Невероятната нова технология за „четене на мисли“ може да бъде новаторска за парализирани пациенти
Мислите на хората могат да бъдат превърнати в текст за първи път в света с помощта на изкуствен интелект.
Преносимата технология за четене на мисли може помощна комуникация за хора, които не могат да говорят поради заболяване или нараняване, включително инсулт или парализа. Съществува и потенциал за AI системата да позволи безпроблемна комуникация между хора и машини, като например за работа на робот или бионичен крайник.
Технологията „чете“ мозъчни вълни чрез сензорна капачка и не Не включва импланти в мозъка или някаква операция. За да тестват технологията, изследователите първо накараха участниците да четат безшумно пасажи от текст, докато носят шапка, която записва електрическата мозъчна активност през скалпа им с помощта на електроенцефалограма (EEG).
След това те използваха своето устройство AI модел, наречен DeWave да сегментира ЕЕГ вълната на всеки човек в отделни единици, които улавят специфични характеристики и модели от човешкия мозък. Учейки се от тези големи количества ЕЕГ данни, DeWave в крайна сметка успя да преведе ЕЕГ сигналите в думи и изречения.
Създадено от учени от Центъра за изкуствен интелект GrapheneX-UTS GrapheneX-UTS към Университета по технологии в Сидни, това ново устройство е стъпка напред от предишния мозъчен сигнал към езиковите технологии като Neuralink на Илън Мъск или ЯМР машината на болница.
Първият от тях изисква операция за имплантиране на електроди в мозъка, което го прави по-инвазивен и следователно по-опасен, докато вторият е голям, скъп и труден за използване в ежедневието. И двата метода също се борят да трансформират мозъчните сигнали в отделни сегменти от думи без използването на допълнителни помощни средства като проследяване на очите, като по този начин ограничават практическото им приложение.
Изтъкнатият професор Чин-Тенг Лин, директор на изследването, каза: „Това изследване представлява пионерско усилие в превеждането на необработени ЕЕГ вълни директно на език, отбелязвайки значителен пробив в областта.
„То е първото, което включва дискретни техники за кодиране в процеса на превод от мозък към текст , въвеждайки иновативен подход към невронното декодиране, и интегрирането с големи езикови модели отваря нови граници в неврологията и изкуствения интелект."
Професор Лин подчерта също факта, че проучването е проведено с 29 участници, което я прави по-стабилна и адаптивна от предишната технология за декодиране, която е тествана само върху един или двама индивида. Това е така, защото ЕЕГ вълните могат да се различават значително при различните хора.
В момента оценката за точност на транслацията на системата е около 40 на цент на BLEU-1 система, която измерва приликата на машинно преведения текст с набор от висококачествени референтни преводи. Изследователите се надяват да видят това да се подобри с течение на времето до ниво, което е сравнимо с традиционните програми за езиков превод или разпознаване на реч, които се оценяват по-близо до 90 процента.
Водещият автор д-р Игун Дуан каза: „Моделът е по-умел в съпоставянето на глаголи, отколкото на съществителни.“ – Въпреки това, когато става въпрос за съществителни, видяхме тенденция към синонимни двойки, а не към точни преводи, като „човекът“ вместо „авторът“.
„Смятаме, че това е така, защото когато мозъкът обработва тези думи, семантично подобни думи могат да произведат подобни модели на мозъчни вълни. Въпреки предизвикателствата, нашият модел дава значими резултати, подравнявайки ключови думи и образувайки подобни структури на изречения.“
The новото проучване беше избрано като документ в центъра на вниманието на конференцията NeurIPS, годишна среща от най-високо ниво, която демонстрира водещи световни изследвания за AI и машинно обучение. Той е продължение на предишна технология за интерфейс мозък-компютър, разработена от Технологичния университет в Сидни, който в сътрудничество с Австралийските отбранителни сили използва мозъчни вълни, за да командва четирикрак робот.
