Ученые сделали шаг вперед в своей способности расшифровывать то, что говорит человек, просто глядя на мозговые волны, которые он излучает.
У них есть обученные алгоритмы для преобразования мозговых паттернов в предложения в реальном времени с коэффициентом ошибок до 3%.
Ранее эти так называемые «интерфейсы мозг-машина» имели ограниченный успех в расшифровке нейронной активности. Исследование было опубликовано в журнале Nature Neuroscience.
Ранее усилия в этой области были способны декодировать только фрагменты произнесенных слов или небольшой процент слов, содержащихся в определенных фразах.
Специалист по машинному обучению доктор Джозеф Макин из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF), США, и его коллеги пытаются повысить точность.
Четверо добровольцев читают предложения вслух, а электроды записывают их мозговую активность.
Мозговые волны передаются в вычислительную систему, которая создает представление о регулярно встречающихся характеристиках в этих данных.
Эти шаблоны, вероятно, связаны с повторяющимися особенностями речи, такими как гласные, согласные или команды для частей рта.
Другая часть системы декодирует это представление слово в слово, чтобы сформировать предложения.
Однако авторы также признают некоторые ограничения в исследовании. Например, декодируемая речь ограничивалась 30-50 предложениями.
«Хотя мы хотели бы, чтобы декодер изучал и использовал законы языка, еще неизвестно, сколько данных потребуется для расширения декодирования с небольших частей речи до более полной формы английского языка», - написали исследователи в журнальной статье. Природа Неврологии.
Но они добавляют, что декодер не просто классифицирует предложения на основе их структуры. Они улучшили его показатели, добавив к обучающей выборке предложения, которые не использовались в самих тестах.
Ученые говорят, что это доказывает, что машинный интерфейс распознает отдельные слова, а не только предложения. В принципе, это означает, что можно декодировать предложения, которые никогда не встречались в обучающем наборе.
Когда компьютерная система обучается активности мозга и речи одним человеком перед обучением другого добровольца, результаты декодирования улучшаются, что позволяет предположить, что этот метод может быть передан другим людям.
