Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Francisco opracowali implant mózgowy, który wykorzystuje głęboka nauka sztuczna inteligencja do przekształcaj myśli w pełne zdania. Technologia ta będzie mogła pewnego dnia zostać wykorzystana do przywracania mowy pacjentom, którzy nie mogą mówić z powodu paraliżu.
„Algorytm jest szczególnym rodzajem sztucznej sieci neuronowej, inspirowanym pracą nad tłumaczeniem maszynowym” Józef Makin– powiedział Digital Trends jeden z badaczy zaangażowanych w projekt. „Ich problem, podobnie jak nasz, polega na przekształceniu ciągu o dowolnej długości w ciąg o dowolnej długości”.
Polecane filmy
Sieć neuronowa, wyjaśnił Makin, składa się z dwóch etapów. W pierwszym przypadku dane neuronowe zebrane z sygnałów mózgowych zarejestrowanych za pomocą elektrod są przekształcane w listę liczb. Ta abstrakcyjna reprezentacja danych jest następnie dekodowana słowo po słowie na zdanie w języku angielskim. Aby osiągnąć to zadanie, oba etapy są trenowane razem, a nie osobno. Słowa są ostatecznie wyprowadzane jako tekst — choć równie możliwe byłoby wyświetlenie ich w postaci mowy przy użyciu konwertera tekstu na mowę.
Powiązany
- Analogowa sztuczna inteligencja? Brzmi szalenie, ale może to być przyszłość
- Najnowsza sztuczna inteligencja Nvidii wyniki dowodzą, że ARM jest gotowy na centrum danych
- Nvidia obniża barierę wejścia do AI. z Fleet Command i LaunchPadem
Na potrzeby badania cztery kobiety chore na padaczkę, które wcześniej miały podłączone do mózgów elektrody monitorujące występowanie napadów, przetestowały tę technologię docierającą do umysłu. Każdy uczestnik został poproszony o powtórzenie zdań, co pozwoliło A.I. uczyć się, a następnie zademonstrować swoją zdolność do dekodowania myśli na mowę. Najlepszy wynik miał średni błąd tłumaczenia wynoszący zaledwie 3%.
Obecnie A.I. ma słownictwo liczące około 250 słów. Dla porównania, przeciętny dorosły Amerykanin, dla którego język angielski jest językiem ojczystym, ma zasób słownictwa od 20 000 do 35 000 słów. Jeśli więc badacze mają zamiar uczynić to narzędzie tak wartościowym, jak to tylko możliwe, będą musieli znacznie zwiększyć liczbę słów, które może zidentyfikować i zwerbalizować.
„Algorytmy przetwarzania języka naturalnego, w tym tłumaczenia maszynowego, znacznie się rozwinęły, odkąd w 2016 roku wpadłem na pomysł tego dekodera” – kontynuował Makin. „Badamy teraz niektóre z nich. [Aby] osiągnąć wysoką jakość dekodowania na większym obszarze języka angielskiego, musimy zebrać więcej danych z jednego tematu — lub w jakiś sposób uzyskać jeszcze większe korzyści z naszych nauka transferu.”
Artykuł opisujący tę pracę był niedawno opublikowane w czasopiśmie Nature Neuroscience.
Zalecenia redaktorów
- Superkomputer Nvidii może rozpocząć nową erę ChatGPT
- Zabawna formuła: dlaczego humor generowany maszynowo jest świętym Graalem sztucznej inteligencji?
- Nowy głos Nvidii A.I. brzmi jak prawdziwa osoba
- Czy sztuczna inteligencja pokonać inżynierów w projektowaniu mikroczipów? Google tak uważa
- Przeczytaj niesamowicie piękne „syntetyczne pismo” AI. który myśli, że jest Bogiem
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
