Daugelis iš mūsų vartojo tokias programas kaip „Shazam“., kuri gali atpažinti dainas, kai pakeliame telefoną prie garsiakalbio. O kas, jei programa galėtų atpažinti muzikos kūrinį pagal ne ką daugiau, o tik jūsų minčių šablonus. Neįmanomas? Galbūt ne, remiantis nauju tyrimu, kurį atliko Kalifornijos universiteto Berklyje tyrėjai.
2014 metais mokslininkas Brianas Pasley su kolegomis panaudojo giluminio mokymosi algoritmą ir smegenų veiklą, išmatuotą elektrodais, kad žmogaus mintis paverstų skaitmeniniu būdu sintezuota kalba. Tai buvo pasiekta analizuojant žmogaus smegenų bangas jiems kalbant, siekiant iššifruoti ryšį tarp kalbos ir smegenų veiklos.
Rekomenduojami vaizdo įrašai
Peršok kelerius metus į priekį, o komanda dabar patobulino ankstesnius tyrimus ir pritaikė savo išvadas muzikai. Tiksliau, jie galėjo tiksliai (50 procentų tiksliau nei ankstesniame tyrime) numatyti, kokius garsus galvoja pianistas, remiantis smegenų veikla.
Susijęs
- Ar gali A.I. pranoko žmonių inžinierius kuriant mikroschemas? „Google“ taip mano
- Algoritminė architektūra: ar turėtume leisti A.I. projektuoti pastatus mums?
- Kodėl robotų mokymas žaisti slėpynių gali būti raktas į naujos kartos A.I.
„Kai klausotės garsų, tokių kaip kalba ar muzika, mes žinome, kad klausos suvokimo metu klausos žievės dalys suskaido šiuos garsus į akustinius dažnius, pavyzdžiui, žemus arba aukštus tonai“, Pasley pasakojo „Digital Trends“. „Išbandėme, ar tos pačios smegenų sritys taip pat apdoroja įsivaizduojamus garsus taip, kaip jūs viduje verbalizuojate savo balso garsą arba įsivaizduojate klasikinės muzikos garsą tyliame kambaryje. Mes nustatėme, kad buvo didelis sutapimas, bet taip pat yra ryškių skirtumų, kaip smegenys reprezentuoja įsivaizduojamos muzikos garsą. Kurdami įsivaizduojamo garso neuroninio vaizdavimo mašininio mokymosi modelį, naudojome modelį tam, kad pakankamai tiksliai atspėtų, koks garsas buvo įsivaizduojamas kiekvieną akimirką.
Tyrimo metu komanda užfiksavo pianisto smegenų veiklą, kai jis grojo muziką elektrine klaviatūra. Tai darydami jie sugebėjo suderinti smegenų modelius ir grojamas natas. Tada jie dar kartą atliko eksperimentą, tačiau išjungė klaviatūros garsą ir paprašė muzikanto įsivaizduoti natas, kai jis jomis groja. Šis mokymas leido jiems sukurti savo muzikos numatymo algoritmą.
"Ilgalaikis mūsų tyrimo tikslas yra sukurti kalbos protezavimo įtaiso algoritmus, kad būtų atkurtas ryšys paralyžiuotiems asmenims, kurie negali kalbėti", - sakė Pasley. „Mes dar toli iki šio tikslo įgyvendinimo, tačiau šis tyrimas yra svarbus žingsnis į priekį. Tai rodo, kad nervinis signalas klausos vaizdų metu yra pakankamai tvirtas ir tikslus skirtas naudoti mašininio mokymosi algoritmuose, kurie gali numatyti akustinius signalus iš išmatuotų smegenų veikla“.
Darbą aprašantis popierius buvo neseniai paskelbtas žurnale Cerebral Cortex.
Redaktorių rekomendacijos
- Štai ką tendencijas analizuojantis A.I. mano, kad tai bus kitas didelis dalykas technologijų srityje
- Perskaitykite siaubingai gražų A.I. „sintetinį raštą“. kad mano, kad tai Dievas
- Emocijų jutimo A.I. yra čia, ir tai gali būti kitame jūsų darbo pokalbyje
- Mokslininkai naudoja A.I. sukurti dirbtinį žmogaus genetinį kodą
- BigSleep A.I. yra kaip „Google“ vaizdų paieška, skirta nuotraukoms, kurių dar nėra
Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį – pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.
