A leitura da mente \u00e9 um dos poderes mais populares na fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica e \u00e9 uma habilidade que muitas pessoas desejam. Se tiv\u00e9ssemos a capacidade de saber o que os outros realmente pensam, ter\u00edamos muitas vantagens, tanto no campo profissional quanto pessoal.<\/p>\n
Nos \u00faltimos anos, cientistas vem pesquisando m\u00e9todos para tentar descobrir pensamentos humanos atrav\u00e9s de interfaces c\u00e9rebro-computador e fizeram avan\u00e7os not\u00e1veis na grava\u00e7\u00e3o e interpreta\u00e7\u00e3o de ondas cerebrais em uma primeira aproxima\u00e7\u00e3o para aprender certos padr\u00f5es que permitem ler a mente.<\/p>\n
No entanto, al\u00e9m de tudo isso, as redes neurais continuam a provar sua utilidade no nosso dia a dia, e o que as empresas de tecnologia chamaram de intelig\u00eancia artificial continua a nos surpreender com suas aplica\u00e7\u00f5es na vida cotidiana.<\/p>\n
Os pesquisadores de Carnegie Mellon University (EUA) desenvolveram uma intelig\u00eancia artificial mais complexa. Este novo sistema est\u00e1 trazendo os algoritmos de rede neural a um novo n\u00edvel: lendo uma mente humana, de acordo com um estudo publicado esta semana pela equipe de pesquisadores.<\/p>\n
A equipe realizou um trabalho de engenharia dos sinais enviados pelo c\u00e9rebro para que uma dessas intelig\u00eancias artificiais possa ler pensamentos complexos, simplesmente olhando uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica do c\u00e9rebro humano.<\/p>\n
Eles conseguiram isso atrav\u00e9s da coleta de informa\u00e7\u00f5es de uma m\u00e1quina de imagem de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica funcional. Esta informa\u00e7\u00e3o \u00e9 apresentada aos algoritmos de aprendizado da m\u00e1quina, que detectam os padr\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o do c\u00e9rebro e a forma como eles ativam ao criar pensamentos complexos.<\/p>\n
Atrav\u00e9s deste estudo, a equipe de desenvolvedores foi capaz de demonstrar quais regi\u00f5es do c\u00e9rebro foram ativadas e como elas o fizeram ao processar 240 eventos complexos que variam de pessoas a lugares e at\u00e9 mesmo a\u00e7\u00f5es f\u00edsicas e intera\u00e7\u00f5es sociais.<\/p>\n
Compreender esses gatilhos permitiu que o algoritmo usasse essas resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas para prever o que o c\u00e9rebro do paciente estava pensando naquele momento, chegando a conectar os pensamentos individuais a uma frase coerente.<\/p>\n
O estudo demonstrou que o algoritmo tem a capacidade de prever os pensamentos verdadeiros e corretos dos pacientes atrav\u00e9s da an\u00e1lise de sua resson\u00e2ncia magn\u00e9tica, com um grau de certeza de 87%.<\/p>\n
\u201cO c\u00e9rebro humano funciona combinando conceitos individuais em pensamentos complexos. Por exemplo, \u201cele n\u00e3o pensa apenas em\u201d frutas \u201c, mas, \u201cgosto de comer frutas \u00e0 noite com minha fam\u00edlia \u201c, explica Marcel, o l\u00edder do trabalho, que acrescentou que, pela primeira vez, foi poss\u00edvel decodificar pensamentos que cont\u00eam v\u00e1rios desses conceitos.<\/p>\n
Autor: Engenharia \u00e9<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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