Дослідники з Каліфорнійського університету в Сан-Франциско розробили мозковий імплантат, який використовує глибоке навчання штучний інтелект до перетворювати думки в повні речення. Одного дня ця технологія може бути використана для відновлення мовлення пацієнтів, які не можуть говорити через параліч.
«Алгоритм — це особливий вид штучної нейронної мережі, натхненний роботою в області машинного перекладу», Джозеф Макін, один із дослідників, які беруть участь у проекті, розповів Digital Trends. «Їхня проблема, як і наша, полягає в тому, щоб перетворити послідовність довільної довжини в послідовність довільної довжини».
Рекомендовані відео
Нейронна мережа, пояснив Макін, складається з двох етапів. У першому нейронні дані, зібрані з сигналів мозку, зафіксованих за допомогою електродів, перетворюються на список чисел. Це абстрактне представлення даних потім декодується, слово за словом, у речення англійською мовою. Для досягнення цього завдання два етапи тренуються разом, а не окремо. Нарешті слова виводяться як текст — хоча його можна було б так само вивести як мовлення за допомогою перетворювача тексту в мовлення.
Пов'язані
- Аналоговий ШІ? Це звучить божевільно, але це може бути майбутнє
- Найновіший штучний інтелект Nvidia. результати доводять, що ARM готова до центру обробки даних
- Nvidia знижує бар'єр для входу в A.I. з Fleet Command і LaunchPad
Для дослідження чотири жінки з епілепсією, які раніше мали електроди, приєднані до мозку, щоб контролювати напади, випробували технологію, що досягає розуму. Кожного учасника просили повторити речення, дозволяючи А.І. навчитися, а потім продемонструвати свою здатність декодувати думки в мову. Найкраща продуктивність мала середню помилку швидкості перекладу лише 3%.
В даний час А.І. має словниковий запас близько 250 слів. Для порівняння, середній дорослий американець, для якого англійська мова рідна, має словниковий запас приблизно від 20 000 до 35 000 слів. Отже, якщо дослідники збираються зробити цей інструмент настільки цінним, наскільки це можливо, їм потрібно буде значно збільшити кількість слів, які він зможе ідентифікувати та вербалізувати.
«Алгоритми обробки природної мови, включаючи машинний переклад, значно просунулися з тих пір, як у 2016 році я задумав цей декодер», — продовжив Макін. «Ми зараз розслідуємо деякі з них. [Для того, щоб] досягти високоякісного декодування ширшої частини англійської мови, нам потрібно зібрати більше даних з одного суб’єкта — або якимось чином отримати ще більше посилення від нашого передача навчання.”
Папір з описом роботи був нещодавно опублікований у журналі Nature Neuroscience.
Рекомендації редакції
- Суперкомп’ютер Nvidia може розпочати нову еру ChatGPT
- Смішна формула: чому гумор, створений машиною, є святим Граалем А.І.
- Новий голос Nvidia A.I. звучить як справжня людина
- Чи може А.І. перемогти інженерів-людей у розробці мікрочіпів? Google так вважає
- Прочитайте моторошно красиве «синтетичне писання» штучного інтелекту. що думає, що це Бог
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
