Модель штучного інтелекту, яку розробила компанія Meta, навчилася «декодувати» думки в слова. Про це повідомили в самій компанії, зауваживши, що при цьому використовуються неінвазивні способи відстеження мозкової активності.

Як розповіли в Meta, за результатами трьох секунд активності мозку модель може декодувати думки з точністю до 73%, використовуючи словниковий запас з 793 слів, які люди зазвичай використовують протягом дня.

Декодування мовлення на основі активності мозку було давньою метою нейробіологів і клініцистів. Раніше для декодування використовували здебільшого інвазивні методи дослідження, такі як стереотактична електроенцефалографія й електрокортикографія.

Такі методи відстеження мозкової активності дають більш чіткий результат, ніж неінвазивні, однак потребують складних нейрохірургічних втручань.

Для навчання своїх моделей штучного інтелекту (ШІ) Meta використала дані, зібрані за допомогою неінвазивних методів, такі як електроенцефалографія (ЕЕГ) і магнітоенцефалографії (МЕГ), які вимірюють коливання електричних і магнітних полів, викликаних активністю нейронів відповідно. На практиці обидві системи можуть робити приблизно 1000 знімків макроскопічної активності мозку щосекунди, використовуючи сотні датчиків.

Для створення моделі ШІ компанія залучила понад 150 годин записів мозкової активності 169 людей. Записи робили в момент, поки учасники експериментів слухали аудіокниги або окремі речення англійською й голандською мовами.

Потім штучний інтелект вчився зіставляти дані про мозкову активність зі словами, які чули люди в момент здійснення цієї активності.

Результати дослідження Meta є обнадійливими, оскільки вони показують, що навчений штучний інтелект може успішно декодувати сприйману мову з неінвазивних записів активності мозку, незважаючи на шум і мінливість, властиві цим даним.

Однак ці результати є лише першим кроком. У цій роботі компанія зосередилася на декодуванні сприйняття мовлення, але кінцева мета – уможливлення спілкування пацієнта. Це вимагатиме розширення роботи на виробництво мовлення. Цей напрямок досліджень може вийти за рамки допомоги пацієнтам і потенційно включати нові способи взаємодії з комп’ютерами.

Источник: speka.media