Алгоритм машинного обучения может в конечном итоге помочь пациентам в общении, которые не могут говорить или печатать
Может быть, мы еще далеко от того времени, когда компьютеры действительно могут читать наши мысли, как мы видели в триллере «Превосходство» Голливудского фантаста, но мы уже сделали первые шаги в этом направлении. Илон Маск основал компанию Neuralink (2016), которая работает над долгосрочной целью разработки интерфейса мозг-компьютер (BCI) под названием Neural Lace.
Недавно компания объявила о следующем этапе, когда тонкие нити, более тонкие, чем человеческие волосы, будут имплантированы в человеческий мозг для обнаружения активности нейронов. Neuralink планирует начать испытания на людях во втором квартале 2020 года. Хотя этот процесс носит инвазивный характер, ученые работают над параллельными моделями, в которых активность мозга может быть считана неинвазивными способами.
Сделав еще один шаг вперед, исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали систему искусственного интеллекта, которая могла бы в конечном итоге стать основой речевого протеза. Модель включала набор четырех участников с электродными решетками, имплантированными в их мозг, для мониторинга эпилептических припадков.
Мы еще не там, но мы думаем, что это может быть основой речевого протеза». ~ Доктор Джозеф Макин, соавтор
Затем их попросили прочитать вслух набор из 50 предложений, в то время как команда исследователей отслеживала их нейронную активность во время этого процесса. Собранные в дальнейшем данные были использованы в алгоритме машинного обучения. Эта система ИИ затем преобразовала полученную активность мозга в цепочку чисел. Вторая часть системы преобразовала эти числа в последовательность слов.
Первоначально система генерировала бессмысленные предложения. Когда он тренировался, сравнивая каждую последовательность слов с предложениями, которые на самом деле читались вслух, он улучшался, понимая, как генерируемая цепочка чисел связана со словами, которые можно понять, и результаты улучшались.
В конце концов, ИИ был протестирован на генерацию текста непосредственно из мозговой деятельности во время речи. Система далека от совершенства, делая некоторые причудливые ошибки , как «Эти музыкант гармонизировать дивно» были расшифрован , как «шпинат был известным певцом» , и «Рулон проволоки лежал у стены» стала «Will малиновки носить желтую лилией.»
Тем не менее, общая точность системы ИИ была намного выше, чем в предыдущих подходах. В среднем, 3% каждого предложения нуждались в исправлении, что все же лучше, чем 5% ошибок, зафиксированных для профессионального человека-транскрибера. Однако для сравнительных целей алгоритм машинного обучения обрабатывал меньшее количество предложений.
По словам доктора Кристиана Херффа, который является экспертом в этой области из Университета Маастрихта, представленное исследование является многообещающим и впечатляющим, поскольку точность полученных результатов составляет менее 40 минут данных обучения для каждого участника.
Это очень базовая модель, и она может быть непригодна для пациентов с тяжелыми формами инвалидности в ее текущем состоянии, поскольку требует, чтобы люди громко читали, чтобы записать свою мозговую деятельность, а затем перевести ее в читаемый текст. Но это, безусловно, важный шаг к тому, чтобы помочь людям с речевыми запретами общаться.
Спасибо за чтение. Подписывайтесь на канал