Изследователи от Тексаския университет в Остин са разработили нова система за изкуствен интелект, наречена „семантичен декодер“, която има способността да превежда мозъчната дейност на човек в непрекъснат поток от текст.
Тази иновативна технология има потенциала да помогне на хора, които са умствено осъзнати, но не могат да развият реч, като например тези, които са били отслабени от инсулт.
виж повече
Google разработва AI инструмент, за да помогне на журналистите в...
Неотварян оригинален iPhone от 2007 г. се продава за близо $200 000; зная...
Когато слушате история или мълчаливо си представяте разказа, система декодира мозъчните сигнали и ги преобразува в текст, позволявайки изразяването на идеите и мислите на тези хора.
Това обещаващо постижение може да отвори нови перспективи за комуникация и качество на живот за хора, изправени пред речеви предизвикателства поради медицински състояния или наранявания.
Проучването, което доведе до разработването на "семантичния декодер", беше проведено от Джери Танг, студент в по компютърни науки и Алекс Хът, асистент по неврология и компютърни науки в университет.
Резултатите от това изследване са публикувани в списанието Неврология на природата, едно от най-уважаваните научни издания в областта.
Съвместното ръководство на Tang и Huth на изследването подчертава сътрудничеството между компютърните науки и на неврологията, търсейки значителен напредък в интерфейса между човешкия мозък и интелекта изкуствени.
Работата, извършена от изследователите, използва модел на трансформатор, подобен на тези, използвани в системи като Bard – от Google – и ChatGPT – от OpenAI.
Въпреки това, системата, разработена от изследователите, е различна, защото не изисква хирургически импланти в субектите, което я прави неинвазивен метод. Освен това, за разлика от други системи за декодиране на език в процес на разработка, участниците не са ограничени до предписан списък от думи за комуникация.
Как работи методът „четец на мисли“?
След обширно обучение за декодер, при което пациентът слуша с часове подкасти на скенера, мозъчната активност се измерва с помощта на fMRI скенер.
По-късно, ако участникът желае мислите му да бъдат декодирани, машината може да генерира съответстващ текст само от мозъчната дейност, независимо дали слушате нова история или си представяте как разказвате нова. история.
Изследователите са проектирали системата за декодиране, за да улови същността на това, което се казва или мисли, вместо да предоставя точен препис дума по дума.
Макар и несъвършена, системата демонстрира способността да създава текст, който се доближава, а понякога и точно, до предвидените значения на оригиналните думи.
Декодерът, разработен от изследователите, позволява непрекъснато декодиране на език за дълги периоди от време, обхващайки сложни идеи.
През приблизително половината от времето, през което декодерът е бил обучен да наблюдава мозъчната активност на участник, машинно генериран текст, който отразява желаните значения на думите, допринасяйки за по-ефективна комуникация и разбираемо.
Според Хът този подход представлява значителен напредък в сравнение с предишните методи, които често са били ограничени до отделни думи или кратки изречения.
Системата не търси буквална транскрипция дума по дума, а улавяне на същността на това, което се казва или мисли, дори и несъвършено.
Въпреки че настоящата система разчита на използването на функционален скенер с магнитен резонанс (fMRI), което ограничава неговата жизнеспособност извън лабораторната среда, изследователите вярват, че работата им може да бъде адаптирана за по-преносими системи за изобразяване на мозъка, като функционална близка инфрачервена спектроскопия (fNIRS).
Според Huth, fNIRS измерва кръвния поток в мозъка в различни моменти от времето, което по същество е същият тип сигнал, който fMRI открива.
Следователно подходът, използван в проучването, може да се приложи към fNIRS. Въпреки това ограничение се смята, че същността на метод разработена от изследователите може да бъде адаптирана за fNIRS, проправяйки пътя за по-преносима и достъпна система за декодиране на мозъчната активност.
Любител на филми и сериали и всичко свързано с киното. Активен любопитен в мрежите, винаги свързан с информация за мрежата.