AIが思考をテキストに変換

テキサス大学オースティン校の研究者らは、「セマンティック デコーダー」と呼ばれる新しい人工知能システムを開発しました。 脳の活動を翻訳する 連続したテキストの流れの中の人物。

この革新的なテクノロジーは、脳卒中により衰弱した人など、精神ははっきりしているが言語を発達させることができない人々を助ける可能性があります。

物語を聞いたり、静かに物語を想像したりするとき、 システム 脳信号をデコードしてテキストに変換し、人々のアイデアや思考を表現できるようにします。

この有望な成果は、病状や怪我による言語障害に直面している人々のコミュニケーションと生活の質について新たな展望を開く可能性がある。

この研究は「セマンティック デコーダ」の開発につながり、大学の学生であるジェリー タンによって実施されました。 コンピューターサイエンスの博士号、および神経科学およびコンピューターサイエンスの助教授である Alex Huth 氏 大学。

この研究結果は雑誌に掲載されました 自然神経科学、この分野で最も尊敬されている科学出版物の 1 つです。

タン氏とヒュース氏の共同研究リーダーシップは、コンピューターサイエンスと 神経科学の研究、人間の脳と知能の間のインターフェースにおける大幅な進歩を目指す 人口的。

研究者らによって行われた研究では、Google の Bard や OpenAI の ChatGPT などのシステムで使用されているものと同様のトランスフォーマー モデルが利用されています。

しかし、研究者らが開発したシステムは被験者に外科的インプラントを必要とせず、非侵襲的な方法であるという点で異なる。 さらに、開発中の他の言語解読システムとは異なり、参加者は伝達する単語の所定のリストに制限されません。

「マインドリーダー」メソッドはどのように機能しますか?

患者がスキャナーで何時間ものポッドキャストを聞く広範なデコーダートレーニングの後、fMRI スキャナーを使用して脳活動が測定されます。

その後、参加者が自分の考えを解読してもらいたい場合、マシンは 新しい話を聞いたり、新しい話を想像したりしても、脳の活動だけから対応するテキストが得られます。 歴史。

研究者らは、正確な一語一語の書き起こしを提供するのではなく、話されている内容や考えている内容の本質を捉えるようにデコード システムを設計しました。

不完全ではありますが、このシステムは、元の単語の意図された意味に近い、場合によっては正確にテキストを生成する能力を実証しました。

研究者らが開発したデコーダは、複雑なアイデアを含む言語を長期間継続的に解読することを可能にします。

デコーダが参加者の脳活動を監視するように訓練された時間の約半分の間、 機械が生成したテキストは、単語の望ましい意味を反映しており、より効果的なコミュニケーションと 理解できる。

Huth 氏によると、このアプローチは、単一の単語や短い文に限定されることが多かった以前の方法と比較して、大幅な進歩を示しています。

このシステムは、文字通り一語一語転写することを求めているのではなく、たとえ不完全であっても、話されていることや考えられていることの本質を捉えることを求めています。

現在のシステムは機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) スキャナーの使用に依存しているため、実験室環境外での実行可能性は制限されています。 研究者らは、自分たちの研究が機能的近赤外分光法のような、よりポータブルな脳画像化システムに適応できると信じている。 (fNIRS)。

ヒュース氏によると、fNIRS はさまざまな時点で脳内の血流を測定しますが、これは基本的に fMRI が検出する信号と同じタイプの信号です。

したがって、この研究で使用されたアプローチは fNIRS にも適用できる可能性があります。 この制限にもかかわらず、その本質は次のとおりであると考えられています。 方法 研究者らによって開発されたシステムは fNIRS に適応させることができ、脳活動をデコードするためのよりポータブルでアクセスしやすいシステムへの道を開きます。

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