AI विचारों को टेक्स्ट में बदल देता है

ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है जिसे "सिमेंटिक डिकोडर" कहा जाता है जिसमें क्षमता है मस्तिष्क गतिविधि का अनुवाद करें पाठ की सतत धारा में एक व्यक्ति का।

इस नवोन्मेषी तकनीक में उन लोगों की मदद करने की क्षमता है जो मानसिक रूप से जागरूक हैं लेकिन बोलने में असमर्थ हैं, जैसे कि जो स्ट्रोक के कारण कमजोर हो गए हैं।

कोई कहानी सुनते समय या चुपचाप कथा की कल्पना करते समय प्रणाली मस्तिष्क के संकेतों को डिकोड करता है और उन्हें पाठ में परिवर्तित करता है, जिससे इन लोगों के विचारों और विचारों की अभिव्यक्ति संभव हो जाती है।

यह आशाजनक उपलब्धि चिकित्सा स्थितियों या चोटों के कारण भाषण चुनौतियों का सामना करने वाले व्यक्तियों के लिए संचार और जीवन की गुणवत्ता के लिए नए दृष्टिकोण खोल सकती है।

अध्ययन, जिसके परिणामस्वरूप "सिमेंटिक डिकोडर" का विकास हुआ, एक छात्र जेरी टैंग द्वारा आयोजित किया गया था कंप्यूटर विज्ञान में, और एलेक्स हथ, तंत्रिका विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर विश्वविद्यालय।

इस शोध के नतीजे जर्नल में प्रकाशित हुए प्रकृति तंत्रिका विज्ञान, क्षेत्र में सबसे सम्मानित वैज्ञानिक प्रकाशनों में से एक।

अनुसंधान में टैंग और हुथ का संयुक्त नेतृत्व कंप्यूटर विज्ञान और के बीच सहयोग पर प्रकाश डालता है तंत्रिका विज्ञान, मानव मस्तिष्क और बुद्धि के बीच इंटरफेस में महत्वपूर्ण प्रगति की तलाश में है कृत्रिम।

शोधकर्ताओं द्वारा किया गया कार्य एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल का उपयोग करता है, जो Google से बार्ड और ओपनएआई से चैटजीपीटी जैसे सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले मॉडल के समान है।

हालाँकि, शोधकर्ताओं द्वारा विकसित प्रणाली अलग है क्योंकि इसमें विषयों में सर्जिकल प्रत्यारोपण की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे यह एक गैर-आक्रामक विधि बन जाती है। इसके अलावा, विकास के तहत अन्य भाषा डिकोडिंग प्रणालियों के विपरीत, प्रतिभागी संवाद करने के लिए शब्दों की एक निर्धारित सूची तक सीमित नहीं हैं।

'माइंड रीडर' पद्धति कैसे काम करती है?

व्यापक डिकोडर प्रशिक्षण के बाद, जिसमें रोगी स्कैनर पर घंटों पॉडकास्ट सुनता है, मस्तिष्क गतिविधि को एफएमआरआई स्कैनर का उपयोग करके मापा जाता है।

बाद में, यदि प्रतिभागी अपने विचारों को डिकोड करने का इच्छुक है, तो मशीन इसे उत्पन्न करने में सक्षम है अकेले मस्तिष्क की गतिविधि से संबंधित पाठ, चाहे कोई नई कहानी सुनना हो या कोई नई कहानी सुनाने की कल्पना करना हो। इतिहास।

शोधकर्ताओं ने सटीक शब्द-दर-शब्द प्रतिलेख प्रदान करने के बजाय, जो कहा या सोचा जा रहा है उसके सार को पकड़ने के लिए डिकोडिंग प्रणाली को डिज़ाइन किया है।

अपूर्ण होते हुए भी, सिस्टम ने ऐसे पाठ तैयार करने की क्षमता प्रदर्शित की है जो मूल शब्दों के इच्छित अर्थों का अनुमान लगाता है, और कभी-कभी सटीक होता है।

शोधकर्ताओं द्वारा विकसित डिकोडर जटिल विचारों को समाहित करते हुए लंबे समय तक भाषा की निरंतर डिकोडिंग की अनुमति देता है।

लगभग आधे समय के दौरान डिकोडर को एक प्रतिभागी की मस्तिष्क गतिविधि की निगरानी करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था मशीन द्वारा निर्मित पाठ जो शब्दों के वांछित अर्थों को प्रतिबिंबित करता है, अधिक प्रभावी संचार में योगदान देता है समझने योग्य.

हुथ के अनुसार, यह दृष्टिकोण पिछले तरीकों की तुलना में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो अक्सर एकल शब्दों या छोटे वाक्यों तक ही सीमित थे।

सिस्टम शाब्दिक शब्द-दर-शब्द प्रतिलेखन की तलाश नहीं करता है, बल्कि जो कहा या सोचा जा रहा है उसके सार को पकड़ना चाहता है, भले ही अपूर्ण हो।

यद्यपि वर्तमान प्रणाली एक कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) स्कैनर के उपयोग पर निर्भर करती है, जो प्रयोगशाला वातावरण के बाहर इसकी व्यवहार्यता को सीमित करती है, शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि उनके काम को कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी जैसे अधिक पोर्टेबल मस्तिष्क इमेजिंग सिस्टम के लिए अनुकूलित किया जा सकता है (एफएनआईआरएस)।

हुथ के अनुसार, एफएनआईआरएस समय में विभिन्न बिंदुओं पर मस्तिष्क में रक्त के प्रवाह को मापता है, जो अनिवार्य रूप से उसी प्रकार का संकेत है जिसे एफएमआरआई पता लगाता है।

इसलिए, अध्ययन में प्रयुक्त दृष्टिकोण को एफएनआईआरएस पर लागू किया जा सकता है। इस सीमा के बावजूद, यह माना जाता है कि इसका सार है तरीका शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एफएनआईआरएस के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे मस्तिष्क गतिविधि को डिकोड करने के लिए अधिक पोर्टेबल और सुलभ प्रणाली का मार्ग प्रशस्त होगा।

फ़िल्मों और श्रृंखलाओं तथा सिनेमा से जुड़ी हर चीज़ का प्रेमी। नेटवर्क पर एक सक्रिय जिज्ञासु, हमेशा वेब के बारे में जानकारी से जुड़ा रहता है।