Raziskovalci na Univerzi v Teksasu v Austinu so razvili nov sistem umetne inteligence, imenovan "semantični dekoder", ki lahko prevesti možgansko aktivnost osebe v neprekinjenem toku besedila.
Ta inovativna tehnologija lahko pomaga ljudem, ki so duševno ozaveščeni, vendar ne morejo razviti govora, na primer tistim, ki so bili oslabljeni zaradi kapi.
Poglej več
Google razvija orodje AI za pomoč novinarjem pri...
Neodprt originalni iPhone iz leta 2007 se prodaja za skoraj 200.000 $; vedeti...
Ko poslušate zgodbo ali si v tišini predstavljate pripoved, sistem dekodira možganske signale in jih pretvori v besedilo, kar omogoča izražanje idej in misli teh ljudi.
Ta obetavni dosežek bi lahko odprl nove perspektive za komunikacijo in kakovost življenja za posameznike, ki se soočajo z govornimi težavami zaradi zdravstvenih stanj ali poškodb.
Študijo, ki je privedla do razvoja "semantičnega dekoderja", je izvedel Jerry Tang, študent na in Alex Huth, docent za nevroznanost in računalništvo na univerza.
Rezultati te raziskave so bili objavljeni v reviji Naravoslovna nevroznanost, ena najbolj cenjenih znanstvenih publikacij na tem področju.
Tangovo in Huthovo skupno vodstvo raziskave poudarja sodelovanje med računalništvom in nevroznanosti, ki išče pomemben napredek v vmesniku med človeškimi možgani in inteligenco umetno.
Delo, ki so ga opravili raziskovalci, uporablja model transformatorja, podoben tistim, ki se uporabljajo v sistemih, kot sta Bard – iz Googla – in ChatGPT – iz OpenAI.
Vendar je sistem, ki so ga razvili raziskovalci, drugačen, ker ne zahteva kirurških vsadkov pri subjektih, zaradi česar je neinvazivna metoda. Poleg tega za razliko od drugih sistemov za dekodiranje jezikov, ki se razvijajo, udeleženci niso omejeni na predpisan seznam besed za komunikacijo.
Kako deluje metoda 'bralca misli'?
Po obsežnem usposabljanju dekodirnika, pri katerem pacient več ur posluša poddaje na skenerju, se možganska aktivnost izmeri s skenerjem fMRI.
Kasneje, če je udeleženec pripravljen, da se njegove misli dekodirajo, lahko stroj ustvari ustrezno besedilo samo iz možganske dejavnosti, ne glede na to, ali poslušate novo zgodbo ali si predstavljate, da pripovedujete novo. zgodovina.
Raziskovalci so sistem za dekodiranje zasnovali tako, da zajame bistvo povedanega ali misli, namesto da bi zagotovil natančen prepis beseda za besedo.
Čeprav je sistem nepopoln, je pokazal sposobnost ustvarjanja besedila, ki se približa in včasih natančno približa predvidenemu pomenu izvirnih besed.
Dekoder, ki so ga razvili raziskovalci, omogoča neprekinjeno dekodiranje jezika za dolga časovna obdobja, ki zajema kompleksne ideje.
V približno polovici časa, ko je bil dekoder usposobljen za spremljanje možganske aktivnosti udeleženca, je strojno generirano besedilo, ki je odražalo želene pomene besed, kar je prispevalo k učinkovitejši komunikaciji in razumljivo.
Po Huthovih besedah ta pristop pomeni pomemben napredek v primerjavi s prejšnjimi metodami, ki so bile pogosto omejene na posamezne besede ali kratke stavke.
Sistem ne išče dobesednega prepisa beseda za besedo, temveč zajetje bistva povedanega ali premišljenega, četudi nepopolnega.
Čeprav se trenutni sistem opira na uporabo skenerja za slikanje z magnetno resonanco (fMRI), ki omejuje njegovo sposobnost preživetja zunaj laboratorijskega okolja, raziskovalci verjamejo, da je njihovo delo mogoče prilagoditi za bolj prenosljive sisteme za slikanje možganov, kot je funkcionalna bližnja infrardeča spektroskopija (fNIRS).
Po Huthu fNIRS meri pretok krvi v možganih v različnih časovnih točkah, kar je v bistvu ista vrsta signala, ki ga zazna fMRI.
Zato bi lahko pristop, uporabljen v študiji, uporabili za fNIRS. Kljub tej omejitvi velja, da je bistvo metoda ki so jih razvili raziskovalci, je mogoče prilagoditi za fNIRS, kar utira pot za bolj prenosljiv in dostopen sistem za dekodiranje možganske aktivnosti.
Ljubiteljica filmov in serij ter vsega kar je povezano s kinom. Aktiven radovednež na omrežjih, vedno povezan z informacijami o spletu.