A San Francisco-i Kaliforniai Egyetem kutatói agyimplantátumot fejlesztettek ki, amely felhasználja mélytanulás mesterséges intelligencia ahhoz gondolatokat teljes mondatokká alakítani. A technológiát egy napon felhasználhatják a beszéd helyreállítására olyan betegeknél, akik bénulás miatt nem tudnak beszélni.
„Az algoritmus egy speciális mesterséges neurális hálózat, amelyet a gépi fordítási munka ihletett” Joseph Makin, mondta a projektben résztvevő egyik kutató a Digital Trendsnek. "Az ő problémájuk, akárcsak a miénk, az, hogy egy tetszőleges hosszúságú sorozatot tetszőleges hosszúságú sorozatmá alakítsanak át."
Ajánlott videók
A neurális háló, magyarázta Makin, két szakaszból áll. Az elsőben az agyi jelekből gyűjtött, elektródákkal rögzített idegi adatokat számlistává alakítják. Az adatoknak ezt az absztrakt reprezentációját ezután szóról szóra angol nyelvű mondattá dekódolják. A két szakaszt együtt képezik, nem külön-külön, ennek a feladatnak az eléréséhez. A szavak végül szövegként kerülnek kiadásra – bár ugyanilyen lehetséges lenne beszédként is kiadni egy szöveg-beszéd konverter segítségével.
Összefüggő
- Analóg A.I.? Őrülten hangzik, de lehet, hogy ez a jövő
- Az Nvidia legújabb A.I. Az eredmények azt bizonyítják, hogy az ARM készen áll az adatközpontra
- Az Nvidia csökkenti az A.I-be való belépés akadályát. Fleet Command és LaunchPad segítségével
A tanulmányhoz négy epilepsziás nő, akiknek korábban elektródákat rögzítettek az agyukra, hogy figyeljék a rohamokat, tesztelték az észbontó technikát. Minden résztvevőnek meg kellett ismételnie a mondatokat, lehetővé téve az A.I. tanulni, majd bebizonyítani, hogy képes a gondolatokat beszéddé dekódolni. A legjobb teljesítmény átlagos fordítási arányának hibája mindössze 3%.
Jelenleg az A.I. körülbelül 250 szóból áll a szókincse. Összehasonlításképpen, egy átlagos amerikai felnőtt angol anyanyelvű szókincse valahol 20 000 és 35 000 szó között van. Tehát ha a kutatók a lehető legértékesebbé szeretnék tenni ezt az eszközt, akkor jelentősen növelniük kell az azonosítani és verbalizálható szavak számát.
„A természetes nyelvű feldolgozás algoritmusai, beleértve a gépi fordítást is, meglehetősen sokat fejlődtek, mióta 2016-ban megszületett a dekóder ötlete” – folytatta Makin. „Most ezek közül néhányat vizsgálunk. [Ahhoz], hogy jó minőségű dekódolást érjünk el az angol nyelv szélesebb rétegében, több adatot kell gyűjtenünk egyetlen témakörből – vagy valahogy még nagyobb lendületet kell kapnunk transzfer tanulás.”
A munkát leíró papír volt nemrég jelent meg a Nature Neuroscience folyóiratban.
Szerkesztői ajánlások
- Az Nvidia szuperszámítógépe a ChatGPT új korszakát hozhatja el
- A vicces képlet: Miért a gép által generált humor az A.I. szent grálja?
- Az Nvidia új hangja A.I. úgy hangzik, mint egy igazi személy
- Az A.I. legyőzni az emberi mérnököket a mikrochipek tervezésében? A Google úgy gondolja
- Olvassa el egy A.I. kísértetiesen szép „szintetikus szentírását”. aki azt hiszi, hogy Isten
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
