Beyin dalgalarının kodunu çözebilmek, konuşma yeteneğini kaybeden hastaların yeniden iletişim kurmasına yardımcı olabilir ve nihayetinde insanların bilgisayarlarla etkileşime girmesi için yeni yollar sağlayabilir. Artık Meta araştırmacıları, birinin hangi kelimeler olduğunu söyleyebileceklerini gösterdiler. işitme non-invaziv beyin taramalarından gelen kayıtları kullanarak.
araştırma yeteneğimiz insan Bilim adamları, düşüncelerimize ve niyetlerimize bir pencere sağlayabilecek çeşitli beyin-bilgisayar arayüzü (BCI) teknolojileri geliştirdikçe, beyin aktivitesi son yıllarda önemli ölçüde iyileşmiştir.
En etkileyici sonuçlar, elektrotları doğrudan cihaza yerleştiren invaziv kayıt cihazlarından geldi. beyin gray önemli, ile birlikte AI yorumlamayı öğrenebilent beyin sinyalleri. Son yıllarda bu anade mümkün tam cümlelerin kodunu çöz Yüzde 97 doğrulukla birinin sinirsel faaliyetinden ve çeviri girişiminde bulunuldu el yazısı hareketlerini doğrudan metne karşılaştırmalı hızlardamesaj atmak için.
Ancak birinin beynine elektrot yerleştirmek zorunda olmanın bariz olumsuz yanları var. Bu riskli prosedürler, epilepsi gibi diğer tıbbi sorunları çözmeye yardımcı olmak için beyin kaydına ihtiyaç duyan hastalar için yalnızca tıbbi olarak haklı görülebilir. Ve nöral problar zamanla bozulur, bu da onları düzenli olarak değiştirmek zorunda kalma olasılığını artırır.
Bu nedenle, Meta'nın AI araştırma bölümündeki araştırmacılar, tehlikeli beyin cerrahı gerektirmeden benzer hedeflere ulaşıp ulaşamayacaklarını araştırmaya karar verdiler.y. bir kağıtta ön baskı sunucusunda yayınlandı arXiv, Ekip, invaziv olmayan bir yöntemle kaydedilen beyin aktivitesine dayanarak birinin hangi kelimeleri dinlediğini tahmin edebilen bir AI sistemi geliştirdiklerini bildirdi. beyin-bilgisayar arayüzleri.
"Facebook Yapay Zeka Araştırmaları (FAIR) Laboratuarı'nda araştırma bilimcisi olan Jean Remi King, birinin beynine elektrot yerleştirmenin aşırı derecede istilacı olduğu açık. söyledi ZAMAN. "Bu yüzden beyin aktivitesinin invaziv olmayan kayıtlarını kullanmayı denemek istedik. Amaç, sözlü hikayelere verilen beyin tepkilerini çözebilen bir yapay zeka sistemi oluşturmaktı.”
Araştırmacılar, konuşan insanların kayıtlarını dinlerken 169 kişiden toplanan önceden var olan dört beyin aktivitesi veri setine güvendiler. Her gönüllü, beynin elektriksel aktivitesini kafatasının dışından almak için farklı türde sensörler kullanan manyeto-ensefalografi (MEG) veya elektro-ensefalografi (EEG) kullanılarak kaydedildi.
Yaklaşımları şunları içerir:d beyin ve ses verilerini ikiye bölmek üç-ikinci uzun snippet'ler ve daha sonra görünen bir sinir ağına beslemeed c olan desenler içinould ikisini bağlayın. Yapay zekayı bu verilerle saatlerce eğittikten sonra, daha önce görülmemiş veriler üzerinde test ettiler.
Sistem, yüzde 10'lik bir ilk 72.5 doğruluk elde ettiği MEG veri kümelerinden birinde en iyi performansı gösterdi. Bu, sıralandığında 10 beyin dalgası segmentine bağlanma olasılığı en yüksek olan kelimeler, doğru kelime Orada Zamanın yüzde 72.5'ü.
Bu kulağa harika gelmeyebilir, ancak 793'lük potansiyel bir kelime dağarcığından seçildiğini hatırlamak önemlidir. sözler. Sistem, diğer MEG veri setinde yüzde 67.2 puan aldı, ancak EEG veri setlerinde daha az başarılı oldu ve ilk 1'e girdi.0 sadece 31.4 ve 19.1 doğrulukları.
Açıkçası bu, pratik bir sistemden hala çok uzak, ancak zor bir problemde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. İnvaziv olmayan BCI'ler çok daha kötü sinyal-gürültü oranlarına sahiptir, bu nedenle nöral aktiviteyi bu şekilde deşifre etmek zordur, ancak başarılı olursa çok daha yaygın olarak uygulanabilir bir teknoloji ile sonuçlanabilir.
Yine de herkes bunun çözülebilir bir sorun olduğuna ikna olmuş değil. Imperial College London'dan Thomas Knopfel şunları söyledi: New Scientist Bu invaziv olmayan yaklaşımları kullanarak düşünceleri araştırmaya çalışmak "eski moda analog telefon modemleri üzerinden bir HD film yayınlamaya çalışıyor” ve bu tür yaklaşımların pratik doğruluk seviyelerine ulaşıp ulaşamayacağını sorguladı.
Elon Musk'ın Neuralink'i gibi şirketler, teknoloji geliştikçe istilacı yaklaşımlar konusundaki çekingenliğimizi eninde sonunda aşacağımıza ve sıradan insanlara beyin implantları yaptırmasına kapı açacağımıza bahse giriyorlar.
Ancak Meta'daki ekibin araştırması çok erken aşamada ve iyileştirmeler için çok fazla alan var. Ve invaziv olmayan beyin taramasını kırabilen herkes için ticari fırsatlar, denemek için büyük bir motivasyon sağlayacaktır.
Resim Kredi: Gübre Transı itibaren Pixabay
