Des chercheurs de l'Université de Californie à San Francisco ont développé un implant cérébral qui utilise l'apprentissage en profondeur l'intelligence artificielle pour transformer les pensées en phrases complètes. La technologie pourrait un jour être utilisée pour aider à restaurer la parole chez les patients incapables de parler en raison d’une paralysie.
"L'algorithme est un type particulier de réseau neuronal artificiel, inspiré des travaux de traduction automatique", Joseph Makin, l'un des chercheurs impliqués dans le projet, a déclaré à Digital Trends. "Leur problème, comme le nôtre, est de transformer une séquence de longueur arbitraire en une séquence de longueur arbitraire."
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Le réseau neuronal, a expliqué Makin, se compose de deux étapes. Dans la première, les données neuronales recueillies à partir des signaux cérébraux, capturés à l'aide d'électrodes, sont transformées en une liste de nombres. Cette représentation abstraite des données est ensuite décodée, mot par mot, en une phrase en anglais. Les deux étapes sont entraînées ensemble, et non séparément, pour accomplir cette tâche. Les mots sont finalement restitués sous forme de texte – bien qu’il soit également possible de les restituer sous forme de parole à l’aide d’un convertisseur texte-parole.
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Pour l’étude, quatre femmes épileptiques, qui avaient auparavant des électrodes attachées à leur cerveau pour surveiller les crises, ont testé cette technologie qui atteint l’esprit. Chaque participant a été invité à répéter des phrases, permettant à l'IA. pour apprendre puis démontrer sa capacité à décoder les pensées en paroles. La meilleure performance avait une erreur de taux de traduction moyenne de seulement 3 %.
Actuellement, l'A.I. dispose d'un vocabulaire d'environ 250 mots. À titre de comparaison, l’adulte américain moyen de langue maternelle anglaise possède un vocabulaire compris entre 20 000 et 35 000 mots. Ainsi, si les chercheurs veulent rendre cet outil aussi précieux qu’il pourrait l’être, ils devront augmenter considérablement le nombre de mots qu’il peut identifier et verbaliser.
"Les algorithmes de traitement du langage naturel, y compris la traduction automatique, ont beaucoup progressé depuis que j'ai conçu l'idée de ce décodeur en 2016", a poursuivi Makin. « Nous enquêtons actuellement sur certains d’entre eux. [Afin de] parvenir à un décodage de haute qualité sur une plus grande partie de l’anglais, nous devons collecter davantage de données sur un seul sujet – ou, d’une manière ou d’une autre, obtenir des améliorations encore plus importantes de notre apprentissage par transfert.”
Un document décrivant le travail a été récemment publié dans la revue Nature Neuroscience.
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