Az austini Texasi Egyetem kutatói kifejlesztettek egy új mesterséges intelligencia rendszert, az úgynevezett „szemantikus dekódert”, amely képes lefordítani az agyi aktivitást egy személy folyamatos szövegfolyamban.
Ez az innovatív technológia segítséget nyújthat azoknak az embereknek, akik szellemileg tudatosak, de nem tudnak beszédet fejleszteni, például az agyvérzés miatt legyengülteken.
többet látni
A Google mesterséges intelligencia eszközt fejleszt, hogy segítse az újságírókat…
A bontatlan eredeti 2007-es iPhone közel 200 000 dollárért kel el; tud...
Történethallgatáskor vagy a narratíva csendben történő elképzelésekor a rendszer dekódolja az agyi jeleket és szöveggé alakítja azokat, lehetővé téve ezen emberek ötleteinek és gondolatainak kifejezését.
Ez az ígéretes eredmény új távlatokat nyithat a kommunikációban és az életminőségben azoknak az egyéneknek, akik egészségügyi állapotok vagy sérülések miatt beszédproblémákkal néznek szembe.
A „szemantikus dekóder” kifejlesztését eredményező tanulmányt Jerry Tang, az egyetem hallgatója végezte. a számítástechnika szakon, valamint Alex Huth, az ideg- és számítástechnika adjunktusa egyetemi.
A kutatás eredményeit a folyóiratban tették közzé Természet idegtudomány, a szakterület egyik legelismertebb tudományos publikációja.
Tang és Huth közös vezetése a kutatás kiemeli az együttműködést a számítástechnika és az idegtudomány területén, jelentős előrelépéseket keresve az emberi agy és az intelligencia közötti kapcsolat terén mesterséges.
A kutatók munkája során olyan transzformátormodellt alkalmaznak, amely hasonló az olyan rendszerekben használthoz, mint a Bard – a Google-tól – és a ChatGPT – az OpenAI-tól.
A kutatók által kidolgozott rendszer azonban más, mert nem igényel sebészeti implantátumot az alanyokban, így non-invazív módszer. Továbbá, ellentétben más fejlesztés alatt álló nyelvi dekódoló rendszerekkel, a résztvevők nem korlátozódnak a kommunikációhoz szükséges szavak előírt listájára.
Hogyan működik a „gondolatolvasó” módszer?
Kiterjedt dekóderképzés után, amelynek során a páciens órákon át hallgatja a podcastokat a szkenneren, az agyi aktivitást fMRI-szkennerrel mérik.
Később, ha a résztvevő hajlandó gondolatait dekódolni, a gép képes generálni a pusztán az agyi tevékenységből származó megfelelő szöveg, akár egy új történetet hallgatunk, akár egy új történetet képzelünk el. történelem.
A kutatók úgy tervezték meg a dekódoló rendszert, hogy megragadják a mondanivaló vagy a gondolat lényegét, nem pedig pontos szóról szóra átiratot.
Bár tökéletlen, a rendszer bebizonyította, hogy képes olyan szöveget előállítani, amely megközelíti, és néha pontosan is, az eredeti szavak szándékolt jelentését.
A kutatók által kifejlesztett dekóder lehetővé teszi a nyelv folyamatos, hosszú ideig tartó dekódolását, amely összetett gondolatokat is magában foglal.
Annak az időnek körülbelül a felében, amíg a dekódert arra képezték ki, hogy figyelje a résztvevő agyi tevékenységét, a géppel generált szöveg, amely tükrözi a szavak kívánt jelentését, hozzájárulva a hatékonyabb kommunikációhoz és érthető.
Huth szerint ez a megközelítés jelentős előrelépést jelent a korábbi módszerekhez képest, amelyek gyakran egyetlen szavakra vagy rövid mondatokra korlátozódtak.
A rendszer nem szó szerinti átírásra törekszik, hanem a mondanivaló vagy gondolat lényegének megragadására, még ha tökéletlenül is.
Bár a jelenlegi rendszer egy funkcionális mágneses rezonancia képalkotó (fMRI) szkenner használatára támaszkodik, amely korlátozza annak életképességét a laboratóriumi környezeten kívül, a a kutatók úgy vélik, hogy munkájuk adaptálható több hordozható agyi képalkotó rendszerhez, például funkcionális közeli infravörös spektroszkópiához (fNIRS).
Huth szerint az fNIRS különböző időpontokban méri a véráramlást az agyban, ami lényegében ugyanaz a jeltípus, mint amit az fMRI észlel.
Ezért a tanulmányban alkalmazott megközelítés alkalmazható az fNIRS-re. E korlátozás ellenére úgy gondolják, hogy a lényege módszer A kutatók által kifejlesztett adaptálható az fNIRS-hez, megnyitva az utat egy hordozhatóbb és hozzáférhetőbb agyi tevékenység dekódoló rendszere előtt.
A filmek, sorozatok és minden, ami a mozihoz tartozik, szerelmese. Aktív érdeklődő a hálózatokon, mindig kapcsolatban áll az internettel kapcsolatos információkkal.
