Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали мозговой имплантат, использующий глубокое обучение искусственный интеллект для превращать мысли в полные предложения. Однажды эта технология может быть использована для восстановления речи у пациентов, которые не могут говорить из-за паралича.
«Алгоритм представляет собой особый вид искусственной нейронной сети, вдохновленный работой в области машинного перевода», Джозеф Макин- рассказал Digital Trends один из исследователей, участвующих в проекте. «Их проблема, как и наша, состоит в том, чтобы преобразовать последовательность произвольной длины в последовательность произвольной длины».
Рекомендуемые видео
Нейронная сеть, объяснил Макин, состоит из двух этапов. В первом случае нейронные данные, полученные из сигналов мозга, записанных с помощью электродов, преобразуются в список чисел. Это абстрактное представление данных затем слово за словом декодируется в предложение на английском языке. Для достижения этой задачи эти два этапа обучаются вместе, а не по отдельности. В конечном итоге слова выводятся в виде текста, хотя в равной степени можно было бы вывести его и в виде речи, используя преобразователь текста в речь.
Связанный
- Аналоговый ИИ? Это звучит безумно, но это может быть будущее
- Новейший ИИ от Nvidia. Результаты доказывают, что ARM готова к использованию в центрах обработки данных
- Nvidia снижает барьер для входа в сферу искусственного интеллекта. с Fleet Command и LaunchPad
В ходе исследования четыре женщины с эпилепсией, у которых ранее к мозгу были прикреплены электроды для отслеживания приступов, опробовали технологию, достигающую сознания. Каждому участнику было предложено повторить предложения, что позволило ИИ. научиться, а затем продемонстрировать свою способность декодировать мысли в речь. Наилучшая производительность имела среднюю ошибку перевода всего 3%.
В настоящее время А.И. имеет словарный запас около 250 слов. Для сравнения, средний взрослый американец, носитель английского языка, имеет словарный запас от 20 000 до 35 000 слов. Поэтому, если исследователи собираются сделать этот инструмент настолько ценным, насколько это возможно, им придется значительно увеличить количество слов, которые он может идентифицировать и вербализовать.
«Алгоритмы обработки естественного языка, включая машинный перевод, значительно продвинулись с тех пор, как мне пришла в голову идея этого декодера в 2016 году», — продолжил Макин. «Некоторые из них мы сейчас расследуем. [Чтобы] добиться высококачественного декодирования более широкого спектра английского языка, нам нужно собрать больше данных по одному предмету — или каким-то образом получить еще большую выгоду от наших трансферное обучение.”
Был документ с описанием работы. недавно опубликовано в журнале Nature Neuroscience..
Рекомендации редакции
- Суперкомпьютер Nvidia может открыть новую эру ChatGPT
- Забавная формула: Почему машинный юмор — это Святой Грааль искусственного интеллекта
- Новый голос Nvidia A.I. звучит как настоящий человек
- Может ли А.И. превзойти инженеров-людей в разработке микрочипов? Гугл так думает
- Прочтите устрашающе красивое «синтетическое писание» ИИ. который думает, что это Бог
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
