Teksas Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, bir kişinin düşüncelerini kelimelere dönüştürebilen yapay zeka (AI) tabanlı bir beyin-bilgisayar arayüzü geliştirdiler. Bu yaklaşık bir…
Texas Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, aşağıdakileri yapabilen bir yapay zeka (AI) beyin-bilgisayar arayüzü geliştirdiler: bir kişinin düşüncelerini kelimelere dönüştürmek. Bu, konuşma yetisini kaybetmiş hastaların tekrar iletişim kurabilmelerini sağlamak için umut verici bir teknolojidir.
Non-invaziv bir çözüm
Bu tür sistemler zaten mevcutsa, yalnızca belirli kelimeleri algılayabildikleri için daha az gelişmiştirler ve her şeyden önce istilacıdırlar çünkü bir implantın implantasyonunu gerektirirler. “ Non-invaziv bir yöntem için, bu, şu ana kadar yapılanlara, yani tek kelimelere veya kısa cümlelere kıyasla gerçek bir sıçramadır. Karmaşık fikirlerle uzun süreler boyunca sürekli bir dilin kodunu çözmeye izin veren bir model elde ediyoruz. Teksas Üniversitesi’nde nörobilim ve bilgisayar bilimi yardımcı doçenti Alex Huth diyor.
Dergide yayınlanan bir çalışmada Doğa Sinirbilimibilim adamları nasıl eğitildiklerini açıklıyor Google’ın GPT-4 ve LaMDA’sına benzer bir dil modeli bu sonuca ulaşmak için. Böylece üç katılımcı, bir fMRI (Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme) tarayıcısındayken aynı podcast’lerin 16’şar saatlik farklı bölümlerini dinledi.
Vücut yapısının görüntülerini oluşturan geleneksel MRG’den farklı olarak fMRI, beyindeki nöral aktivite ile ilişkili olduğu düşünülen kan akışındaki ve oksijen seviyelerindeki değişiklikleri ölçer. Bu değişiklikleri saptayan fMRI, beyin işlevini ve aktivitesini gerçek zamanlı olarak haritalamak için kullanılabilir. Bu şekilde, araştırmacılar büyük miktarda veri toplayabildiler ve yapay zekaya belirli kelimeleri okumanın tetiklediği beyin aktivitesini tahmin etmeyi öğrettiler. Bunu test etmek için katılımcılara yeni podcast bölümlerini dinlettiler ve modelin dinlerken dinleyicinin beyin aktivitesini inceleyerek ne söylendiğini tahmin etmesi gerekiyordu.
” Sonuç, kelimesi kelimesine bir transkripsiyon değildir. Aksine, araştırmacılar onu şu şekilde tasarladılar: söylenen veya düşünülen şeyin özünü yakalamakkusurlu olsa bile “, araştırmacıları belirtiniz. Bir basın açıklaması. Model, bir kişinin düşüncesini mükemmel bir şekilde yazıya dökmek yerine, onun fikrini yakalayabilir. Örneğin, bir katılımcı “ Henüz ehliyetim yok Bir deney sırasında düşünceleri şu şekilde tercüme edilmiştir: ” Henüz araba kullanmayı öğrenmeye başlamadı bile. “.
AI umut verici ama yine de çok sınırlı
Model, orijinal kelimelerin amaçlanan anlamıyla yakından veya uzaktan eşleşen bir metin üretmeyi başardı. vakaların yaklaşık yarısında. Denekler ayrıca, halen bir fMRI taramasından geçen kısa bir sessiz animasyon filmi de izlediler. Dil modeli, beyin aktivitelerini analiz ederek, baktıklarının kaba bir özetini çözmeyi başardı.
Bu ilk sonuçlar cesaret verici olsa da, teknoloji hala çok sınırlı. fMRI tarayıcıları hantal ve pahalıdır, yapay zeka eğitiminin ise etkili olabilmesi için her birey üzerinde ayrı ayrı gerçekleştirilmesi gerekir. Araştırmacılar, bir kişinin beyin aktivitesini okumak için bir kişi üzerinde eğitilmiş bir kod çözücüyü kullanmaya çalıştıklarında, başarısız oldular ve her beynin duyuları temsil etmenin benzersiz yollarına sahip olduğunu öne sürdüler.
” Sonunda, bu teknolojinin yapabileceğini umuyoruz konuşma kullanımını kaybetmiş insanlara yardım etmek inme gibi travma veya amyotrofik lateral skleroz gibi hastalıklar (Editörün notu: Charcot hastalığı) Texas Üniversitesi’nde bilgisayar bilimleri mezunu bir öğrenci ve çalışmanın lideri olan Jerry Tang’ı açıkladı.
Meslektaşları ile birlikte, cihazın gelecekteki yinelemelerinin yapılabileceğini umuyor. daha uygun platformlara uyarlanmışhastanın başına takılabilen yakın kızılötesi spektroskopi sensörleri gibi.
