論文の概要: Deep Neural Networks and Brain Alignment: Brain Encoding and Decoding (Survey)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10246v3
- Date: Sun, 29 Dec 2024 18:54:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:03:38.192863
- Title: Deep Neural Networks and Brain Alignment: Brain Encoding and Decoding (Survey)
- Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークと脳アライメント:脳のエンコーディングとデコーディング(サーベイ)
- Authors: Subba Reddy Oota, Zijiao Chen, Manish Gupta, Raju S. Bapi, Gael Jobard, Frederic Alexandre, Xavier Hinaut,
- Abstract要約: 人工知能は人間の脳の秘密を解き放つことができるのか?
脳記録のパワーをタップすることでAIを強化することは可能か?
本調査は,ヒト脳記録研究と最先端認知神経科学データセットに焦点を当てた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.14580723964253
- License:
- Abstract: Can artificial intelligence unlock the secrets of the human brain? How do the inner mechanisms of deep learning models relate to our neural circuits? Is it possible to enhance AI by tapping into the power of brain recordings? These captivating questions lie at the heart of an emerging field at the intersection of neuroscience and artificial intelligence. Our survey dives into this exciting domain, focusing on human brain recording studies and cutting-edge cognitive neuroscience datasets that capture brain activity during natural language processing, visual perception, and auditory experiences. We explore two fundamental approaches: encoding models, which attempt to generate brain activity patterns from sensory inputs; and decoding models, which aim to reconstruct our thoughts and perceptions from neural signals. These techniques not only promise breakthroughs in neurological diagnostics and brain-computer interfaces but also offer a window into the very nature of cognition. In this survey, we first discuss popular representations of language, vision, and speech stimuli, and present a summary of neuroscience datasets. We then review how the recent advances in deep learning transformed this field, by investigating the popular deep learning based encoding and decoding architectures, noting their benefits and limitations across different sensory modalities. From text to images, speech to videos, we investigate how these models capture the brain's response to our complex, multimodal world. While our primary focus is on human studies, we also highlight the crucial role of animal models in advancing our understanding of neural mechanisms. Throughout, we mention the ethical implications of these powerful technologies, addressing concerns about privacy and cognitive liberty. We conclude with a summary and discussion of future trends in this rapidly evolving field.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は人間の脳の秘密を解き放つことができるのか?
ディープラーニングモデルの内部メカニズムは、私たちの神経回路にどのように関係するのか?
脳記録のパワーをタップすることでAIを強化することは可能か?
これらの魅惑的な疑問は、神経科学と人工知能の交差する新興分野の中心にある。
我々の調査は、人間の脳の記録研究と、自然言語処理、視覚知覚、聴覚経験中の脳の活動を把握する最先端の認知神経科学データセットに焦点を当てて、このエキサイティングな領域に潜んでいる。
感覚入力から脳活動パターンを生成するための符号化モデルと、神経信号から思考や知覚を再構築することを目的とした復号モデルという2つの基本的なアプローチを探索する。
これらの技術は、神経学的診断や脳とコンピュータのインターフェースのブレークスルーを約束するだけでなく、認知の本質の窓口も提供する。
本稿ではまず,言語,視覚,音声刺激の一般的な表現について論じ,神経科学データセットの概要を紹介する。
次に、ディープラーニングの最近の進歩が、一般的なディープラーニングベースのエンコーディングとデコードアーキテクチャを調査することで、この領域をどう変えたのかをレビューする。
テキストから画像、スピーチ、ビデオまで、これらのモデルがどのように、複雑なマルチモーダル世界に対する脳の反応を捉えているかを調査する。
私たちの主な焦点は人間の研究であるが、神経機構の理解を深める上での動物モデルの重要性も強調している。
全体として、プライバシーと認知の自由に関する懸念に対処しながら、これらの強力な技術の倫理的意味について言及する。
この急速に発展する分野における今後のトレンドの要約と議論で締めくくっている。
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