AI premieňa myšlienky na text

Vedci z Texaskej univerzity v Austine vyvinuli nový systém umelej inteligencie nazývaný „sémantický dekodér“, ktorý má schopnosť preložiť mozgovú aktivitu osoby v súvislom prúde textu.

Táto inovatívna technológia má potenciál pomôcť ľuďom, ktorí sú mentálne uvedomelí, ale nedokážu rozvíjať reč, napríklad tým, ktorí boli oslabení mŕtvicou.

Pri počúvaní príbehu alebo tichom predstavovaní si príbehu, systém dekóduje signály mozgu a premieňa ich na text, čím umožňuje vyjadrenie nápadov a myšlienok týchto ľudí.

Tento sľubný úspech by mohol otvoriť nové perspektívy pre komunikáciu a kvalitu života pre jednotlivcov, ktorí čelia problémom s rečou v dôsledku zdravotných stavov alebo zranení.

Štúdiu, ktorej výsledkom bol vývoj „sémantického dekodéra“, vykonal Jerry Tang, študent na v odbore počítačová veda a Alex Huth, odborný asistent neurovedy a informatiky na univerzite.

Výsledky tohto výskumu boli publikované v časopise Prírodné neurovedy, jedna z najuznávanejších vedeckých publikácií v tejto oblasti.

Spoločné vedenie výskumu Tang a Huth zdôrazňuje spoluprácu medzi počítačovou vedou a neurovedy, hľadajúc významné pokroky v rozhraní medzi ľudským mozgom a inteligenciou umelé.

Práca vykonaná výskumníkmi využíva model transformátora, podobný tým, ktoré sa používajú v systémoch ako Bard – od Google – a ChatGPT – od OpenAI.

Systém vyvinutý výskumníkmi je však odlišný, pretože nevyžaduje chirurgické implantáty u subjektov, čo z neho robí neinvazívnu metódu. Okrem toho, na rozdiel od iných systémov na dekódovanie jazykov vo vývoji, účastníci nie sú obmedzení na predpísaný zoznam slov na komunikáciu.

Ako funguje metóda „čítača myšlienok“?

Po rozsiahlom tréningu dekodéra, pri ktorom pacient počúva hodiny podcastov na skeneri, sa mozgová aktivita meria pomocou skenera fMRI.

Neskôr, ak je účastník ochotný nechať svoje myšlienky dekódovať, stroj je schopný vygenerovať zodpovedajúci text zo samotnej mozgovej aktivity, či už počúvania nového príbehu alebo predstavovania si rozprávania nového. histórie.

Výskumníci navrhli dekódovací systém tak, aby zachytil podstatu toho, čo sa hovorí alebo myslel, namiesto toho, aby poskytoval presný prepis slovo za slovom.

Aj keď je systém nedokonalý, preukázal schopnosť produkovať text, ktorý sa približuje, a niekedy aj presne, zamýšľanému významu pôvodných slov.

Dekodér vyvinutý výskumníkmi umožňuje nepretržité dekódovanie jazyka počas dlhých časových období a zahŕňa komplexné myšlienky.

Počas približne polovice času, kedy bol dekodér trénovaný na sledovanie mozgovej aktivity účastníka, strojovo generovaný text, ktorý odráža požadované významy slov, čím prispieva k efektívnejšej komunikácii a pochopiteľné.

Tento prístup predstavuje podľa Hutha výrazný pokrok v porovnaní s predchádzajúcimi metódami, ktoré sa často obmedzovali na jednotlivé slová alebo krátke vety.

Systém sa nesnaží o doslovný prepis od slova do slova, ale o zachytenie podstaty toho, čo sa hovorí alebo myslí, aj keď nedokonale.

Hoci sa súčasný systém spolieha na používanie funkčného skenera magnetickej rezonancie (fMRI), ktorý obmedzuje jeho životaschopnosť mimo laboratórneho prostredia, výskumníci sa domnievajú, že ich prácu možno prispôsobiť pre prenosnejšie systémy na zobrazovanie mozgu, ako je napríklad funkčná blízka infračervená spektroskopia (fNIRS).

Podľa Hutha fNIRS meria prietok krvi v mozgu v rôznych časových bodoch, čo je v podstate rovnaký typ signálu, ktorý detekuje fMRI.

Preto by sa prístup použitý v štúdii mohol použiť na fNIRS. Napriek tomuto obmedzeniu sa verí, že podstatou metóda vyvinutý výskumníkmi môže byť prispôsobený pre fNIRS, čím sa pripravuje cesta pre prenosnejší a dostupnejší systém na dekódovanie mozgovej aktivity.

Milovník filmov a seriálov a všetkého, čo kinematografiu patrí. Aktívny zvedavec na sieťach, vždy pripojený k informáciám o webe.