I ricercatori dell'Università della California, a San Francisco, hanno sviluppato un impianto cerebrale che utilizza apprendimento approfondito intelligenza artificiale a trasformare i pensieri in frasi complete. La tecnologia potrebbe un giorno essere utilizzata per aiutare a ripristinare la parola in pazienti che non sono in grado di parlare a causa di paralisi.
“L’algoritmo è un tipo speciale di rete neurale artificiale, ispirata al lavoro nella traduzione automatica”, Giuseppe Makin, uno dei ricercatori coinvolti nel progetto, ha detto a Digital Trends. “Il loro problema, come il nostro, è trasformare una sequenza di lunghezza arbitraria in una sequenza di lunghezza arbitraria”.
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La rete neurale, ha spiegato Makin, è composta da due fasi. Nella prima, i dati neurali raccolti dai segnali cerebrali, catturati mediante elettrodi, vengono trasformati in un elenco di numeri. Questa rappresentazione astratta dei dati viene poi decodificata, parola per parola, in una frase in lingua inglese. Le due fasi vengono addestrate insieme, non separatamente, per raggiungere questo compito. Le parole vengono infine emesse come testo, anche se sarebbe ugualmente possibile produrle come parlato utilizzando un convertitore da testo a voce.
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Per lo studio, quattro donne con epilessia, a cui in precedenza erano stati applicati degli elettrodi al cervello per monitorare le convulsioni, hanno testato la tecnologia in grado di raggiungere la mente. Ad ogni partecipante è stato chiesto di ripetere le frasi, consentendo all'A.I. apprendere e quindi dimostrare la sua capacità di decodificare i pensieri in parole. La migliore performance ha avuto un errore medio di tasso di traduzione di solo il 3%.
Attualmente l'A.I. ha un vocabolario di circa 250 parole. In confronto, il madrelingua inglese americano adulto medio ha un vocabolario compreso tra 20.000 e 35.000 parole. Quindi, se i ricercatori vogliono rendere questo strumento il più prezioso possibile, dovranno aumentare notevolmente il numero di parole che può identificare e verbalizzare.
“Gli algoritmi per l’elaborazione del linguaggio naturale, inclusa la traduzione automatica, sono migliorati parecchio da quando ho concepito l’idea per questo decodificatore nel 2016”, ha continuato Makin. “Stiamo indagando su alcuni di questi adesso. [Per] ottenere una decodificazione di alta qualità su una fascia più ampia di inglese, dobbiamo raccogliere più dati da un singolo argomento – o in qualche modo ottenere incrementi ancora maggiori dai nostri trasferire l'apprendimento.”
Un documento che descriveva il lavoro era recentemente pubblicato sulla rivista Nature Neuroscience.
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