ხელოვნური ინტელექტი აზრებს ტექსტად აქცევს

ოსტინის ტეხასის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა შეიმუშავეს ახალი ხელოვნური ინტელექტის სისტემა სახელწოდებით "სემანტიკური დეკოდერი", რომელსაც აქვს უნარი. ტვინის აქტივობის თარგმნა პიროვნების ტექსტის უწყვეტ ნაკადში.

ამ ინოვაციურ ტექნოლოგიას აქვს პოტენციალი, დაეხმაროს ადამიანებს, რომლებიც გონებრივად არიან ინფორმირებულნი, მაგრამ ვერ ავითარებენ მეტყველებას, როგორიცაა ინსულტის შედეგად დასუსტებული ადამიანები.

ამბის მოსმენისას ან თხრობის ჩუმად წარმოდგენისას სისტემა დეკოდირებს ტვინის სიგნალებს და გარდაქმნის მათ ტექსტად, რაც ამ ადამიანების იდეებისა და აზრების გამოხატვის საშუალებას იძლევა.

ამ პერსპექტიულ მიღწევას შეუძლია ახალი პერსპექტივები გახსნას კომუნიკაციისა და ცხოვრების ხარისხისთვის იმ პირებისთვის, რომლებიც სამედიცინო პირობების ან დაზიანებების გამო მეტყველების პრობლემების წინაშე დგანან.

კვლევა, რომლის შედეგადაც შეიქმნა „სემანტიკური დეკოდერი“, ჩაატარა სტუდენტმა ჯერი ტანგმა. კომპიუტერულ მეცნიერებაში და ალექს ჰუტი, ნეირომეცნიერების და კომპიუტერული მეცნიერების ასისტენტ პროფესორი უნივერსიტეტი.

ამ კვლევის შედეგები გამოქვეყნდა ჟურნალში ბუნების ნეირომეცნიერება, ერთ-ერთი ყველაზე პატივსაცემი სამეცნიერო პუბლიკაცია დარგში.

ტანგის და ჰუტის ერთობლივი ხელმძღვანელობა კვლევაში ხაზს უსვამს კომპიუტერული მეცნიერების თანამშრომლობას და ნეირომეცნიერების, ეძებს მნიშვნელოვან მიღწევებს ადამიანის ტვინსა და ინტელექტს შორის ხელოვნური.

მკვლევარების მიერ ჩატარებული სამუშაო იყენებს ტრანსფორმატორის მოდელს, რომელიც გამოიყენება ისეთ სისტემებში, როგორიცაა Bard - Google-ისგან - და ChatGPT - OpenAI-დან.

თუმცა, მკვლევარების მიერ შემუშავებული სისტემა განსხვავებულია, რადგან ის არ საჭიროებს ქირურგიულ იმპლანტაციას სუბიექტებში, რაც მას არაინვაზიურ მეთოდად აქცევს. გარდა ამისა, სხვა ენების დეკოდირების სისტემებისგან განსხვავებით, რომლებიც დამუშავების პროცესშია, მონაწილეები არ შემოიფარგლებიან სიტყვების დადგენილი სიით კომუნიკაციისთვის.

როგორ მუშაობს „გონების მკითხველის“ მეთოდი?

დეკოდერის ვრცელი ტრენინგის შემდეგ, რომლის დროსაც პაციენტი სკანერზე საათობით უსმენს პოდკასტებს, ტვინის აქტივობა იზომება fMRI სკანერის გამოყენებით.

მოგვიანებით, თუ მონაწილეს სურს თავისი აზრების გაშიფვრა, მანქანას შეუძლია შექმნას შესაბამისი ტექსტი მხოლოდ ტვინის აქტივობიდან, იქნება ეს ახალი ამბის მოსმენა თუ ახლის მოყოლის წარმოდგენა. ისტორია.

მკვლევარებმა შეიმუშავეს დეკოდირების სისტემა, რათა აღებეჭდათ ნათქვამის ან აზრის არსი, ვიდრე ზუსტი სიტყვა-სიტყვის ტრანსკრიპტის მიწოდება.

მიუხედავად იმისა, რომ არასრულყოფილია, სისტემამ აჩვენა უნარი შექმნას ტექსტი, რომელიც მიახლოებით და ზოგჯერ ზუსტად შეესაბამება ორიგინალური სიტყვების მნიშვნელობებს.

მკვლევარების მიერ შემუშავებული დეკოდერი საშუალებას იძლევა ენის უწყვეტი გაშიფვრა ხანგრძლივი დროის განმავლობაში, რაც მოიცავს რთულ იდეებს.

იმ დროის დაახლოებით ნახევარში, როდესაც დეკოდერი ვარჯიშობდა მონაწილის ტვინის აქტივობის მონიტორინგისთვის მანქანით გენერირებული ტექსტი, რომელიც ასახავს სიტყვების სასურველ მნიშვნელობებს, ხელს უწყობს უფრო ეფექტურ კომუნიკაციას და გასაგები.

ჰუტის თქმით, ეს მიდგომა წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინსვლას წინა მეთოდებთან შედარებით, რომლებიც ხშირად შემოიფარგლებოდა მხოლოდ ერთი სიტყვებით ან მოკლე წინადადებებით.

სისტემა არ ეძებს სიტყვასიტყვით სიტყვა-სიტყვით ტრანსკრიფციას, არამედ ნათქვამის ან აზრის არსის აღქმას, თუნდაც არასრულყოფილად.

მიუხედავად იმისა, რომ არსებული სისტემა ეყრდნობა ფუნქციური მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფიის (fMRI) სკანერის გამოყენებას, რომელიც ზღუდავს მის სიცოცხლისუნარიანობას ლაბორატორიული გარემოს გარეთ, მკვლევარები თვლიან, რომ მათი ნამუშევარი შეიძლება ადაპტირებული იყოს ტვინის უფრო პორტატული ვიზუალიზაციის სისტემებისთვის, როგორიცაა ფუნქციური ახლო ინფრაწითელი სპექტროსკოპია. (fNIRS).

ჰუტის თქმით, fNIRS ზომავს თავის ტვინში სისხლის ნაკადს დროის სხვადასხვა მომენტში, რაც არსებითად იგივე ტიპის სიგნალია, რომელსაც fMRI აღმოაჩენს.

ამიტომ, კვლევაში გამოყენებული მიდგომა შეიძლება გამოყენებულ იქნას fNIRS-ზე. მიუხედავად ამ შეზღუდვისა, ითვლება, რომ არსი მეთოდი მკვლევარების მიერ შემუშავებული შეიძლება იყოს ადაპტირებული fNIRS-ისთვის, რაც გზას გაუხსნის ტვინის აქტივობის დეკოდირების უფრო პორტატულ და ხელმისაწვდომ სისტემას.

ფილმების და სერიალების მოყვარული და ყველაფერი რაც კინოს ეხება. აქტიური ცნობისმოყვარე ქსელში, ყოველთვის დაკავშირებულია ინტერნეტის შესახებ ინფორმაციას.