უმეტესობა ჩვენგანმა გამოიყენა აპები, როგორიცაა Shazam, რომელსაც შეუძლია სიმღერების იდენტიფიცირება, როდესაც ტელეფონს დინამიკთან ვაჭერთ. მაგრამ რა მოხდება, თუ აპს შეეძლო დაედგინა მუსიკის ნაწარმოები, მხოლოდ თქვენი აზროვნების შაბლონებზე დაყრდნობით. შეუძლებელია? შესაძლოა არა, ბერკლის კალიფორნიის უნივერსიტეტის გამომძიებლების მიერ ჩატარებული ახალი კვლევის მიხედვით.
2014 წელს მკვლევარმა ბრაიან პასლიმ და კოლეგებმა გამოიყენეს ღრმა სწავლის ალგორითმი და ტვინის აქტივობა, რომელიც გაზომეს ელექტროდებით, რათა ადამიანის აზრები ციფრულად სინთეზირებულ მეტყველებად გადაექცია. ეს მიიღწევა ადამიანის ტვინის ტალღების ანალიზით, როდესაც ისინი საუბრობდნენ, რათა გაშიფრულიყო კავშირი მეტყველებასა და ტვინის აქტივობას შორის.
რეკომენდებული ვიდეოები
გადადით წინ რამდენიმე წლით და ახლა გუნდმა გააუმჯობესა წინა კვლევები და გამოიყენა თავისი დასკვნები მუსიკაზე. კონკრეტულად, მათ შეძლეს ზუსტად (50 პროცენტით უფრო ზუსტად, ვიდრე წინა კვლევა) იწინასწარმეტყველა, რა ხმებზე ფიქრობს პიანისტი, ტვინის აქტივობიდან გამომდინარე.
დაკავშირებული
- შეუძლია A.I. დაამარცხეთ ინჟინრები მიკროჩიპების დიზაინში? Google ასე ფიქრობს
- ალგორითმული არქიტექტურა: უნდა დავუშვათ A.I. შენობების დიზაინი ჩვენთვის?
- რატომ შეიძლება რობოტებისთვის დამალვაში თამაშის სწავლება იყოს შემდეგი თაობის A.I.
”სმენის აღქმის დროს, როდესაც თქვენ უსმენთ ხმებს, როგორიცაა მეტყველება ან მუსიკა, ჩვენ ვიცით, რომ გარკვეულია სმენის ქერქის ნაწილები ამ ხმებს აკუსტიკური სიხშირეებად ანაწილებენ - მაგალითად, დაბალ ან მაღალ სიხშირეებად ტონები", პასლი განუცხადა Digital Trends-ს. ”ჩვენ შევამოწმეთ, ტვინის ეს იგივე უბნები ასევე ამუშავებს წარმოსახვით ბგერებს ისე, როგორც თქვენ შინაგანად გამოხატავთ საკუთარი ხმის ხმას, ან წარმოიდგინეთ კლასიკური მუსიკის ხმა ჩუმ ოთახში. ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ იყო დიდი გადახურვა, მაგრამ ასევე მკაფიო განსხვავებები იმაში, თუ როგორ წარმოადგენს ტვინი წარმოსახვითი მუსიკის ხმას. წარმოსახვითი ბგერის ნერვული წარმოდგენის მანქანური სწავლის მოდელის შექმნით, ჩვენ გამოვიყენეთ მოდელი გონივრული სიზუსტით გამოსაცნობად, თუ რა ხმა იყო წარმოსახული დროის ყოველ მომენტში.
კვლევისთვის ჯგუფმა ჩაწერა პიანისტის ტვინის აქტივობა, როდესაც ის მუსიკას უკრავდა ელექტრო კლავიატურაზე. ამით მათ შეძლეს დაემთხვათ როგორც ტვინის შაბლონები, ასევე შესრულებული ნოტები. შემდეგ მათ კვლავ ჩაატარეს ექსპერიმენტი, მაგრამ გამორთეს კლავიატურის ხმა და სთხოვეს მუსიკოსს წარმოედგინა ნოტები, როდესაც ის უკრავდა მათ. ამ ტრენინგმა მათ საშუალება მისცა შეექმნათ მუსიკის პროგნოზირების ალგორითმი.
„ჩვენი კვლევის გრძელვადიანი მიზანია შევიმუშაოთ ალგორითმები მეტყველების პროთეზირებისთვის, რათა აღდგეს კომუნიკაცია პარალიზებულ ადამიანებში, რომლებსაც არ შეუძლიათ საუბარი“, - თქვა პასლიმ. „ჩვენ საკმაოდ შორს ვართ ამ მიზნის განხორციელებისგან, მაგრამ ეს კვლევა წარმოადგენს მნიშვნელოვან წინგადადგმულ ნაბიჯს. ის აჩვენებს, რომ სმენითი გამოსახულების დროს ნერვული სიგნალი საკმარისად ძლიერი და ზუსტია მანქანური სწავლების ალგორითმებში გამოსაყენებლად, რომლებსაც შეუძლიათ გაზომილი ტვინის აკუსტიკური სიგნალების პროგნოზირება საქმიანობა.”
იყო ნაშრომი, რომელიც აღწერდა სამუშაოს ახლახან გამოქვეყნდა ჟურნალში Cerebral Cortex.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- აი, რა ტენდენციას აანალიზებს A.I. ფიქრობს, რომ იქნება შემდეგი დიდი რამ ტექნოლოგიაში
- წაიკითხეთ A.I.-ის საოცრად ლამაზი "სინთეზური წერილი". რომ ფიქრობს, რომ ღმერთია
- ემოციების აღმძვრელი A.I. აქ არის და ეს შეიძლება იყოს თქვენს შემდეგ სამუშაო ინტერვიუში
- მეცნიერები იყენებენ A.I. ადამიანის ხელოვნური გენეტიკური კოდის შესაქმნელად
- The BigSleep A.I. ჰგავს Google Image Search სურათების, რომლებიც ჯერ არ არსებობს
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
