Изследователи от Центъра за човекоцентричен изкуствен интелект GrapheneX-UTS към Технологичния университет в Сидни (UTS) са разработили система, която декодира мисли и ги превръща в текст. Технологията, наречена DeWave, обещава да помогне на хора, които не могат да говорят поради заболяване или увреждане, включително инсулт или парализа, както и да открие нови възможности за взаимодействие между хора и машини.
Методите за превод на мозъчни сигнали в реч обикновено изискват хирургическа намеса или използването на ядрено-магнитен резонанс. Например, изследване от Университета на Калифорния в Сан Франциско успя да превърне мозъчните сигнали на парализиран човек в компютърно генериран текст чрез устройство с електроди, поставено в мозъка.
От друга страна, DeWave използва електроенцефалограма (ЕЕГ) за запис на мозъчната активност. ЕЕГ е метод, при който сензори, поставени на скалпа, регистрират електрическите сигнали предавани от мозъка. Впоследствие тези сигнали се анализират от специално обученa AI система, която ги преобразува в думи и изречения.
Въпреки че технологията все още не е съвършена и има степен на точност от около 40%, изследователите се надяват този показател да се подобри до ниво, сравнимо с това на традиционните програми за езиков превод или разпознаване на реч, които са приблизително 90%.
Изследването, ръководено от проф. Чин-Тенг Лин, директор на центъра GrapheneX-UTS, е избрано за основен доклад на NeurIPS – годишна конференция, на която се представят водещите световни изследвания в областта на изкуствения интелект и машинното обучение.
Това научно изследване представлява пионерско начинание в превеждането на необработени ЕЕГ сигнали в естествен език, което е значителен пробив в областта
– казва Лин.
То е първото, което включва техники за дискретно кодиране в процеса на превод на мозъка в текст, въвеждайки иновативен подход към невронното декодиране. Интеграцията с големи езикови модели също открива нови граници в неврологията и изкуствения интелект.
Последвайте ни в социалните мрежи – Facebook, Instagram, X и LinkedIn!