Umjetna inteligencija rastavljaju rečenice kroz nervne signale iz mozga


Istraživalna laboratorija Meta Grupe koja uključuje Facebook, objavio je danas, petak, u Parizu, novi razvoj koji omogućavaju dekodiranje simbola rečenica kroz živčane signale, zahvaljujući korištenju umjetne inteligencije.
Korištenje uređaja za nadgledanje mozga, poput magnetnog planiranja mozga (MEG) koji ne zahtijeva operaciju, “fer” istraživačko laboratorija omogućava obnovu slova i tiskane rečenice sa jednostavnih nervnih signala na uzorku od 35 Ljudi.
“Zatražili smo od sudionika da jednostavno pišu rečenice na tastaturi i koristeći magnetni uređaj za planiranje mozga, možemo izmeriti svaki deo sekunde (milimetra) mozga”, rekao je Jean Remy King, član istraživačkog tima Mediji.
Ekipa “fer”, koja je provela studiju u partnerstvu sa baskijskim centrom za spoznaju, mozak i jezik, objasnio je da su rezultati “uspeli da dešifriraju proizvodnju rečenica neljurških mozga, dekodirajući do 80 posto slova precizno i ​​obnavljaju kompletne rečenice često. “
“Ovo istraživanje može otvoriti novi način za fasade mozga i neljurških računara kako bi pomogli onima koji su izgubili sposobnost da ponovo govore”, objasnio je fer, napominjući da postoje “veliki izazovi” prije nego što mogu primijeniti ovaj razvoj klinički.
Jean Remy kralj priznao je da nije moguće nakon pretvorbe ove tehnologije “na proizvod ili čak na kliničku primjenu”, napominjući da je stopa tačnosti još uvijek vrlo niska.
Ostale laboratorije prethodno su sprovele slična istraživanja o pretvaranju jezika iz mozga u pisane tekstove.
2024. godine istraživač sa Univerziteta UC Davis postigao je rezultat od 97,5 posto u otkrivanju riječi, nakon mjeseca obuke. Ali njegovo iskustvo je potrebna operacija.
“Sajam”, koji je danas ponudio medijima, napredak također radi na interakcijama između robota i ljudskih bića kroz umjetnu inteligenciju.
Istakao je “napredak u pogledu modela koji su sposobni da sarađuju sa ljudima u simulacijskim situacijama i u stvarnim sredinama.”
“Sajam” je dodao da jedan od obučenih modela može “objasniti dugih” uputstva, podeliti složene zadatke u implementaciju koraka i pružanje korisne pomoći ljudskim korisnicima. “



Detaljnije na izvornom linku >>>