Austini Texase ülikooli teadlased on välja töötanud uue tehisintellekti süsteemi, mida nimetatakse "semantiliseks dekoodriks", millel on võime ajutegevust tõlkida inimesest pidevas tekstivoos.
Sellel uuenduslikul tehnoloogial on potentsiaal aidata inimesi, kes on vaimselt teadlikud, kuid ei suuda kõnet arendada, näiteks neid, kes on insuldi tõttu nõrgenenud.
näe rohkem
Google arendab AI tööriista, mis aitab ajakirjanikel…
Avamata originaal 2007 iPhone müüb peaaegu $ 200 000; tea...
Lugu kuulates või narratiivi vaikselt ette kujutades, süsteem dekodeerib ajusignaale ja teisendab need tekstiks, võimaldades väljendada nende inimeste ideid ja mõtteid.
See paljutõotav saavutus võib avada uusi väljavaateid suhtlemiseks ja elukvaliteediks inimestele, kes seisavad silmitsi meditsiiniliste seisundite või vigastuste tõttu kõneprobleemidega.
Uuringu, mille tulemusel töötati välja "semantiline dekooder", viis läbi tudeng Jerry Tang. arvutiteaduses ja Alex Huth, neuroteaduse ja arvutiteaduse abiprofessor aadressil ülikool.
Selle uuringu tulemused avaldati ajakirjas Looduse neuroteadus, üks selle valdkonna tunnustatumaid teaduspublikatsioone.
Tangi ja Huthi ühine juhtimine uurimistöös tõstab esile koostööd arvutiteaduse ja neuroteaduses, otsides olulisi edusamme inimaju ja intelligentsuse vahelises liideses kunstlik.
Teadlaste tehtud töös kasutatakse trafomudelit, mis on sarnane sellistes süsteemides nagu Google'i Bard ja OpenAI ChatGPT kasutatavatele.
Teadlaste väljatöötatud süsteem on aga erinev, kuna see ei nõua katsealustele kirurgilisi implantaate, mistõttu on see mitteinvasiivne meetod. Lisaks, erinevalt teistest arendatavatest keeledekodeerimissüsteemidest, ei piirdu osalejad suhtlemiseks ettenähtud sõnade loendiga.
Kuidas "mõttelugeja" meetod töötab?
Pärast ulatuslikku dekoodri koolitust, mille käigus patsient kuulab skanneris tundide kaupa taskuhäälingusaateid, mõõdetakse ajutegevust fMRI-skanneriga.
Hiljem, kui osaleja soovib oma mõtteid dekodeerida, suudab masin selle genereerida vastav tekst ainuüksi ajutegevusest, olgu siis uut lugu kuulates või uut jutustamist ette kujutades. ajalugu.
Teadlased kavandasid dekodeerimissüsteemi, et jäädvustada öeldu või arvatava olemust, selle asemel, et pakkuda täpset sõna-sõnalt transkriptsiooni.
Kuigi süsteem on ebatäiuslik, on see näidanud suutlikkust luua teksti, mis vastab algsete sõnade kavandatud tähendustele ja mõnikord ka täpselt.
Teadlaste väljatöötatud dekooder võimaldab pikka aega keelt pidevalt dekodeerida, hõlmates keerulisi ideid.
Ligikaudu poole ajast, mil dekoodrit treeniti jälgima osaleja ajutegevust, masingenereeritud tekst, mis peegeldas sõnade soovitud tähendusi, aidates kaasa tõhusamale suhtlusele ja mõistetav.
Huthi sõnul on see lähenemine märkimisväärne edasiminek võrreldes varasemate meetoditega, mis sageli piirdusid üksikute sõnade või lühikeste lausetega.
Süsteem ei taotle sõnasõnalist sõnasõnalist transkriptsiooni, vaid öeldu või arvatava olemuse tabamist, isegi kui ebatäiuslikult.
Kuigi praegune süsteem tugineb funktsionaalse magnetresonantstomograafia (fMRI) skanneri kasutamisele, mis piirab selle elujõulisust väljaspool laborikeskkonda, teadlased usuvad, et nende tööd saab kohandada kaasaskantavamate ajukuvamissüsteemide jaoks, nagu funktsionaalne lähiinfrapuna-spektroskoopia (fNIRS).
Huthi sõnul mõõdab fNIRS aju verevoolu erinevatel ajahetkedel, mis on sisuliselt sama tüüpi signaal, mida fMRI tuvastab.
Seetõttu võiks uuringus kasutatud lähenemisviisi rakendada fNIRS-i puhul. Sellest piirangust hoolimata arvatakse, et olemus meetod teadlaste poolt välja töötatud saab kohandada fNIRS-i jaoks, sillutades teed kaasaskantavamale ja ligipääsetavamale süsteemile ajutegevuse dekodeerimiseks.
Filmide ja seriaalide ning kõige kinoga seotud armastaja. Aktiivne uudishimulik võrkudes, alati ühendatud veebiteabega.