Нейросеть научилась читать мысли — прямо как в романе Кинга
Ученые Калифорнийского университета в Сан-Франциско во главе с нейрохирургом Эдвардом Чангом создали нейронную сеть, способную "читать мысли" человека, анализируя электрические импульсы, возникающие во время кортикальной активности. Такую способность можно назвать уникальной — впервые нейросеть научилась транслировать текст, основываясь не на системе распознавания речи, а исключительно на корковых сигнатурах слов.
В романе Стивена Кинга "Томминокеры" главная героиня создает пишущую машинку, способную читать мысли. "Слышал о светочувствительных элементах? Прибор за печатной машинкой светочувствителен, он четко улавливает мои мысли на расстоянии до пяти миль. Стоит отойти дальше — начинается путаница…".
"Томминокеры" был издан в 1987 году, во времена, когда нейроинтерфейсы, способные регистрировать мозговую активность и переводить ее в сигналы, являлись частью фантастического мира. Спустя тридцать с лишним лет такие программы стали частью нашей жизни: они используются в медицине, робототехнике.
Однако даже у самых совершенных нейроинтерфейсов есть ограничения. Они "общаются" с человеком на языке движений. Даже коммуникационные системы выстроены на основе механических действий: пациент с нарушениями речи как бы мысленно текст на виртуальной клавиатуре, а интерфейс трансформирует его в печатную или устную речь.
Разработка ученых Калифорнийского университета меняет к декодированию электрокортикограммы. Нейросеть анализировала закономерности мозговой активности, соотнося их с речевыми сигнатурами — гласными или согласными. Второй алгоритм использовал эти сигнатуры для того, чтобы трансформировать сказанное в текст.
В испытаниях нейросети участвовали четверо пациентов, которым вживили импланты для мониторинга судорог. В ряде экспериментов точность распознавания достигла 97%. Однако, были и недочеты. Ошибки, сделанные алгоритмом, сильно отличались от ошибок, которые обыкновенно совершаются из-за неправильного слухового восприятия. Например, вместо предложения «музей нанимает музыкантов каждый вечер» нейросеть предложила вариант «музей нанимает музыкантов каждое дорогое утро». В самых трудных случаях алгоритм выдавал и вовсе странные конструкции: например, "оазис был миражом" вместо "она носила теплые ворсистые шерстяные комбинезоны".
Ученые связывают ошибки с недостаточным количеством данных для обучения ИИ. Несмотря на некоторые недочеты, система в целом признается как новый эталон декодирования мозговой деятельности. Она вполне может стать основой для создания уникальных речевых протезов для пациентов с нарушениями речи.
Источник: https://nat-geo.ru/science/chtenie-myslej-ii-preobrazovyvaet-signaly-chelovecheskogo-mozga-v-tekst-s-tochnostyu-do-97/
В романе Стивена Кинга "Томминокеры" главная героиня создает пишущую машинку, способную читать мысли. "Слышал о светочувствительных элементах? Прибор за печатной машинкой светочувствителен, он четко улавливает мои мысли на расстоянии до пяти миль. Стоит отойти дальше — начинается путаница…".
"Томминокеры" был издан в 1987 году, во времена, когда нейроинтерфейсы, способные регистрировать мозговую активность и переводить ее в сигналы, являлись частью фантастического мира. Спустя тридцать с лишним лет такие программы стали частью нашей жизни: они используются в медицине, робототехнике.
Однако даже у самых совершенных нейроинтерфейсов есть ограничения. Они "общаются" с человеком на языке движений. Даже коммуникационные системы выстроены на основе механических действий: пациент с нарушениями речи как бы мысленно текст на виртуальной клавиатуре, а интерфейс трансформирует его в печатную или устную речь.
Разработка ученых Калифорнийского университета меняет к декодированию электрокортикограммы. Нейросеть анализировала закономерности мозговой активности, соотнося их с речевыми сигнатурами — гласными или согласными. Второй алгоритм использовал эти сигнатуры для того, чтобы трансформировать сказанное в текст.
В испытаниях нейросети участвовали четверо пациентов, которым вживили импланты для мониторинга судорог. В ряде экспериментов точность распознавания достигла 97%. Однако, были и недочеты. Ошибки, сделанные алгоритмом, сильно отличались от ошибок, которые обыкновенно совершаются из-за неправильного слухового восприятия. Например, вместо предложения «музей нанимает музыкантов каждый вечер» нейросеть предложила вариант «музей нанимает музыкантов каждое дорогое утро». В самых трудных случаях алгоритм выдавал и вовсе странные конструкции: например, "оазис был миражом" вместо "она носила теплые ворсистые шерстяные комбинезоны".
Ученые связывают ошибки с недостаточным количеством данных для обучения ИИ. Несмотря на некоторые недочеты, система в целом признается как новый эталон декодирования мозговой деятельности. Она вполне может стать основой для создания уникальных речевых протезов для пациентов с нарушениями речи.
Источник: https://nat-geo.ru/science/chtenie-myslej-ii-preobrazovyvaet-signaly-chelovecheskogo-mozga-v-tekst-s-tochnostyu-do-97/
Задать вопрос
Заполните форму, и наши эксперты ответят вам