ए.आई. ब्रेन इंप्लांट विचारों को बोले गए शब्दों में अनुवादित करता है

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन फ्रांसिस्को के शोधकर्ताओं ने एक मस्तिष्क प्रत्यारोपण विकसित किया है जिसका उपयोग किया जाता है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विचारों को पूर्ण वाक्यों में बदलें. इस तकनीक का उपयोग एक दिन उन रोगियों में भाषण बहाल करने में मदद के लिए किया जा सकता है जो पक्षाघात के कारण बोलने में असमर्थ हैं।

"एल्गोरिदम एक विशेष प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है, जो मशीनी अनुवाद में काम से प्रेरित है।" जोसेफ माकिनप्रोजेक्ट में शामिल शोधकर्ताओं में से एक ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "उनकी समस्या, हमारी तरह, मनमानी लंबाई के अनुक्रम को मनमानी लंबाई के अनुक्रम में बदलना है।"

माकिन ने बताया कि तंत्रिका जाल में दो चरण होते हैं। पहले में, इलेक्ट्रोड का उपयोग करके मस्तिष्क संकेतों से एकत्र किए गए तंत्रिका डेटा को संख्याओं की एक सूची में बदल दिया जाता है। फिर डेटा के इस अमूर्त प्रतिनिधित्व को अंग्रेजी भाषा के वाक्य में शब्द दर शब्द डिकोड किया जाता है। इस कार्य को प्राप्त करने के लिए दोनों चरणों को अलग-अलग नहीं, बल्कि एक साथ प्रशिक्षित किया जाता है। शब्दों को अंततः पाठ के रूप में आउटपुट किया जाता है - हालाँकि टेक्स्ट-टू-स्पीच कनवर्टर का उपयोग करके इसे भाषण के रूप में आउटपुट करना भी उतना ही संभव होगा।

अध्ययन के लिए, मिर्गी से पीड़ित चार महिलाएं, जिनके दिमाग में दौरे की निगरानी के लिए पहले इलेक्ट्रोड लगाए गए थे, ने दिमाग तक पहुंचने वाली तकनीक का परीक्षण किया। प्रत्येक प्रतिभागी को वाक्य दोहराने के लिए कहा गया, जिससे ए.आई. सीखना और फिर विचारों को वाणी में डिकोड करने की अपनी क्षमता प्रदर्शित करना। सर्वोत्तम प्रदर्शन में औसत अनुवाद दर त्रुटि केवल 3% थी।

वर्तमान में ए.आई. लगभग 250 शब्दों की शब्दावली है। तुलनात्मक रूप से, औसत अमेरिकी वयस्क देशी अंग्रेजी वक्ता के पास लगभग 20,000 से 35,000 शब्दों की शब्दावली है। इसलिए यदि शोधकर्ता इस उपकरण को उतना मूल्यवान बनाना चाहते हैं जितना यह हो सकता है, तो उन्हें इसके द्वारा पहचाने जा सकने वाले और शब्दों को शब्दों में व्यक्त करने वाले शब्दों की संख्या को बड़े पैमाने पर बढ़ाने की आवश्यकता होगी।

माकिन ने आगे कहा, "जब से मैंने 2016 में इस डिकोडर के विचार की कल्पना की थी, तब से मशीनी अनुवाद सहित प्राकृतिक-भाषा प्रसंस्करण के लिए एल्गोरिदम काफी उन्नत हो गए हैं।" “अब हम इनमें से कुछ की जांच कर रहे हैं। [क्रम में] अंग्रेजी के व्यापक स्तर पर उच्च-गुणवत्ता वाली डिकोडिंग प्राप्त करने के लिए, हमें एक ही विषय से अधिक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है - या किसी तरह हमारे से और भी अधिक बढ़ावा प्राप्त करें सीखने का स्थानांतरण.”

कार्य का वर्णन करने वाला एक पेपर था हाल ही में नेचर न्यूरोसाइंस जर्नल में प्रकाशित हुआ.

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