Недавно система была разработана Джозефом Макином и исследователями из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, которые опубликовали свои открытия в журнале Nature Neuroscience.

Чрезвычайно впечатляющий и удивительный прорыв может быть не за горами! В ИИ было сделано так много улучшений и открытий, что распознавание речи больше не вызывает у людей трепета. Эта система, разработанная исследователями, может строить полностью сформированные предложения, изучая нейронную активность или мысли, желательно, чтобы человек не произносил ни слова!

За последнее десятилетие в области интерфейса мозг-машина произошел качественный скачок. Будущее, где машины могут читать человеческие мысли, уже близко!

Как работает эта система?

После объяснения этого процесса в исследовании говорится, что они набрали 4 женщин, у всех из которых есть эпилепсия и которые уже имеют имплантаты электродов в мозгу, для наблюдения за эпилептическими припадками. Было проведено упражнение, в ходе которого участники должны были прочитать и повторить ряд предложений вслух, включая такие предложения, как «Тина Тернер - поп-певица», «Эти воры украли 30 драгоценных камней», в то время как нейронная активность регистрировалась с помощью электродов и находился под наблюдением группы исследователей. Затем эти данные были введены в алгоритм машинного обучения, обучающий его определять повторяющиеся шаблоны, которые могут иметь связь с повторяющимися аспектами речи, такими как гласные или согласные. Этот алгоритм преобразовал данные в строку чисел. Затем эти данные были переданы в другую нейронную сеть, которая преобразовала их в слова. Сначала алгоритм давал неверные результаты. Однако наблюдалось постепенное улучшение.

«Запоминание мозговой активности этих предложений не поможет, поэтому сеть вместо этого должна узнать, что в них общего, чтобы можно было обобщить этот последний пример», - говорит Макин. У 4 участников средний уровень ошибок при переводе составил 3%, что было лучшим показателем AI. Были обнаружены следующие ошибки: «часть торта была съедена собакой», как предполагалось, «частью торта было печенье»; и «Тина Тернер - поп-певица», которая стала «Дид Тернер - поп-певица».

Сеть пытается идентифицировать шаблоны слов, которые встречаются одно за другим. Согласно поданным данным, нейронная сеть ИИ обучилась определять, что слово «Тернер» всегда будет следовать после «Тина». Это затрудняет масштабирование системы, так как с увеличением словарного запаса количество возможных предложений увеличивается и снижается точность.

Тем не менее, набор из 250 уникальных слов все еще может служить цели развертывания этой системы у пациента, имеющего речевую инвалидность.

Кристиан Херфф, эксперт в этой области из Маастрихтского университета, который не участвовал в исследовании, сказал The Guardian, что «исследование было захватывающим, потому что система использовала менее 40 минут тренировочных данных для каждого участника и небольшой набор предложений, скорее, чем обычно требуются миллионы часов ».

«Таким образом они достигают уровня точности, которого до сих пор не достигали», - сказал он.

Доктор Джозеф Макин из Калифорнийского университета в Сан-Франциско сказал: «Мы еще не достигли этого, но мы думаем, что это может быть основой речевого протеза».