論文の概要: Achieving More Human Brain-Like Vision via Human EEG Representational Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17231v2
• Date: Wed, 24 Apr 2024 17:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 21:08:18.269214
• Title: Achieving More Human Brain-Like Vision via Human EEG Representational Alignment
• Title（参考訳）: ヒト脳波の表現的アライメントによるより人間の脳に似た視力の獲得
• Authors: Zitong Lu, Yile Wang, Julie D. Golomb,
• Abstract要約: 非侵襲脳波に基づく人間の脳活動に対応する視覚モデル「Re(presentational)Al(ignment)net」を提案する。 我々の革新的な画像から脳への多層符号化フレームワークは、複数のモデル層を最適化することにより、人間の神経のアライメントを向上する。 我々の発見は、ReAlnetが人工と人間の視覚のギャップを埋め、より脳に似た人工知能システムへの道を歩むブレークスルーを表していることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.811217832697894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite advancements in artificial intelligence, object recognition models still lag behind in emulating visual information processing in human brains. Recent studies have highlighted the potential of using neural data to mimic brain processing; however, these often rely on invasive neural recordings from non-human subjects, leaving a critical gap in understanding human visual perception. Addressing this gap, we present, for the first time, 'Re(presentational)Al(ignment)net', a vision model aligned with human brain activity based on non-invasive EEG, demonstrating a significantly higher similarity to human brain representations. Our innovative image-to-brain multi-layer encoding framework advances human neural alignment by optimizing multiple model layers and enabling the model to efficiently learn and mimic human brain's visual representational patterns across object categories and different modalities. Our findings suggest that ReAlnet represents a breakthrough in bridging the gap between artificial and human vision, and paving the way for more brain-like artificial intelligence systems.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の進歩にもかかわらず、物体認識モデルは人間の脳における視覚情報処理のエミュレートに遅れを取っている。 近年の研究では、脳の処理を模倣するために神経データを使用することの可能性を強調している。 非侵襲的脳波に基づく視覚モデル「Re(presentational)Al(ignment)net」を初めて提示した。 我々の革新的な画像から脳への多層符号化フレームワークは、複数のモデルレイヤーを最適化し、モデルがオブジェクトカテゴリと異なるモダリティをまたいだ人間の脳の視覚的表現パターンを効率的に学習し模倣できるようにすることにより、人間の神経アライメントを向上させる。 我々の発見は、ReAlnetが人工と人間の視覚のギャップを埋め、より脳に似た人工知能システムへの道を歩むブレークスルーを表していることを示唆している。

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