Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение
«Экспертно-аналитический центр»
Москва, ул. Талалихина, д. 33, стр. 4. Телефон: (495) 663-20-13

Дата публикации: 01 апреля 2020 г.

Калифорнийский университет: ученые разработали технологию чтения мыслей, которая поможет заговорить немым

Исследователи из Калифорнийского университета University of California, с помощью искусственного интеллекта (ИИ) разработали технологию, которая может читать мысли человека и переводить их в английскую речь, это дает надежду людям, которые не могут говорить.


Команда разработчиков заявляет, что технология может коренным образом изменить способ общения людей, которые не могут говорить или двигаться.

Новое устройство имеет точность 97%, а это более чем в два раза выше, чем у других подобных устройств для декодирования сигналов мозга, и работает путем отображения активности нейронов в слова. 

Перевод нейронов в слова позволяет ему в реальном времени печатать последовательности слов на компьютерном интерфейсе, который затем может быть прочитан синтетическим голосом. 

Исследователи обнаружили, что во многих случаях информация, необходимая для обеспечения беглой речи, все еще находится в мозге, и поэтому эта технология может помочь им выразить эти слова.

«Средний уровень ошибок в слове составляет всего три процента»,- сказал  доктор наук Джозеф Макин (Joseph Makin) из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (California University in San Francisco).

Исследование было проведено на четырех пациентах с эпилепсией, которым были установлены мозговые имплантаты для контроля судорог. Их нейронная деятельность была превращена «слово за словом в английское предложение - в режиме реального времени»,- сказал доктор Макин.

Уже существующие подобные устройства имели ограниченный успех, с эффективностью намного ниже, чем у естественной речи. В более ранних исследованиях, использующих подобную технику, они могли декодировать только фрагменты произнесенных слов или менее 40 процентов слов в устной фразе.

Поэтому доктор Макин и его коллеги использовали искусственный интеллект или машинное обучение, чтобы связать поведение клеток мозга непосредственно с предложениями. В исследовании участники прочитали до 50 простых предложений вслух, в то время как электроды фиксировали их нервную активность.

Мозговые сигналы подавались в компьютер, который создавал представление о регулярно встречающихся нервных особенностях. «Скорее всего, это связано с повторяющимися особенностями речи, такими как гласные, согласные или вербальные команды к речевому аппарату», - пояснил доктор Макин.

Другой метод глубокого обучения, известный как рекуррентная нейронная сеть, затем расшифровал их в предложения. В последнее десятилетие нейрокомпьютерный интерфейс (BMI) позволили парализованным пациентам восстановить некоторое количество двигательной функции.

«Хотя этот тип управления может использоваться в сочетании с виртуальной клавиатурой для создания текста, даже при идеальном управлении курсором, которое в настоящее время недостижимо, скорость слова все равно будет ограничена скоростью набора текста одним пальцем», - сказал доктор Макин. «Альтернативой является декодирование устной или попыточной речи, но до сих пор такие ИМТ были ограничены, либо изолированными звуками, либо односложными словами, либо, в случае непрерывной речи в словарях среднего размера, состоящих из около 100 слов, правильное декодирование составляло менее 40 процентов слов».

В данном исследовании исследователи пытались декодировать одно предложение за один раз, как в большинстве современных алгоритмов машинного перевода. 

Команда ученых, также нашла области мозга, которые внесли большой вклад в декодирование речи и участвовали в создании и восприятии речи. По словам доктора Макина, этот подход расшифровал устные предложения от нервной деятельности одного пациента с частотой ошибок, аналогичной частоте речевой транскрипции профессионального уровня. Кроме того, когда сети искусственного интеллекта были предварительно обучены нейронной активности и речи одного человека перед обучением другого участника, результаты декодирования улучшились. Это говорит о том, что данный подход может передаваться от одного человека к другому. 

Доктор Макин добавил, что необходимы дальнейшие исследования, чтобы полностью изучить потенциал и расширить возможности декодирования за пределами ограниченного языка.

Хотя технологии чтения мыслей в первую очередь предназначены для оказания помощи больным, существуют этические проблемы. Некоторые эксперты считают, что они могут быть использованы не по назначению и использоваться для отслеживания мыслей людей и передачи их правительствам или компаниям.

Исследование было опубликовано в журнале Nature Neuroscience. 

Источник: dailymail.co.uk

← предыдущая новость следующая новость →
Популярные издания ФГБНУ «Аналитический центр»
Издания 2019 года

Гасанбекова Л. А. Оценка эффективности финансово-хозяйственной деятельности государственных унитарных предприятий

Практическое пособие / Л. А. Гасанбекова, В. И. Никитина, Б. В. Сошников; под общ. науч. ред. канд. экон. наук О. А. Коробко. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2019. – 49 с. (ISBN 978-5-904670-54-2).

Доступна электронная версия печатного издания.

Издания 2015 года

Капран Н. П. Организация мониторинга финансово-хозяйственной деятельности учреждений, подведомственных Минобрнауки России

Монография / Н. П. Капран, С. Н. Новиков, В. А. Привезенцев; под науч. ред. А. И. Володина. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2015. – 92 с. (ISBN 978-5-904670-31-3).

Доступна электронная версия печатного издания.

открыть полный список изданий Центра →

Документ был изменён 11.11.2019 в 10:50.

Онлайн-курс
Организация системы внутреннего контроля в организациях, подведомственных Минобрнауки России
подробнее о программе
Поиск данных
об аттестации
педагогических работников
Издания Центра