カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究者は、次のような脳インプラントを開発しました。 ディープラーニング 人工知能に 思考を完全な文章に変換する. この技術は、いつか麻痺により話すことができない患者の言語を回復するために使用される可能性がある。
「このアルゴリズムは、機械翻訳の研究からインスピレーションを得た、特別な種類の人工ニューラル ネットワークです。」 ジョセフ・メイキンとプロジェクトに関わった研究者の一人がデジタルトレンドに語った。 「私たちの問題と同様、彼らの問題は、任意の長さのシーケンスを任意の長さのシーケンスに変換することです。」
おすすめ動画
マキン氏の説明によると、ニューラルネットは 2 つの段階で構成されています。 1 つ目では、電極を使用してキャプチャされた脳信号から収集された神経データが数値のリストに変換されます。 このデータの抽象表現は、単語ごとに英語の文にデコードされます。 このタスクを達成するために、2 つのステージは別々ではなく一緒にトレーニングされます。 単語は最終的にテキストとして出力されますが、テキスト音声コンバータを使用して音声として出力することも同様に可能です。
関連している
- アナログAI？ クレイジーに聞こえるかもしれないが、それは未来かもしれない
- Nvidia の最新の A.I. 結果は、ARM がデータセンターに対応できることを証明しています
- Nvidia は AI への参入障壁を下げます。 フリートコマンドとLaunchPadを使用
この研究では、以前に発作を監視するために脳に電極を取り付けられていたてんかんを持つ4人の女性が、心に届く技術をテストした。 各参加者は文章を繰り返すように求められ、A.I.が理解できるようにしました。 思考を音声に解読する能力を学び、実証することです。 最高のパフォーマンスの場合、平均翻訳率エラーはわずか 3% でした。
現在、A.I. 約250語の語彙を持っています。 比較すると、平均的なアメリカ人成人の英語ネイティブスピーカーの語彙力は 20,000 ～ 35,000 単語です。 したがって、研究者がこのツールを可能な限り価値のあるものにしようとしているのであれば、このツールが識別して言語化できる単語の数を大幅に増やす必要があるでしょう。
「2016 年にこのデコーダーのアイデアを思いついて以来、機械翻訳を含む自然言語処理のアルゴリズムはかなり進歩しました」とメイキン氏は続けました。 「私たちは現在、これらのいくつかを調査中です。 より広範囲の英語で高品質の解読を達成するには、単一の主題からより多くのデータを収集する必要があります。あるいは、何らかの方法で、
転移学習.”その仕事を説明した論文は、 最近Nature Neuroscience誌に掲載されました.
編集者のおすすめ
- Nvidia のスーパーコンピューターが ChatGPT の新時代をもたらす可能性がある
- 面白い公式: なぜ機械が生成するユーモアが A.I. の聖杯なのか
- Nvidia の新しい音声 A.I. まるで本物の人間のように聞こえる
- A.I.はできますか？ マイクロチップの設計において人間のエンジニアに勝てるでしょうか？ Googleはそう考えている
- 不気味に美しい AI の「合成聖典」を読んでください。 それは神だと思っている
ライフスタイルをアップグレードするDigital Trends は、読者が最新ニュース、楽しい製品レビュー、洞察力に富んだ社説、ユニークなスニーク ピークをすべて提供して、ペースの速いテクノロジーの世界を監視するのに役立ちます。
