Вештачка интелигенција ради без грешке- декодер мозга чита мисли
Побољшање постојећег декодера мозга заснованог на вештачкој интелигенцији може да преведе мисли особе у текст без икакве обуке.
Читање мисли сада постаје могуће. Тако давна и наизглед немогућа мисија за човечанство сад постаје извесност и реалност.
Тим истраживача је развио алгоритам који омогућава декодеру мозга који је покретан АИ обученом на једној особи да преведе мисли друге уз минималну обуку. Научници су направили нова побољшања у „декодеру мозга” који користи вештачку интелигенцију (АИ) за претварање мисли у текст, пише Live Science.
Њихов нови алгоритам претварача може брзо да обучи постојећи декодер на мозгу друге особе, известио је тим у новој студији. Налази би једног дана могли подржати људе са афазијом, поремећајем мозга који утиче на способност особе да комуницира, рекли су научници. Декодер мозга користи машинско учење да преведе мисли особе у текст, на основу одговора њиховог мозга на приче које су слушали. Међутим, претходне итерације декодера захтевале су од учесника да слушају приче у МРИ машини много сати, а ови декодери су радили само за појединце на којима су били обучени.
„Људи са афазијом често имају проблема са разумевањем језика, као и са стварањем језика”, рекао је коаутор студије Александар Хут, рачунарски неуронаучник са Универзитета Тексас у Остину.
У новом истраживању Џери Танг, дипломирани студент на УТ Аустину, истраживали су како би могли превазићи ово ограничење.
„У овој студији смо се питали, можемо ли ствари учинити другачије?” рекао је.
Истраживачи су прво обучили декодер мозга на неколицини референтних учесника на дугом путу - прикупљањем функционалних МРИ података док су учесници слушали 10 сати радио прича. Затим су обучили два алгоритма претварача на референтним учесницима и на различитом скупу учесника „циља“: један користећи податке прикупљене док су учесници провели 70 минута слушајући радио приче, а други док су 70 минута провели гледајући неме Пикар кратке филмове који нису повезани са радио причама.
Користећи технику која се зове функционално усклађивање, тим је мапирао како су мозгови референтних и циљних учесника реаговали на исте аудио или филмске приче. Користили су те информације да обуче декодер да ради са мозговима учесника циља, без потребе за прикупљањем вишесатних података о обуци. Затим је тим тестирао декодере користећи кратку причу коју нико од учесника раније није чуо. Иако су предвиђања декодера била нешто тачнија за оригиналне референтне учеснике него за оне који су користили конверторе, речи које је предвидео из скенирања мозга сваког учесника су и даље семантички повезане са онима коришћеним у причи о тесту.
„Ова студија сугерише да постоји нека семантичка репрезентација коју није брига из којег модалитета долази“, рекао је за Јукијасу Камитани, рачунарски неуронаучник са Универзитета Кјото.
