Forskere fra University of California, San Francisco, har utviklet et hjerneimplantat som bruker dyp læring kunstig intelligens til forvandle tanker til komplette setninger. Teknologien kan en dag brukes til å hjelpe til med å gjenopprette tale hos pasienter som ikke er i stand til å snakke på grunn av lammelser.
"Algoritmen er en spesiell type kunstig nevrale nettverk, inspirert av arbeid med maskinoversettelse," Joseph Makin, fortalte en av forskerne involvert i prosjektet til Digital Trends. "Deres problem, som vårt, er å transformere en sekvens med vilkårlig lengde til en sekvens med vilkårlig lengde."
Anbefalte videoer
Det nevrale nettet, forklarte Makin, består av to stadier. I den første blir nevrale data samlet fra hjernesignaler, fanget ved hjelp av elektroder, forvandlet til en liste med tall. Denne abstrakte representasjonen av dataene blir deretter dekodet, ord for ord, til en engelskspråklig setning. De to stadiene trenes sammen, ikke hver for seg, for å oppnå denne oppgaven. Ordene sendes til slutt ut som tekst - selv om det ville være like mulig å sende det ut som tale ved hjelp av en tekst-til-tale-omformer.
I slekt
- Analog A.I.? Det høres sprøtt ut, men det kan være fremtiden
- Nvidias siste A.I. resultater viser at ARM er klar for datasenteret
- Nvidia senker barrieren for inntreden i A.I. med Fleet Command og LaunchPad
For studien testet fire kvinner med epilepsi, som tidligere hadde hatt elektroder festet til hjernen for å overvåke for anfall, ut den tankevekkende teknologien. Hver deltaker ble bedt om å gjenta setninger, slik at A.I. å lære og deretter demonstrere sin evne til å dekode tanker til tale. Den beste ytelsen hadde en gjennomsnittlig oversettelsesratefeil på bare 3 %.
For tiden er A.I. har et ordforråd på rundt 250 ord. Til sammenligning har den gjennomsnittlige amerikansk voksne engelsktalende et vokabular på et sted mellom 20 000 og 35 000 ord. Så hvis forskerne skal gjøre dette verktøyet så verdifullt som det kan være, må de skalere opp antallet ord det kan identifisere og verbalisere enormt.
"Algoritmene for naturlig språkbehandling, inkludert maskinoversettelse, har avansert ganske mye siden jeg unnfanget ideen til denne dekoderen i 2016," fortsatte Makin. "Vi undersøker noen av disse nå. [For å] oppnå høykvalitetsdekoding over et bredere stykke engelsk, må vi samle inn mer data fra et enkelt fag – eller på en eller annen måte få enda større løft fra vår overføre læring.”
Et papir som beskriver arbeidet var nylig publisert i tidsskriftet Nature Neuroscience.
Redaktørenes anbefalinger
- Nvidias superdatamaskin kan bringe en ny æra av ChatGPT
- Den morsomme formelen: Hvorfor maskingenerert humor er den hellige gral til A.I.
- Nvidias nye stemme A.I. høres akkurat ut som en ekte person
- Kan A.I. slå menneskelige ingeniører med å designe mikrobrikker? Google mener det
- Les den uhyggelig vakre 'syntetiske skriften' til en A.I. som tror det er Gud
Oppgrader livsstilen dinDigitale trender hjelper leserne å følge med på den fartsfylte teknologiverdenen med alle de siste nyhetene, morsomme produktanmeldelser, innsiktsfulle redaksjoner og unike sniktitter.
