এই মাইন্ড-রিডিং ক্যাপ চিন্তাগুলোকে টেক্সট-এ ধন্যবাদ পাঠাতে পারে

ইলেক্ট্রোড-স্টুডেড ক্যাপ পরা তারে ঝুলছে, একজন যুবক নিঃশব্দে তার মাথায় একটি বাক্য পড়ে। কিছুক্ষণ পরে, একটি সিরির মতো কণ্ঠ ভেসে আসে, টেক্সট মধ্যে তার চিন্তা অনুবাদ করার চেষ্টা, "হ্যাঁ, আমি এক বাটি চিকেন স্যুপ চাই, দয়া করে।" এটি কম্পিউটারের সর্বশেষ উদাহরণ যা একজন ব্যক্তির চিন্তাভাবনাকে শব্দ এবং বাক্যে অনুবাদ করে।

পূর্বে, গবেষকরা মস্তিষ্কে অস্ত্রোপচারের মাধ্যমে স্থাপন করা ইমপ্লান্ট ব্যবহার করেছেন বা মস্তিষ্কের কার্যকলাপকে পাঠ্যে অনুবাদ করার জন্য বিশাল, ব্যয়বহুল মেশিন ব্যবহার করেছেন। দ্য নতুন পদ্ধতিইউনিভার্সিটি অফ টেকনোলজি সিডনির গবেষকদের দ্বারা এই সপ্তাহের নিউরিআইপিএস সম্মেলনে উপস্থাপিত, একটি অ-আক্রমণাত্মক ইইজি ক্যাপ ব্যবহারের জন্য এবং এক বা দুই জনের বাইরে সাধারণীকরণের সম্ভাবনার জন্য চিত্তাকর্ষক।

দলটি DeWave নামে একটি AI মডেল তৈরি করেছে যা মস্তিষ্কের কার্যকলাপ এবং ভাষার উপর প্রশিক্ষিত এবং এটিকে একটি বৃহৎ ভাষার মডেলের সাথে যুক্ত করেছে- ChatGPT-এর পিছনের প্রযুক্তি- মস্তিষ্কের কার্যকলাপকে শব্দে রূপান্তর করতে সাহায্য করার জন্য। ক প্রিপ্রিন্ট arXiv এ পোস্ট করা হয়েছে, মডেলটি মোটামুটি 40 শতাংশ নির্ভুলতার সাথে EEG চিন্তা থেকে পাঠ্য অনুবাদের জন্য পূর্ববর্তী শীর্ষ চিহ্নগুলিকে হারিয়েছে। চিন-টেং লিন, কাগজে সংশ্লিষ্ট লেখক, MSN কে বলেছেন তারা আরও সম্প্রতি নির্ভুলতা 60 শতাংশে উন্নীত করেছে। ফলাফল এখনও পিয়ার-পর্যালোচনা করা হচ্ছে.

যদিও নির্ভরযোগ্যতার পরিপ্রেক্ষিতে অনেক দূর যেতে হবে, এটি চিন্তাভাবনাগুলিকে ভাষাতে পড়ার এবং অনুবাদ করার অ-আক্রমণাত্মক পদ্ধতিতে অগ্রগতি দেখায়। দলটি বিশ্বাস করে যে তাদের কাজ তাদের কণ্ঠ দিতে পারে যারা আঘাত বা রোগের কারণে আর যোগাযোগ করতে পারে না বা একা চিন্তার সাথে হাঁটা রোবট বা রোবটিক অস্ত্রের মতো মেশিন পরিচালনা করতে অভ্যস্ত।

আমি কি চিন্তা করছি অনুমান

আপনার মনে থাকতে পারে "মাইন্ড রিডিং" মেশিনের শিরোনামগুলি উচ্চ গতিতে টেক্সটে চিন্তা অনুবাদ করে৷ কারণ এই ধরনের প্রচেষ্টা খুব কমই নতুন।

এ বছরের শুরুর দিকে স্ট্যানফোর্ডের গবেষকরা বর্ণিত কাজ একজন রোগীর সাথে, প্যাট বেনেট, যে ALS এর কারণে কথা বলার ক্ষমতা হারিয়ে ফেলেছিল। তার মস্তিষ্কের দুটি অংশে চারটি সেন্সর স্থাপন এবং ব্যাপক প্রশিক্ষণের পর, বেনেট তার চিন্তাভাবনা করে যোগাযোগ করতে পারে প্রতি মিনিটে 62 শব্দের গতিতে পাঠ্যে রূপান্তরিত—একই দলের 2021 সালের রেকর্ড প্রতি মিনিটে 18 শব্দের উন্নতি।

এটি একটি আশ্চর্যজনক ফলাফল, কিন্তু মস্তিষ্ক ইমপ্লান্ট ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। বিজ্ঞানীরা অস্ত্রোপচার ছাড়াই অনুরূপ ফলাফল পেতে পছন্দ করবেন।

In এই বছর আরেকটি গবেষণা, অস্টিনের টেক্সাস বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা fMRI নামক একটি মস্তিষ্ক-স্ক্যানিং প্রযুক্তিতে পরিণত হয়েছেন। গবেষণায়, রোগীদের গল্প শোনার সাথে সাথে তাদের মস্তিষ্কে রক্ত ​​​​প্রবাহ রেকর্ড করার একটি মেশিনে খুব স্থির থাকতে হয়েছিল। ChatGPT পূর্বপুরুষ, GPT-1-এর উপর ভিত্তি করে একটি অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণে এই ডেটা ব্যবহার করার পরে-দলটি তাদের মস্তিষ্কের কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে অংশগ্রহণকারীরা কী শুনছে তা অনুমান করতে সিস্টেমটি ব্যবহার করে।

সিস্টেমের নির্ভুলতা নিখুঁত ছিল না, এটি প্রতিটি অংশগ্রহণকারীর জন্য ভারী কাস্টমাইজেশন প্রয়োজন, এবং fMRI মেশিনগুলি ভারী এবং ব্যয়বহুল। তবুও, অধ্যয়নটি ধারণার প্রমাণ হিসাবে কাজ করেছে যে চিন্তাগুলি অ-আক্রমণমূলকভাবে ডিকোড করা যেতে পারে এবং AI-তে সর্বশেষ এটি ঘটতে সহায়তা করতে পারে।

বাছাই টুপি

In হ্যারি পটার, ছাত্রদের একটি যাদুকরী টুপি দ্বারা স্কুল ঘরগুলিতে সাজানো হয় যা মন পড়তে পারে। আমরা তার এবং ইলেক্ট্রোড দ্বারা ছিদ্র করা মজার চেহারার সাঁতারের ক্যাপগুলি অবলম্বন করি। ইলেক্ট্রোয়েন্সফালোগ্রাফ (ইইজি) ক্যাপ নামে পরিচিত, এই ডিভাইসগুলি আমাদের মস্তিষ্কের বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ পড়তে এবং রেকর্ড করে। ব্রেন ইমপ্লান্টের বিপরীতে, তাদের কোন অস্ত্রোপচারের প্রয়োজন হয় না কিন্তু যথেষ্ট কম সঠিক। চ্যালেঞ্জ, তারপর, একটি দরকারী ফলাফল পেতে গোলমাল থেকে সংকেত পৃথক করা হয়.

নতুন গবেষণায়, দলটি পাঠ্য পড়ার সময় যথাক্রমে 12 এবং 18 জনের কাছ থেকে আই-ট্র্যাকিং এবং EEG রেকর্ডিং সহ দুটি ডেটাসেট ব্যবহার করেছে। আই-ট্র্যাকিং ডেটা সিস্টেমটিকে শব্দ দ্বারা মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ কাটাতে সহায়তা করেছিল। অর্থাৎ, যখন একজন ব্যক্তির চোখ এক শব্দ থেকে অন্য শব্দে উড়ে যায়, এর অর্থ হল সেই শব্দের সাথে যুক্ত মস্তিষ্কের কার্যকলাপ এবং পরবর্তীটির সাথে সম্পর্কযুক্ত কার্যকলাপের মধ্যে বিরতি থাকা উচিত।

তারপরে তারা এই ডেটাতে ডিওয়েভকে প্রশিক্ষণ দেয় এবং সময়ের সাথে সাথে, অ্যালগরিদম শব্দের সাথে নির্দিষ্ট মস্তিষ্কের তরঙ্গের নিদর্শনগুলি সংযুক্ত করতে শিখেছিল। অবশেষে, BART নামক একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত বৃহৎ ভাষার মডেলের সাহায্যে-মডেলের অনন্য আউটপুট বোঝার জন্য সূক্ষ্ম সুর করা হয়েছে-অ্যালগরিদমের মস্তিষ্ক-তরঙ্গ-থেকে-শব্দ সংসর্গগুলিকে বাক্যে আবার অনুবাদ করা হয়েছে।

পরীক্ষায়, DeWave কাঁচা মস্তিষ্কের তরঙ্গ এবং শব্দ দ্বারা টুকরো টুকরো মস্তিষ্কের তরঙ্গ উভয়ের অনুবাদে বিভাগে শীর্ষ অ্যালগরিদমকে ছাড়িয়ে গেছে। পরবর্তীগুলি আরও নির্ভুল ছিল, তবে এখনও ভাষাগুলির মধ্যে অনুবাদ থেকে পিছিয়ে ছিল - যেমন ইংরেজি এবং ফরাসি - এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি৷ তারা অ্যালগরিদম অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে একইভাবে সঞ্চালিত হয়েছে। পূর্বের পরীক্ষাগুলি একজন ব্যক্তির জন্য ফলাফল রিপোর্ট করার প্রবণতা বা চরম কাস্টমাইজেশন প্রয়োজন।

দলটি বলে যে গবেষণাটি আরও প্রমাণ করে যে বড় ভাষার মডেলগুলি মস্তিষ্ক থেকে পাঠ্য সিস্টেমকে অগ্রসর করতে সহায়তা করতে পারে। যদিও তারা অফিসিয়াল স্টাডিতে তুলনামূলকভাবে এন্টিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছে, পরিপূরক উপাদানে তারা মেটার আসল লামা অ্যালগরিদম সহ বৃহত্তর মডেলের ফলাফল অন্তর্ভুক্ত করেছে। মজার বিষয় হল, বৃহত্তর অ্যালগরিদমগুলি ফলাফলগুলিকে খুব বেশি উন্নত করেনি।

"এটি সমস্যার জটিলতা এবং এলএলএমগুলির সাথে মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপগুলিকে ব্রিজ করার চ্যালেঞ্জগুলিকে আন্ডারস্কোর করে," লেখক লিখেছেন, ভবিষ্যতে আরও সূক্ষ্ম গবেষণার আহ্বান জানিয়েছেন। তবুও, দলটি আশা করে যে তারা তাদের নিজস্ব সিস্টেমকে আরও এগিয়ে নিতে পারে, সম্ভবত 90 শতাংশ নির্ভুলতা পর্যন্ত।

কাজের ক্ষেত্রে অগ্রগতি দেখায়।

সিডনির ইউনিভার্সিটি অফ সিডনির ক্রেগ জিন বলেছেন, "লোকেরা দীর্ঘদিন ধরে ইইজিকে পাঠ্যে পরিণত করতে চায় এবং দলের মডেলটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণে সঠিকতা দেখাচ্ছে।" এমএসএন. "বেশ কয়েক বছর আগে EEG থেকে টেক্সটে রূপান্তর সম্পূর্ণ এবং সম্পূর্ণ বাজে কথা ছিল।"

চিত্র ক্রেডিট: প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয় সিডনি

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://singularityhub.com/2023/12/12/this-mind-reading-cap-can-translate-thoughts-to-text-thanks-to-ai/