Разработка ИИ-моделей на основе активности мозга для решения задач ориентации и навигации

Исследователи из Университета Киото использовали лабиринты с частичной видимостью в виртуальной реальности (VR). Они выяснили, что по активности мозга можно расшифровать способность испытуемых предсказывать своё местоположение и сцены в лабиринте, а также степень уверенности в этих предсказаниях.

«ИИ-модель на основе активности человеческого мозга показывает, что точность декодирования предсказания сцены зависит от уровня уверенности испытуемого в своей способности к предсказанию», — говорит ведущий автор Риса Катаяма.

В эксперименте активность мозга измерялась с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI), пока испытуемые были заняты игрой в VR-лабиринте. Не зная конечного пункта назначения, они, тем не менее, могли использовать свои предсказания и память о карте, чтобы оценить своё положение в лабиринте и выбрать правильный путь.

«Наши результаты показывают, что при высокой уверенности в предсказании испытуемые способны чётко представить сцену и быстро спрогнозировать её», — отмечает автор.

Исследование может иметь широкие последствия для развивающейся области метавселенных. Хотя в данном случае предсказание сцены основывалось на расположении дверей в лабиринте, это может привести к разработке интерфейсов «мозг-компьютер» как инструментов коммуникации, использующих разнообразные сложные среды.

«Предсказание сцены может быть обобщено и привести к новым применениям, таким как методы управления, связывающие человеческий мозг и ИИ для воздушных и наземных транспортных средств», — добавляет Катаяма.

Автор заключает: «Мы считаем, что пересечение человеческого разума и ИИ имеет междисциплинарное значение для дальнейшего выяснения источника нашего самосознания».

Исследование опубликовано в Communications Biology.