Nova veštačka inteligencija za "čitanje uma" prevodi misli direktno preko moždanih talasa – bez implantata

Ilustracija: Shutterstock/Who is Danny

U svetu tehnologije, gde inovacije konstantno pomeraju granice mogućeg, australijski istraživači su postigli značajan napredak u oblasti veštačke inteligencije. Razvili su sistem pod nazivom DeWave, koji predstavlja prvu tehnologiju sposobnu da prevede misli u tekst bez potrebe za hirurškim zahvatima. Ova tehnologija, koja koristi elektroencefalogram (EEG) za snimanje moždanih talasa, obećava značajan napredak u komunikaciji za osobe sa ograničenim govornim sposobnostima, poput pacijenata koji su doživeli moždani udar ili su paralizovani.

Istraživački tim sa Univerziteta Tehnologije u Sidneju (UTS), pod vodstvom računarskog naučnika Chin-Teng Lina, uspešno je testirao DeWave na grupi od preko dvadeset ispitanika. Ispitanici su čitali tekst u tišini, dok je EEG kapa zabeležila njihove moždane talase, koje je sistem zatim dekodirao u tekst. DeWave tehnologija, iako trenutno postiže preciznost od nešto više od 40% prema jednom od dva seta metrika, već pokazuje napredak u odnosu na prethodne standarde za prevod misli iz EEG zapisa, sa poboljšanjem od 3%.

Preporučujemo

Jedan od glavnih ciljeva istraživača je povećanje preciznosti sistema na oko 90%, što bi bilo usporedivo sa konvencionalnim metodama prevoda jezika ili softverom za prepoznavanje govora. Za razliku od drugih metoda prevoda moždanih signala u jezik, koje zahtevaju invazivne hirurške zahvate za ugradnju elektroda ili upotrebu skupih i nezgrapnih MRI mašina, DeWave pruža praktično i svakodnevno rešenje.

Sistem radi na principu pretvaranja EEG talasa u kod koji se zatim uparuje sa specifičnim rečima zasnovanim na njihovoj sličnosti sa unapred definisanim kodovima u "kodnoj svesci" DeWave-a. Ova metoda, koja uključuje diskretno kodiranje u procesu prevoda moždanih talasa u tekst, predstavlja inovativan pristup u dekodiranju neuronskih signala.

Za obuku DeWave sistema, tim je koristio kombinaciju sistema poznatog kao BERT sa GPT, testirajući ga na postojećim skupovima podataka ljudi čija su moždana aktivnost i pokreti očiju zabeleženi dok su čitali tekst. Ovaj proces učenja pomogao je sistemu da uskladi obrasce moždanih talasa sa rečima, a zatim je dodatno obučen sa otvorenim izvorom velikog jezičkog modela koji formira rečenice iz pojedinačnih reči.

Iako ima još puno posla, posebno zbog bučnog signala koji se prima kroz EEG kapu umesto kroz elektrode ugrađene u mozak, istraživači su optimistični. Napredak u velikim jezičkim modelima i slične metode kodiranja koje povezuju moždanu aktivnost sa prirodnim jezikom zaslužuju dodatnu pažnju, smatraju istraživači. Njihovo istraživanje je predstavljeno na NeurIPS 2023 konferenciji, a preprint rada je dostupan na ArXiv platformi.

(Telegraf.rs)