Lielākā daļa no mums ir izmantojuši lietotnes, piemēram, Shazam, kas var identificēt dziesmas, kad paceļam tālruni pret skaļruni. Bet kā būtu, ja lietotne varētu identificēt mūzikas skaņdarbu, pamatojoties tikai uz jūsu domu modeļiem. Neiespējami? Varbūt ne, saskaņā ar jaunu pētījumu, ko veica Kalifornijas Universitātes Bērklijā izmeklētāji.
2014. gadā pētnieks Braiens Paslijs un kolēģi izmantoja dziļās mācīšanās algoritmu un smadzeņu darbību, ko mērīja ar elektrodiem, lai cilvēka domas pārvērstu digitāli sintezētā runā. Tas tika panākts, analizējot cilvēka smadzeņu viļņus, kamēr viņi runāja, lai atšifrētu saikni starp runu un smadzeņu darbību.
Ieteiktie videoklipi
Pārejiet dažus gadus uz priekšu, un komanda tagad ir uzlabojusi iepriekšējo pētījumu un izmantojusi savus atklājumus mūzikā. Konkrētāk, viņi varēja precīzi (50 procentiem precīzāk nekā iepriekšējā pētījumā) paredzēt, kādas skaņas pianists domā, pamatojoties uz smadzeņu darbību.
Saistīts
- Vai A.I. pārspēt cilvēku inženierus mikroshēmu projektēšanā? Google tā domā
- Algoritmiskā arhitektūra: vai mums vajadzētu ļaut A.I. projektēt ēkas mums?
- Kāpēc mācīšana robotiem spēlēt paslēpes varētu būt atslēga nākamās paaudzes A.I.
“Dzirdes uztveres laikā, kad klausāties tādas skaņas kā runu vai mūziku, mēs to zinām dzirdes garozas daļas sadala šīs skaņas akustiskās frekvencēs, piemēram, zemās vai augstās toņi," Paslijs pastāstīja Digital Trends. "Mēs pārbaudījām, vai šīs pašas smadzeņu zonas apstrādā arī iedomātas skaņas tādā pašā veidā, kā jūs iekšēji verbalizējat savas balss skaņu vai iztēlojaties klasiskās mūzikas skaņu klusā telpā. Mēs atklājām, ka pastāv liela pārklāšanās, bet arī izteiktas atšķirības tajā, kā smadzenes attēlo iedomātas mūzikas skaņu. Veidojot iedomātas skaņas neironu attēlojuma mašīnmācīšanās modeli, mēs izmantojām modeli, lai ar saprātīgu precizitāti uzminētu, kāda skaņa tika iztēlota katrā laika mirklī.
Pētījumam komanda ierakstīja pianista smadzeņu darbību, kad viņš spēlēja mūziku uz elektriskās tastatūras. To darot, viņi varēja saskaņot gan smadzeņu modeļus, gan atskaņotās notis. Pēc tam viņi eksperimentu veica vēlreiz, taču izslēdza tastatūras skaņu un lūdza mūziķim iztēloties notis, kad viņš tās spēlē. Šī apmācība ļāva viņiem izveidot savu mūzikas prognozēšanas algoritmu.
"Mūsu pētījuma ilgtermiņa mērķis ir izstrādāt algoritmus runas protezēšanas ierīcei, lai atjaunotu saziņu paralizētiem cilvēkiem, kuri nespēj runāt," sacīja Paslijs. "Mēs esam diezgan tālu no šī mērķa sasniegšanas, taču šis pētījums ir svarīgs solis uz priekšu. Tas parāda, ka neironu signāls dzirdes attēlu laikā ir pietiekami spēcīgs un precīzs izmantošanai mašīnmācīšanās algoritmos, kas var paredzēt akustiskos signālus no izmērītām smadzenēm aktivitāte.”
Papīrs, kurā aprakstīts darbs, bija nesen publicēts žurnālā Cerebral Cortex.
Redaktoru ieteikumi
- Lūk, ko tendenču analīzē A.I. domā, ka tā būs nākamā lielā lieta tehnoloģiju jomā
- Izlasiet šausminoši skaisto A.I. — sintētisko rakstu pantu. kas domā, ka tas ir Dievs
- Emociju sensors A.I. ir šeit, un tas varētu būt jūsu nākamajā darba intervijā
- Zinātnieki izmanto A.I. radīt mākslīgu cilvēka ģenētisko kodu
- BigSleep A.I. ir kā Google attēlu meklēšana attēliem, kas vēl neeksistē
Uzlabojiet savu dzīvesveiduDigitālās tendences palīdz lasītājiem sekot līdzi steidzīgajai tehnoloģiju pasaulei, izmantojot visas jaunākās ziņas, jautrus produktu apskatus, ieskatu saturošus rakstus un unikālus ieskatus.
