Нов мозочен декодер со вештачка интелигенција може да ги претвора мислите на луѓето во текст

Истражувачите од Универзитетот од Тексас во Остин открија ажурирана верзија на мозочен декодер кој користи вештачка интелигенција за претворање на мислите во текст. Главната предност на новиот алгоритам е што може да тренира постоечки декодер без потреба од часови обука.

Во студија објавена на 6 февруари во списанието „Current Biology“, тимот испитувал како декодер обучен на една група луѓе може да се прилагоди да работи на мозокот на другите учесници. Ова може да има значително влијание врз луѓето со афазија, нарушување што ја отежнува комуникацијата.

Претходно, декодерите бараа обемна обука, за време на која учесниците слушаа приказни во машина за магнетна резонанца. Сепак, ова ја ограничи нивната употреба, бидејќи моделите работеа само со луѓето на кои беа обучени. Како што истакна коавторот на студијата Александар Хат, луѓето со афазија често имаат потешкотии и со разбирање и производство на говор, што го прави традиционалниот пристап неефикасен.

Во новата студија, истражувачите го обучија декодерот на неколку референтни учесници со собирање функционални податоци за МРИ додека слушаа 10-часовен радио пренос. Потоа развија два алгоритми за конверзија: едниот користеше податоци собрани од 70 минути слушање радио преноси, а другиот користеше податоци собрани од 70 минути гледање кратки филмови на „Pixar“.

Користејќи метод наречен функционално усогласување, тимот анализирал како мозокот на учесниците реагирал на истите аудио и видео клипови. Ова им овозможи да обучат декодер за целна група без да собираат податоци со часови.

За време на тестирањето на декодерот беше претставена кратка приказна која досега учесниците не ја слушнале. Иако точноста на предвидувањето беше поголема за контролната група, резултатите сепак покажаа семантичка врска помеѓу предвидените зборови и текстот на приказната.

На пример, во еден дел од тест приказната, ликот размислува за работа што не ја сака. Декодерот обучен за филмски податоци предвиде: „Работев на работа за која мислев дека е досадна. Морав да примам наредби и не ми се допаднаа“. Иако точноста не беше совршена, идеите останаа слични.

Хат истакна дека она што е особено интересно е што декодерот работи дури и без користење на јазични податоци, што отвора нови можности за собирање информации. Ова може да им помогне на луѓето со афазија да ги изразат своите мисли и да ги потенцира сличностите во претставувањето на идеите во јазикот и визуелните слики.

Следниот чекор за истражувачкиот тим ќе биде да го тестира алгоритмот на учесниците со афазија и да развие интерфејс што ќе им помогне да ги генерираат фразите што им се потребни.