Cercetătorii de la Universitatea Texas din Austin au dezvoltat un nou sistem de inteligență artificială numit „decodor semantic”, care are capacitatea de a traduce activitatea creierului a unei persoane într-un flux continuu de text.
Această tehnologie inovatoare are potențialul de a ajuta oamenii care sunt conștienți din punct de vedere mental, dar care nu pot dezvolta vorbirea, cum ar fi cei care au fost debilitati de accident vascular cerebral.
Vezi mai mult
Google dezvoltă un instrument AI pentru a ajuta jurnaliştii din...
iPhone-ul original nedeschis din 2007 se vinde cu aproape 200.000 USD; stiu...
Când ascultați o poveste sau vă imaginați în tăcere narațiunea, sistem decodifică semnalele creierului și le transformă în text, permițând exprimarea ideilor și gândurilor acestor oameni.
Această realizare promițătoare ar putea deschide noi perspective pentru comunicare și calitatea vieții pentru persoanele care se confruntă cu provocări de vorbire din cauza afecțiunilor medicale sau a rănilor.
Studiul, care a dus la dezvoltarea „decodorului semantic”, a fost realizat de Jerry Tang, student la în Informatică și Alex Huth, profesor asistent de neuroștiință și informatică la universitate.
Rezultatele acestei cercetări au fost publicate în jurnal Neuroștiința naturii, una dintre cele mai respectate publicații științifice în domeniu.
Conducerea comună a lui Tang și Huth a cercetării evidențiază colaborarea dintre informatică și de neuroștiințe, căutând progrese semnificative în interfața dintre creierul uman și inteligență artificial.
Lucrările efectuate de cercetători folosesc un model de transformator, asemănător cu cele utilizate în sisteme precum Bard – de la Google – și ChatGPT – de la OpenAI.
Cu toate acestea, sistemul dezvoltat de cercetători este diferit pentru că nu necesită implanturi chirurgicale la subiecți, făcându-l o metodă non-invazivă. În plus, spre deosebire de alte sisteme de decodare a limbii aflate în curs de dezvoltare, participanții nu se limitează la o listă prescrisă de cuvinte pentru a comunica.
Cum funcționează metoda „mind reader”?
După o pregătire extinsă a decodorului, în care pacientul ascultă ore de podcasturi pe scaner, activitatea creierului este măsurată folosind un scaner fMRI.
Mai târziu, dacă participantul este dispus să-și decodifice gândurile, mașina este capabilă să genereze textul corespunzător doar din activitatea creierului, fie că ascultă o poveste nouă, fie că îți imaginezi că spui una nouă. istorie.
Cercetătorii au proiectat sistemul de decodare pentru a capta esența a ceea ce se spune sau se gândește, mai degrabă decât să ofere o transcriere exactă cuvânt cu cuvânt.
Deși imperfect, sistemul a demonstrat capacitatea de a produce text care aproximează, și uneori cu acuratețe, semnificațiile dorite ale cuvintelor originale.
Decodorul dezvoltat de cercetători permite decodarea continuă a limbajului pentru perioade lungi de timp, cuprinzând idei complexe.
În aproximativ jumătate din timpul în care decodorul a fost antrenat să monitorizeze activitatea creierului unui participant, text generat de mașină care reflectă semnificațiile dorite ale cuvintelor, contribuind la o comunicare mai eficientă și de inteles.
Potrivit lui Huth, această abordare reprezintă un progres semnificativ în comparație cu metodele anterioare, care erau adesea limitate la cuvinte simple sau propoziții scurte.
Sistemul nu caută o transcriere literală cuvânt cu cuvânt, ci surprinderea esenței a ceea ce se spune sau se gândește, chiar dacă imperfect.
Deși sistemul actual se bazează pe utilizarea unui scaner funcțional de imagistică prin rezonanță magnetică (fMRI), care îi limitează viabilitatea în afara mediului de laborator, cercetătorii cred că munca lor poate fi adaptată pentru mai multe sisteme portabile de imagistică a creierului, cum ar fi spectroscopia funcțională în infraroșu apropiat (fNIRS).
Potrivit lui Huth, fNIRS măsoară fluxul de sânge în creier în momente diferite în timp, care este în esență același tip de semnal pe care îl detectează fMRI.
Prin urmare, abordarea utilizată în studiu ar putea fi aplicată fNIRS. În ciuda acestei limitări, se crede că esența metodă dezvoltat de cercetători poate fi adaptat pentru fNIRS, deschizând calea pentru un sistem mai portabil și mai accesibil pentru decodarea activității creierului.
Iubitor de filme și seriale și de tot ceea ce implică cinema. Un curios activ pe rețele, mereu conectat la informații despre web.