Судя по часто посещаемым вами веб-сайтам, может показаться, что технология преобразования мыслей в текст уже существует, но у всех нас есть друг, который часто публикует сообщения в сети, заставляя нас тайно желать, чтобы когда-нибудь от него поступали меньше сообщений. Однако недавно Meta объявила, что несколько их исследовательских проектов объединяются, чтобы потенциально создать нечто, что может улучшить жизнь реальных людей — возможно, в будущем. Держим кулачки!
В 2017 году Facebook (теперь известный как Meta) дал амбициозные обещания о «печати мозгом». Недавно Meta раскрыл два значительных достижения, которые сделали эти более ранние обещания более правдоподобными, а не просто научной фантастикой, согласно MIT Technology Review. Во-первых, Meta раскрыл исследовательский проект, в котором была разработана модель ИИ, которая успешно декодирует предложения из неинвазивных записей мозга, точно декодируя до 80% символов и, таким образом, часто реконструируя целые предложения исключительно на основе сигналов мозга.
Во-вторых, исследование, которым поделился Meta, изучает, как ИИ может помочь понять, как наш мозг конструирует язык, как кубики Lego. Для людей, которые потеряли способность говорить из-за черепно-мозговых травм или тех, у кого есть сложные коммуникативные потребности, эти научные открытия потенциально могут изменить жизнь. Однако важно отметить, что неинвазивное устройство, которое Meta использовала для записи сигналов мозга для преобразования их в текст, огромно, стоит 2 миллиона долларов и делает кого-то похожим на Мегамозга.
В течение довольно долгого времени Meta сосредоточилась на разработке интерфейсов мозг-компьютер, оставив эту технологию в стороне, позвольте мне пояснить, что я имею в виду популярный анимационный фильм для детей. В последнее время они проявили благоразумие в навигации по сложному пересечению аппаратных и биологических систем (аппаратных и «мокрых» изделий).
В этом случае лаборатория Meta Fundamental Artificial Intelligence Research (FAIR) объединила усилия с Basque Center for Cognition, Brain and Language. Вместе они снабдили 35 здоровых людей специализированными головными уборами — точнее, сканером MEG — для захвата их мозговой активности во время набора текста. Затем была использована соответствующим образом обученная глубокая нейронная сеть для расшифровки этих записанных сигналов.
Проще говоря, модель искусственного интеллекта Meta может интерпретировать около 80% набранных символов в новых предложениях, используя данные МЭГ, что как минимум вдвое превышает производительность традиционных систем ЭЭГ.
Проще говоря, измерение магнитных полей, создаваемых электричеством, протекающим через мозг участников, вместо использования только ЭЭГ (электроэнцефалограммы) для регистрации электрической активности, дает данные, которые системы ИИ могут интерпретировать более точно. Тем не менее, Мета признает, что этот подход в настоящее время не предлагает очень практичного решения для исследований.
Начнем с того, что сканеры MEG не похожи на обычные шлемы, которые можно легко надеть и снять; это специализированное оборудование, которое требует от пациентов оставаться неподвижными в экранированном пространстве. Более того, в этом исследовании было задействовано относительно небольшое количество участников, все из которых не имели истории черепно-мозговой травмы или нарушений речи. Поэтому остается неясным, насколько эффективно модель искусственного интеллекта Meta может интерпретировать информацию для людей, которым действительно нужна такая помощь.
Несмотря на то, что я лингвист-самоучка, я нахожу исследования Меты по формированию структуры предложения захватывающими. Чтобы прояснить ситуацию, Мета указывает, что изучение мозга во время речи было сложным для нейробиологии из-за технической проблемы: движение частей тела, таких как рот и язык, влияет на качество сигналов, полученных с помощью инструментов визуализации. Учитывая это практическое ограничение, использование набора текста вместо говорения кажется удивительно умным.
Проще говоря, Мета обнаружил, что наш мозг разбивает предложения на различные компоненты, похожие на кирпичики Lego. Начиная с самого высокого уровня понимания (смысл предложения), эти компоненты затем преобразуются в конкретные действия, такие как набор текста на клавиатуре. Этот процесс называется «динамическим нейронным кодом», который относится к уникальному нейронному механизму, который связывает последовательные представления, сохраняя каждое из них в течение длительных периодов времени.
Другими словами, ваш мозг получает сигналы (вибрации), расшифровывает их значение, связывает эти части понимания вместе, как соединяются блоки Lego, и в конечном итоге преобразует эту ментальную конструкцию в физическое действие набора текста. Я должен признать, было бы довольно увлекательно наблюдать за ИИ, пытающимся расшифровать магнитные поля, которые породили это конкретное предложение!
Лучший игровой ПК: лучшие готовые машины.
Лучший игровой ноутбук: отличные устройства для мобильного гейминга.
Смотрите также
- Лучшие слайдеры NHL 25 и как их использовать
- Читы Stardew Valley: каждый необходимый вам чит-код, никаких модов не требуется.
- Обзор игрового Wi-Fi Asus ROG Strix B850-F
- Руководство FC 25 по различным построениям и индивидуальной тактике
- Где находится ошейник на аномалии бульба в СТАЛКЕР 2?
- Обзор Lenovo Legion 7 16IRX9
- Как решить загадку с жаровней в Diablo 4: Vessel of Hatred
- Сталкер 2: Сердце Чернобыля: лучшие настройки графики
- Обзор Govee AI Sync Box Kit 2
- Консольные команды Сталкера 2 и чит-моды
2025-02-12 20:32