智能神经网络:AI真得可以通过植入大脑将我们的思想转化为文字?

时间:2020-04-07 18:22 作者:佚名 分享到:

就在近日有一项关于读心人工智能的研究,证实了我们大脑中的某些思想信息是可以被解读出来的。这项研究来自旧金山加利福尼亚大学的约瑟夫 · 马金和他的同事们,他们使用了一种深度学习算法研究了四位女性说话时的大脑信号。

而这些女性都患有癫痫病症,把她们的大脑接到监测癫痫发作的电极上,在通过人工智能算法,就可以非常准确地将她们的想法转化为句子。研究人员表示:在未来,这个系统可能会使我们更接近于恢复因瘫痪而失去语言能力的人的语言功能。

研究人员要求每位女性要朗读一组句子,同时会测量她们的大脑活动。并将这种大脑活动输入神经网络算法,训练它识别可能与语音重复方面有关的有规律发生的模式,比如原音或辅音。 然后,这些模式会被输入到第二个神经网络,而该网络会试图将这些模式转换成单词来组成句子。

每个女性至少需要重复这些句子两次,最后的重复并不记录在形成训练的数据中。而也这使得研究人员可以更好的测试这个系统。而每当一个人说同一个句子时,相关的大脑活动也都会是相似的,但,也有一些不是完全相同。

研究人员表示:其实,记忆这些句子的大脑活动对人工智能翻译并不会有所帮助,因此,智能神经网络必须自主学习它们的相似之处,以便它能概括出最后的整个大脑信息。而在这四名女性中,AI 的最佳表现是只有平均3% 的翻译错误率。这也证明,使用少量的句子可以使人工智能更容易地学习哪些单词,同时也更加容易跟随其他的单词。

例如,人工智能能够解码“特纳”这个词总是可以跟随到“蒂娜”这个词在这一组句子中,这些都可以从大脑活动单独读取翻译。紧接着,研究小组尝试将大脑信号数据一次解码成单个单词,而不是整个句子,但即使表现的很好,不过错误率也增加到了38% 。

因此,研究人员表示:网络显然是在学习关于哪些词汇组合在一起会更加有效,而不仅仅是哪些神经活动映射到哪些词汇。而这也将使系统难以扩展到更大的词汇量,因为每个新单词都会增加可能的句子数量,从而降低人工智能的准确性。

而,通过研究结果显示,目前人工智能可以读取并翻译出250个单词。这个结果对于不会说话的人来说仍然非常有用。研究人员们希望将这种方法在将来可以应用于实际有语言障碍的病人身上。尽管他们的大脑活动可能与这项研究中的女性有所不同,但这项研究对他们或许仍有帮助。

虽然目前,我们距离能够全面翻译大脑信号数据还有很长的路要走。但,随科技的不断发展,随着科研人员更进一步的研究与探索,我相信在未来,人工智能技术一定会使更多有语言障碍的人得到帮助。

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