Найти в Дзене
Симфомир Symfomir

Передача мыслей уже неплохо работает!

Наконец-то из генераций нейросетей начинают извлекать нечто практически полезное. Например, алгоритмы в помощь обездвиженным людям. Тем, кто не способен говорить, и при этом нажимать на кнопки или держать ручку в руках.

И речь идет не о голосовом движке, а о передаче мысленных импульсов!

Чтение мыслей - не такая уж и фантастика, если имеется ввиду способность мозга отображать свою деятельность всполохами на дисплее. Вернее, наше умение "отражать" его деятельность с помощью электродов и индикации.

А если вооружиться крутым нейробиологическим оборудованием... Да, есть трудности у нейробиологов - они уже порядком надоели со своими пробуксовками в старании расшифровывать мозговые импульсы. И пока могут похвастаться лишь декодированием двигательных сигналов. То есть "чтением мыслей" лишь о механических движениях. А не "о поэзии".

Но есть факты, когда полностью обездвиженный человек может приспособиться делать сообщения благодаря алгоритму, который "вытягивает" из мозга мысли о прочитанных в тексте, или услышанных буквах.

Да, при этом мозг уже не облеплен электродами. Импульсы от мыслей считываются бесконтактным магнитным резонансом. И пытались работать именно с "языковыми" зонами мозга. Которые включаются при чтении и проговаривании букв.

Да, эта томография пока неуклюжа и идет с задержкой в целые секунды... Но в данном случае цель была не угадать в точности слово, которому соответствовал какой-то "рисунок активности", а ухватить саму идею работы с языковыми областями мозга.

Участники эксперимента долго слушали подкасты с разными историями, а МРТ-сканер следил за их импульсами мозга. Только вот как перевести результаты этого сканирования в слова?

И ученые решили подключить к алгоритму "великий и могучий" GPT. Как, вероятно, все уже знают, языковая модель GPT способна выдавать связную речь, обучившись на колоссальном количестве текстов

При управление системой, GPT рассчитывает наиболее вероятное соседство слов в предложении, наиболее вероятное соседство предложений между собой и т. д.

В данном же случае GPT обучался угадывать сочетания букв с помощью множества терпеливо подставляемых ему сканов МРТ.

И стало получаться! Например, когда человек читал: "Я хочу мороженого", искусственный интеллект (он же "переводчик мыслей") сообщал: "У меня есть желание съесть сладкий холодный десерт".

Так что можно уже презентовать идею как с помощью внедрения в нейросеть томографа смогут обрести речь люди, лишенные возможности говорить. Ну, и для развлечений тоже, разумеется, как без них!