„Читањето на мислите“ наскоро може да биде реалност – и буквално, бидејќи новото истражување на инженерите од Центарот за вештачка интелигенција GrapheneX-UTS на Универзитетот за технологија во Сиднеј сега се обидува да ги претвори мислите во зборови на екранот.
„Ова истражување претставува пионерски напор да се преведат необработените ЕЕГ бранови директно на јазик, значителен напредок во оваа област“, рече Чинг-Тен Лин, угледен професор на Факултетот за компјутерски науки на UTS и директор на Центарот GrapheneX-UTS HAI.
„Ова е прв случај да се инкорпорираат техники на дискретно кодирање во процесот на преведување од мозок во текст, воведувајќи иновативен пристап за невронско декодирање“, објасни Лин, кој го предводеше истражувањето.
„Интеграцијата со големи јазични модели, исто така, отвора нови граници во невронауката и вештачката интелигенција“, додава тој.
Во студијата која беше избрана како центар на вниманието на конференцијата NeurIPS, годишен состанок на истражувачи за вештачка интелигенција и машинско учење, учесниците тивко читаа делови од текст додека моделот со вештачка интелигенција наречен DeWave – користејќи ги само нивните мозочни бранови како влез – ги проектира тие зборови на екран.
Поедноставен начин на обработка
Иако ова не е прва технологија која може да ги преведе мозочните сигнали на јазик, таа е единствената досега која не бара мозочни импланти ниту пристап до целосно напојувана машина за МРИ.
Како што пишува IFLScience, има и предност во однос на претходниците кои бараа дополнителен влез како софтвер за следење очи, бидејќи новата технологија може да се користи со или без такви додатоци.
Наместо тоа, корисниците треба да носат само капа што ја снима нивната мозочна активност преку електроенцефалограм (ЕЕГ) – многу поудобно од тракерот за очи.
Мерењата на точноста извршени со користење на алгоритмот BLEU – со проценка на сличноста на оригиналниот текст со резултатот преведен со машина со давање оценка помеѓу 0 и 1 – ја ставаат оваа нова технологија на околу 0,4.
Мора да се признае дека не е толку добар како некои од другите опции кои зависат од овие поинвазивни методи.
Проблемот на обработка на семантички слични зборови
„Моделот е повешт во совпаѓањето на глаголите отколку на именките“, објасни Јикун Дуан, првиот автор на трудот што го придружува истражувањето – и „кога станува збор за именките, забележавме предност за синонимни парови, наместо прецизни преводи, на пример. ќе ја преведе именката „човек“ (човекот) наместо, како што е напишано, „авторот“ (авторот).
„Веруваме дека овие грешки секако се случуваат затоа што кога мозокот ги обработува овие зборови, семантички слични зборови можат да произведат слични модели на мозочни бранови“, рече Дуан.
Но, истражувачите веруваат дека можат да ја подобрат оваа точност до 0,9 – ниво споредливо со традиционалните програми за преведување јазици.
Тие веќе имаат предност, претпоставуваат инженерите, со спроведување на нивните тестови на 29 учесници.
„И покрај предизвиците, нашиот модел дава значителни резултати“, рече Дуан, „совпаѓајќи ги клучните зборови и формирајќи слични структури на реченици“.
Резултатите беа претставени на конференцијата NeurIPS, а претходно печатење може да се најде на ArXiV. Истражувањето допрва треба да биде рецензирано.
