Le géant américain a récemment annoncé un système d’intelligence artificielle qui peut reconstruire les images perçues et traitées par le cerveau à chaque instant.
Meta n’investit pas seulement dans l’intelligence artificielle (IA) pour concurrencer ChatGPT et les autres entreprises du secteur. Ayant dévoilé plusieurs modèles d’IA aux objectifs divers, le groupe californien a récemment présenté un nouveau système capable de mettre en images les pensées.
Plus précisément, ce dernier peut « décoder le déroulement des représentations visuelles dans le cerveau avec une résolution temporelle sans précédent », a assuré Meta AI, branche de l’entreprise dédiée à cette technologie, dans un article de blog. Cela, grâce à la magnétoencéphalographie (MEG), une technique de neuroimagerie non invasive où des milliers de mesures de l’activité cérébrale sont prises par seconde.
Comprendre les représentations des images dans le cerveau
Ce système pourrait être déployé en temps réel pour reconstruire les images perçues et traitées par le cerveau à chaque instant. Pour cela, il est composé d’un encodeur d’image, d’un encodeur cérébral et d’un décodeur d’image. Le premier, fonctionnant indépendamment de l’activité du cerveau, construit un ensemble de variations de la représentation d’une image unique. Le second, lui, aligne les signaux MEG sur les représentations envoyées par le premier. Enfin, le décodeur génère une image plausible en s’appuyant sur les représentations cérébrales.
« Cet alignement fonctionnel entre ces systèmes d’IA et le cerveau peut ensuite être utilisé pour guider la génération d’une image similaire à celle que les participants voient dans le scanner », a indiqué Meta AI. Pour la branche dédiée à l’IA de l’entreprise, « les résultats suggèrent que l’image reconstruite préserve un riche ensemble de fonctionnalités de haut niveau, telles que les catégories d’objets ».
Elle reconnaît cependant que son système est loin d’être parfait, pouvant par exemple générer des images inexactes dans le détail. Malgré cela, elle estime que son système « ouvre une voie importante pour aider la communauté scientifique à comprendre comment les images sont représentées dans le cerveau, puis utilisées comme fondements de l’intelligence humaine ». Il pourrait également « constituer un tremplin vers des interfaces cerveau-ordinateur non invasives en milieu clinique », aidant potentiellement des personnes ayant perdu la capacité de parler à cause d’une lésion cérébrale.
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