生させタリンに圧力を与えます。するとタリンは形状を変化させて、シナプスにバイナ
数分間の時間認知を担う脳の神経活動を発見 | 東京大学
東京大学大学院薬学系研究科博士課程の鹿野悠大学院生（研究当時）、佐々木拓哉特任准教授、池谷裕二教授の研究グループは、脳の海馬と線条体の神経細胞が、分単位の時間の流れに対応して活動することを発見しました。 動物は、将来起こる出来事を予測し、時間経過に応じて適切な行動を選択していく必要があります。このような時間の情報処理の脳内メカニズムに関する研究は、従来から行われてきましたが、その多くは数秒単位（5秒から20秒程度）の短い時間を対象としたものでした。一方で、生存に重要な数分間におよぶ時間経過の認知に、脳のどのような神経活動が重要であるかという点はほとんど知られていませんでした。 本研究グループは、時間の情報を処理する脳領域として、海馬と線条体に着目しました。5分おきにエサの報酬を獲得するようにラットを訓練させたところ、神経細胞は、分単位の時間経過と関連して活動を変化させることを発見しました。
脳に埋め込んだ電極で「うつ状態」から「喜びに満ちた状態」へ感情を移行させることに成功 - ナゾロジー
感情を強制起動する脳のツボ脳に電気刺激を与えてうつ病を治す技術が大幅な進歩をみせている / Credit:Canva脳は心臓と同じく、電気的な臓器です。 そのため近年、うつ病患者に対して脳に電気刺激を行う手法が着目されています。 ただ既存の電気刺激法は非常に大味であり、脳全体に大電流を流す方法がメインでした。 そこでカリフォルニア大学の研究者たちは、5年もの長期に及ぶ臨床試験の結果を元に「神経マッピング技術」を開発しました。 この神経マッピング技術は脳の各地に差し込んだ電極から、患者一人一人の神経回路の特性を認識し、その患者にとって最適な治療部位（刺激場所）をピンポイントで探し出すように設計されています。 そして今回、マッピング技術の性能を確かめるために、難治性うつ病に苦しむ36歳の女性患者に対して、はじめての試験が行われました。 その結果は、まさに驚きでした。 女性患者は覚えている限り5
Takayuki Todo on Twitter: "ここ10年の脳に関する研究で明らかになったのは、脳神経細胞のシナプスというのは信号を伝達するたびにレセプターがリン酸化してゲインが落ちノイズが上がっていくのに対し、その劣化したレセプターを酵素によってリフレッシュする機能があり、それが睡眠中に行われるのだということ。"
ここ10年の脳に関する研究で明らかになったのは、脳神経細胞のシナプスというのは信号を伝達するたびにレセプターがリン酸化してゲインが落ちノイズが上がっていくのに対し、その劣化したレセプターを酵素によってリフレッシュする機能があり、それが睡眠中に行われるのだということ。
BrainNet: A Multi-Person Brain-to-Brain Interface for Direct Collaboration Between Brains - Scientific Reports
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脳内を読み取りことばに変換 米研究グループが成功 | NHKニュース
脳の中の電気信号を読み取り、話しことばに変換することにアメリカの研究グループが成功し、脳の障害などによってことばが出ない人とのスムーズな意思の疎通につながる技術として注目されています。 研究グループは、脳内で出される電気信号を検知する装置を人に取り付け、数百の文章を声に出して読んでもらうことで、声に出す際に唇や舌、あごやのどを動かすのにどのような信号が関わっているかをＡＩ＝人工知能を使って詳しく解析しました。 そしてこの解析を基に脳内の信号を解読して音声に変換するコンピューターのシステムを作り試したところ、脳内の信号を基に100余りの文章を音声にすることができたということです。 文章によってはほとんどの人が正確に聞き取れたということで、研究グループは、脳の信号を読み取って文章を音声に変換することができたのは初めてだとしています。 研究グループは、現時点では限られた文章しか音声にできておらず
脳同士をつないで意思疎通できる「BrainNet」 ワシントン大学など開発 - ITmedia NEWS
米ワシントン大学と米カーネギーメロン大学の研究チームは9月23日、3人の脳をデバイスでつなぎ、直接意思疎通できるようにする「BrainNet」を、論文投稿サイト「arXiv」に発表した。 BrainNetの構造。2人の送信者の脳波をコンピュータが受け取り（Brain-Computer Interface, BCI）、コンピュータが受信者の脳へTMSを介して情報を伝達する（Computer-Brain Interface, CBI）。受信者の意思決定は脳波測定で送信者へフィードバックされる 研究者らが脳の接続に利用したのは、脳波測定（EEG）と経頭蓋磁気刺激法（TMS）。被験者の頭皮に設置した電極から脳波を記録し、TMSを利用して受け取り側の後頭葉へ磁気刺激を送り、眼閃（がんせん、目を閉じていても光が見える現象）を起こさせることで情報を認知させる。 研究では、BrainNetの被験者グループ
The brain learns completely differently than we've assumed since the 20th century
The brain learns completely differently than we've assumed since the 20th century by Bar-Ilan University Image representing the old synaptic (red) and new dendritic (green) learning scenarios of the brain. In the center a neuron with two dendritic trees collects incoming signals via many thousands of tiny adjustable learning parameters, the synapses, represented by red valves. In the new dendritic
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アラフォーが脳の曲がり角。人生100年時代に脳を老化させないため、今日からできること【ヴォーグなお悩み外来】
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2.full.pdf
脳インプラントでＦＦ１４をプレイするというすごい時代になった模様！:ハムスター速報
https://jp.techcrunch.com/2019/07/17/2019-07-16-how-to-watch-elon-musks-neuralink-brain-control-interface-startup-presentation-live/
