See mõtete lugemise kork võib tänu AI-le mõtted tekstiks tõlkida

Elektroodidega naastrehviga juhtmetega kork seljas loeb noormees vaikselt peas lauset. Hetk hiljem murrab sisse Siri-laadne hääl, püüdes oma mõtteid tekstiks tõlkida, "Jah, ma tahaksin kaussi kanasuppi, palun." See on uusim näide arvutitest, mis muudavad inimese mõtted sõnadeks ja lauseteks.

Varem on teadlased ajutegevuse tekstiks tõlkimiseks kasutanud ajju kirurgiliselt paigutatud implantaate või mahukaid kalleid masinaid. The uus lähenemine, mida sel nädalal Sydney Tehnikaülikooli teadlased esitlesid NeurIPS-i konverentsil, on muljetavaldav mitteinvasiivse EEG-korgi kasutamise ja potentsiaaliga üldistada üle ühe või kahe inimese.

Meeskond koostas tehisintellekti mudeli nimega DeWave, mis on koolitatud ajutegevuse ja keele kohta ning ühendas selle suure keelemudeliga – ChatGPT taga oleva tehnoloogiaga –, et aidata ajutegevust sõnadeks muuta. Sees eeltrükk postitatud arXiv, ületas mudel EEG mõtte-teksti tõlkimise varasemaid tippmarke ligikaudu 40-protsendilise täpsusega. Chin-Teng Lin, paberi vastav autor, rääkis MSN-ile nad on viimasel ajal suurendanud täpsust 60 protsendini. Tulemused on veel eelretsenseerimisel.

Kuigi usaldusväärsuse osas on veel pikk tee käia, näitab see edusamme mitteinvasiivsete lugemismeetodite ja mõtete keelde tõlkimise vallas. Meeskond usub, et nende töö võiks anda hääle neile, kes ei saa vigastuse või haiguse tõttu enam suhelda või keda kasutatakse masinate, näiteks kõndivate robotite või robotkäte juhtimiseks ainult mõtetega.

Arva ära, mida ma mõtlen

Võib-olla mäletate pealkirju mõtete lugemise masinate kohta, mis tõlkivad mõtteid suurel kiirusel tekstiks. Seda seetõttu, et sellised jõupingutused on vaevalt uued.

Selle aasta alguses Stanfordi teadlased kirjeldatud tööd patsiendi Pat Bennettiga, kes kaotas ALS-i tõttu kõnevõime. Pärast nelja anduri implanteerimist oma aju kahte ossa ja ulatuslikku koolitust suutis Bennett suhelda oma mõtetega teisendatakse tekstiks kiirusega 62 sõna minutis— sama meeskonna 2021. aasta rekordi 18 sõna minutis paranemine.

See on hämmastav tulemus, kuid ajuimplantaadid võivad olla riskantsed. Teadlastele meeldiks saada sarnane tulemus ilma operatsioonita.

In veel üks uuring sel aastalvõtsid Austini Texase ülikooli teadlased kasutusele ajuskaneerimise tehnoloogia, mida nimetatakse fMRI-ks. Uuringus pidid patsiendid lugusid kuulates lamama väga vaikselt masinas, mis registreeris nende aju verevoolu. Pärast nende andmete kasutamist algoritmi väljaõpetamiseks, mis põhines osaliselt ChatGPT esivanemal GPT-1, kasutas meeskond süsteemi, et arvata, mida osalejad nende ajutegevuse põhjal kuulsid.

Süsteemi täpsus ei olnud täiuslik, see nõudis iga osaleja jaoks suurt kohandamist ning fMRI-seadmed on mahukad ja kallid. Sellegipoolest oli uuring tõestus kontseptsioonist, et mõtteid saab mitteinvasiivselt dekodeerida ja uusim tehisintellekt võib aidata seda teoks teha.

Sorteerimismüts

In Harry Potter, õpilasi sorteerib koolimajadesse maagiline mõtteid lugev müts. Meie, muglid, kasutame naljaka välimusega ujumismütse, mis on läbi torgatud juhtmetest ja elektroodidest. Need seadmed, mida tuntakse elektroentsefalograafi (EEG) korkidena, loevad ja registreerivad meie aju elektrilist aktiivsust. Erinevalt ajuimplantaatidest ei vaja need operatsiooni, kuid on tunduvalt vähem täpsed. Seega on väljakutse eraldada signaal mürast, et saada kasulikku tulemust.

Uues uuringus kasutas meeskond teksti lugemisel kahte andmekogumit, mis sisaldasid vastavalt 12 ja 18 inimese silmade jälgimise ja EEG salvestusi. Pilgujälgimise andmed aitasid süsteemil ajutegevust sõna järgi tükeldatud. See tähendab, et kui inimese silmad liiguvad ühelt sõnalt teisele, tähendab see, et selle sõnaga seotud ajutegevuse ja tegevuse vahel, mis peaks olema korrelatsioonis järgmisega, peaks olema paus.

Seejärel koolitasid nad DeWave'i nende andmete põhjal ja aja jooksul õppis algoritm konkreetseid ajulainete mustreid sõnadega seostama. Lõpuks tõlgiti algoritmi ajulaine ja sõna seosed uuesti väljaõpetatud suure keelemudeli nimega BART abil, mis oli peenhäälestatud, et mõista mudeli ainulaadset väljundit.

Testides edestas DeWave selle kategooria tippalgoritme nii töötlemata ajulainete kui ka sõnade kaupa tükeldatud ajulainete tõlkimisel. Viimased olid täpsemad, kuid jäid siiski kõvasti maha keeltevahelisest tõlkimisest (nt inglise ja prantsuse keelest) ja kõnetuvastusest. Samuti leidsid nad, et algoritm toimis osalejate vahel sarnaselt. Varasemad katsed on tavaliselt andnud tulemusi ühe inimese kohta või nõudnud äärmist kohandamist.

Meeskond ütleb, et uurimus tõestab rohkem, et suured keelemudelid võivad aidata edendada ajust tekstiks süsteeme. Kuigi nad kasutasid ametlikus uuringus suhteliselt antiikset algoritmi, hõlmasid nad täiendavates materjalides tulemusi suurematest mudelitest, sealhulgas Meta algsest Llama algoritmist. Huvitaval kombel ei parandanud suuremad algoritmid tulemusi kuigi palju.

"See rõhutab probleemi keerukust ja väljakutseid ajutegevuse ühendamisel LLM-idega," kirjutasid autorid, kutsudes üles tulevikus nüansirikkamaid uuringuid tegema. Siiski loodab meeskond, et suudab oma süsteemi veelgi edasi lükata, võib-olla kuni 90-protsendilise täpsusega.

Töö näitab edusamme valdkonnas.

"Inimesed on juba pikka aega soovinud EEG-d tekstiks muuta ja meeskonna mudel näitab märkimisväärset korrektsust," ütles Sydney ülikooli Craig Jin. MSN. "Mitu aastat tagasi oli EEG-st tekstiks teisendamine täielik ja täielik jama."

Image Credit: University of Technology Sydney

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://singularityhub.com/2023/12/12/this-mind-reading-cap-can-translate-thoughts-to-text-thanks-to-ai/