BrainGPT чете и превръща мислите в текст на екрана ви
Четенето на мисли може да е на път да се трансформира в действителност и то във допустимо най-буквалния смисъл, защото нов пробив на откриватели от Центъра за изкуствен интелект GrapheneX-UTS към Университета по технологии в Сидни, вижда мисли, трансформирани в думи на екрана.
„ Това проучване съставлява пионерско изпитание в превеждането на необработени ЕЕГ талази непосредствено на съответен език, отбелязвайки забележителен пробив в региона “, сподели Чинг-Тен Лин, бележит професор в UTS School of Computer Science и шеф на GrapheneX-UTS HAI Center.
„ Проучването е първото, което включва дискретни техники за шифроване в процеса на превод на мозъчните талази в текст, въвеждайки новаторски метод към невронното декодиране “, изясни Лин, който управлява проучването. „ Интеграцията с огромни езикови модели също отваря нови благоприятни условия в региона на неврологията и ИИ. “
BrainGPT - A step towards the future of human-AI merger
BrainGPT is capable of thought-to-text translation and connects a multitask EEG encoder with LMS to decode coherent and readable sentences from EEG signals.
This means that thoughts, measured by wearing a cap with…
— Bindu Reddy (@bindureddy)
В изследване, което беше определено като документ в центъра на вниманието по време на конференцията NeurIPS - годишна среща на откриватели в региона на изкуствения разсъдък и машинното образование, участниците безмълвно четели пасажи от текст, до момента в който AI модел, наименуван DeWave, употребявайки единствено техните мозъчни талази, проектирал тези прочитаните думи на екрана.
Въпреки че това не е първата технология, която може да превежда мозъчните сигнали на даден език, тя е единствената до момента, която не изисква нито мозъчни импланти, нито достъп до пълнофункционална ЯМР машина. Освен това има още едно преимущество пред предшествениците, които претендирали спомагателен вход, като програмен продукт за следене на очите, а новата технология може да се употребява със или без такива екстри, споделят откривателите.
Вместо това, потребителите би трябвало единствено да носят капачка, която записва мозъчната им интензивност посредством електроенцефалограма (ЕЕГ) - доста по-практично и комфортно в сравнение с устройство за следене на очите (да не приказваме за ЯМР). Това значи, че сигналът е бил малко по-шумен от информацията, получена от импланти, макар че даже тогава технологията се показала сносно в тестванията. Измерванията на точността благодарение на логаритъма BLEU - метод да се оцени сходството на автентичен текст с машинно преведен излаз, като му се даде резултат сред 0 и 1 - слагат новата технология на към 0,4.
Това, несъмнено, не е толкоз положително равнище, колкото някои от към този момент съществуващите варианти, които зависят от по-инвазивните способи. „ Моделът е по-умел в съпоставянето на сказуеми, в сравнение с съществителни имена “, изясни Дуан, първи създател на публикацията и „ когато става дума за съществителни, видяхме наклонност към синонимни двойки, а не към точни преводи, като „ индивидът “ вместо „ създателят “.
„ Смятаме, че тези неточности са, разследване на това, че мозъкът обработва тези думи семантично и тези, които са близки по значение могат да произведат сходни модели на мозъчните талази “, сподели Дуан.
Но откривателите имат вяра, че могат да подобрят тази акуратност до 0,9 - равнище, сравнимо с обичайните стратегии за езиков превод. Те към този момент имат преимущество, заради провеждането на своите проби върху 29 участници - може и да не звучи доста, само че е с порядък по-голямо от доста други проби за декодиране на технологии.
„ Въпреки провокациите, нашият модел дава значими резултати “, сподели Дуан, „ подравнявайки основните думи и формирайки сходни структури на изреченията. “
Резултатите бяха показани на конференцията NeurIPS, а предпечат може да бъде открит на ArXiV.
По темата
„ Това проучване съставлява пионерско изпитание в превеждането на необработени ЕЕГ талази непосредствено на съответен език, отбелязвайки забележителен пробив в региона “, сподели Чинг-Тен Лин, бележит професор в UTS School of Computer Science и шеф на GrapheneX-UTS HAI Center.
„ Проучването е първото, което включва дискретни техники за шифроване в процеса на превод на мозъчните талази в текст, въвеждайки новаторски метод към невронното декодиране “, изясни Лин, който управлява проучването. „ Интеграцията с огромни езикови модели също отваря нови благоприятни условия в региона на неврологията и ИИ. “
BrainGPT - A step towards the future of human-AI merger
BrainGPT is capable of thought-to-text translation and connects a multitask EEG encoder with LMS to decode coherent and readable sentences from EEG signals.
This means that thoughts, measured by wearing a cap with…
— Bindu Reddy (@bindureddy)
В изследване, което беше определено като документ в центъра на вниманието по време на конференцията NeurIPS - годишна среща на откриватели в региона на изкуствения разсъдък и машинното образование, участниците безмълвно четели пасажи от текст, до момента в който AI модел, наименуван DeWave, употребявайки единствено техните мозъчни талази, проектирал тези прочитаните думи на екрана.
Въпреки че това не е първата технология, която може да превежда мозъчните сигнали на даден език, тя е единствената до момента, която не изисква нито мозъчни импланти, нито достъп до пълнофункционална ЯМР машина. Освен това има още едно преимущество пред предшествениците, които претендирали спомагателен вход, като програмен продукт за следене на очите, а новата технология може да се употребява със или без такива екстри, споделят откривателите.
Вместо това, потребителите би трябвало единствено да носят капачка, която записва мозъчната им интензивност посредством електроенцефалограма (ЕЕГ) - доста по-практично и комфортно в сравнение с устройство за следене на очите (да не приказваме за ЯМР). Това значи, че сигналът е бил малко по-шумен от информацията, получена от импланти, макар че даже тогава технологията се показала сносно в тестванията. Измерванията на точността благодарение на логаритъма BLEU - метод да се оцени сходството на автентичен текст с машинно преведен излаз, като му се даде резултат сред 0 и 1 - слагат новата технология на към 0,4.
Това, несъмнено, не е толкоз положително равнище, колкото някои от към този момент съществуващите варианти, които зависят от по-инвазивните способи. „ Моделът е по-умел в съпоставянето на сказуеми, в сравнение с съществителни имена “, изясни Дуан, първи създател на публикацията и „ когато става дума за съществителни, видяхме наклонност към синонимни двойки, а не към точни преводи, като „ индивидът “ вместо „ създателят “.
„ Смятаме, че тези неточности са, разследване на това, че мозъкът обработва тези думи семантично и тези, които са близки по значение могат да произведат сходни модели на мозъчните талази “, сподели Дуан.
Но откривателите имат вяра, че могат да подобрят тази акуратност до 0,9 - равнище, сравнимо с обичайните стратегии за езиков превод. Те към този момент имат преимущество, заради провеждането на своите проби върху 29 участници - може и да не звучи доста, само че е с порядък по-голямо от доста други проби за декодиране на технологии.
„ Въпреки провокациите, нашият модел дава значими резултати “, сподели Дуан, „ подравнявайки основните думи и формирайки сходни структури на изреченията. “
Резултатите бяха показани на конференцията NeurIPS, а предпечат може да бъде открит на ArXiV.
По темата
Източник: vesti.bg
КОМЕНТАРИ