Почти без ошибок. Нейросеть смогла превратить мысли человека в текст

  • 1 апреля, 15:26
  • 3724
  • 0

Ученые из Калифорнийского университета разработали систему искусственного интеллекта, которая может переводить мысли человека в текст, анализируя деятельность мозга.

Исследователи разработали программу для расшифровки до 250 слов в режиме реального времени.

Алгоритм был обучен с использованием нейронных сигналов четырех женщин с электродами, имплантированными в их мозг, причем электроды были установлены им ранее, для мониторинга эпилептических припадков.

Почти без ошибок. Нейросеть смогла превратить мысли человека в текст

Для эксперимента исследователи попросили женщин громко прочитать набор предложений, составленный из 250 слов, повторяя каждое предложение хотя бы по разу. Считывая при этом мозговые сигналы испытуемых, ученые составили два набора данных — один для обучения, другой для проверки.

Затем исследователи передавали данные в алгоритм, чтобы распознать закономерности, которые могут быть связаны с отдельными словами. Средняя частота ошибок в словах в повторном наборе составляла всего 3%.

Интересно, что как только ученые переключили систему на распознание не предложений, а отдельных слов, число неверно распознанных примеров выросло до 38%. Это явно показывает, что нейронная сеть делает выводы, не просто связывая сигналы мозга со словами, но и сопоставляя порядок этих слов.

«Спустя десятилетие после того, как речь была впервые расшифрована из сигналов человеческого мозга, точность и скорость остаются намного ниже, чем у естественной речи», — признают авторы работы.

«Следуя последним достижениям в области машинного перевода, мы обучили нейронную сеть кодировать каждую последовательность длины предложения нейронной активности в абстрактное представление, а затем декодировать это представление, слово за словом, в английское предложение», — объяснили ученые.

Как подчеркивает команда, алгоритм обрабатывает лишь небольшое количество предложений. То есть систему будет очень сложно масштабировать на больший словарный запас, поскольку с каждым новым словом будет расти количество возможных предложений, что в свою очередь будет снижать точность распознания.


Теги: нейросеть
0 комментариев
Сортировка:
Добавить комментарий