Tellerle dolu elektrotlarla süslenmiş bir başlık takan genç bir adam sessizce kafasındaki bir cümleyi okuyor. Birkaç dakika sonra Siri benzeri bir ses içeri giriyor. düşüncelerini metne çevirmeye çalışıyor, “Evet, bir kase tavuk çorbası istiyorum lütfen.” Bu, bilgisayarların bir kişinin düşüncelerini kelimelere ve cümlelere çevirmesinin en son örneğidir.

Daha önce araştırmacılar, beyin aktivitesini metne dönüştürmek için beyne cerrahi olarak yerleştirilen implantları veya büyük, pahalı makineleri kullanıyorlardı. yeni yaklaşımSidney Teknoloji Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından bu haftanın NeurIPS konferansında sunulan bu çalışma, müdahalesiz EEG başlığı kullanımı ve bir veya iki kişinin ötesine genelleme yapma potansiyeli açısından etkileyici.

Ekip, beyin aktivitesi ve dil üzerine eğitim alan DeWave adında bir yapay zeka modeli oluşturdu ve beyin aktivitesini kelimelere dönüştürmeye yardımcı olmak için bunu büyük bir dil modeline (ChatGPT'nin arkasındaki teknoloji) bağladı. İçinde arXiv'de ön baskı yayınlandımodel, EEG'den düşünceden metne çeviride önceki en yüksek puanları kabaca yüzde 40'lık bir doğrulukla geride bıraktı. Makalenin ilgili yazarı Chin-Teng Lin, MSN'e söyledim yakın zamanda doğruluğu yüzde 60'a çıkardılar. Sonuçlar halen hakem incelemesinden geçmektedir.

Güvenilirlik açısından gidilecek uzun bir yol olmasına rağmen, bu durum, müdahalesiz okuma ve düşünceleri dile çevirme yöntemlerinde ilerleme olduğunu gösteriyor. Ekip, çalışmalarının, yaralanma veya hastalık nedeniyle artık iletişim kuramayan veya yürüyen robotlar veya robotik kollar gibi makineleri yalnızca düşünceleriyle yönlendirmek için kullanılanların sesini duyurabileceğine inanıyor.

Bil bakalım ne düşünüyorum

Düşünceleri yüksek hızda metne çeviren “zihin okuyan” makinelerle ilgili manşetleri hatırlarsınız. Çünkü bu tür çabalar pek yeni değil.

Bu yılın başlarında Stanford araştırmacıları açıklanan çalışma ALS nedeniyle konuşma yeteneğini kaybeden Pat Bennett adlı bir hastayla. Beyninin iki kısmına dört sensör yerleştirdikten ve kapsamlı bir eğitim aldıktan sonra Bennett, düşüncelerini aktararak iletişim kurabildi. Dakikada 62 kelimelik bir hızla metne dönüştürüldü— aynı takımın 2021'deki dakikada 18 kelimelik rekoruna göre bir gelişme.

Bu harika bir sonuç ama beyin implantları riskli olabilir. Bilim insanları ameliyat olmadan da benzer bir sonuç elde etmeyi çok isterler.

In bu yıl başka bir çalışmaAustin'deki Texas Üniversitesi'ndeki araştırmacılar fMRI adı verilen beyin tarama teknolojisine yöneldiler. Araştırmada hastaların hikaye dinlerken beyinlerindeki kan akışını kaydeden bir makinede hareketsiz yatmaları gerekiyordu. Bu verileri kısmen ChatGPT atası GPT-1'e dayanan bir algoritmayı eğitmek için kullandıktan sonra ekip, katılımcıların beyin aktivitelerine dayanarak ne duyduklarını tahmin etmek için sistemi kullandı.

Sistemin doğruluğu mükemmel değildi, her katılımcı için yoğun özelleştirme gerektiriyordu ve fMRI makineleri hantal ve pahalıydı. Yine de bu çalışma, düşüncelerin müdahalesiz bir şekilde çözülebileceğine ve yapay zekadaki en son gelişmelerin bunun gerçekleşmesine yardımcı olabileceğine dair bir kanıt görevi gördü.

Seçmen Şapka

In Harry PotterÖğrenciler zihin okuyan sihirli bir şapkaya göre okul evlerine ayrılıyor. Biz Muggle'lar, kablolar ve elektrotlarla delinmiş, komik görünümlü bonelere başvuruyoruz. Elektroensefalograf (EEG) kapakları olarak bilinen bu cihazlar, beynimizdeki elektriksel aktiviteyi okuyup kaydediyor. Beyin implantlarının aksine, ameliyat gerektirmezler ancak doğruluk oranları çok daha düşüktür. O halde zorluk, yararlı bir sonuç elde etmek için sinyali gürültüden ayırmaktır.

Yeni çalışmada ekip, metin okurken sırasıyla 12 ve 18 kişinin göz takibi ve EEG kayıtlarını içeren iki veri seti kullandı. Göz izleme verileri, sistemin beyin aktivitesini kelimelere göre ayırmasına yardımcı oldu. Yani bir kişinin gözleri bir kelimeden diğerine kaydığında, bu, o kelimeyle ilişkili beyin aktivitesi ile bir sonraki kelimeyle ilişkilendirilmesi gereken aktivite arasında bir kopukluk olması gerektiği anlamına gelir.

Daha sonra DeWave'i bu veriler üzerinde eğittiler ve zamanla algoritma belirli beyin dalgası modellerini kelimelerle ilişkilendirmeyi öğrendi. Son olarak, BART adı verilen önceden eğitilmiş ve modelin benzersiz çıktısını anlamak için ince ayar yapılmış geniş bir dil modelinin yardımıyla, algoritmanın beyin dalgalarından kelimeye olan ilişkileri tekrar cümlelere çevrildi.

Testlerde DeWave, hem ham beyin dalgalarının hem de kelime bazında dilimlenmiş beyin dalgalarının çevirisinde kategorideki en iyi algoritmalardan daha iyi performans gösterdi. İkincisi daha doğruydu ancak yine de İngilizce ve Fransızca gibi diller arasındaki çeviri ve konuşma tanımanın çok gerisindeydi. Ayrıca algoritmanın katılımcılar arasında benzer şekilde gerçekleştirildiğini de buldular. Önceki deneyler, sonuçları tek bir kişi için raporlama eğilimindeydi veya aşırı kişiselleştirme gerektiriyordu.

Ekip, araştırmanın büyük dil modellerinin beyinden metne sistemleri geliştirmeye yardımcı olabileceğinin daha fazla kanıtı olduğunu söylüyor. Resmi çalışmada nispeten eski bir algoritma kullansalar da, ek materyalde Meta'nın orijinal Llama algoritması da dahil olmak üzere daha büyük modellerden elde edilen sonuçlara yer verdiler. İlginç bir şekilde, daha büyük algoritmalar sonuçları pek iyileştirmedi.

Yazarlar, gelecekte daha ayrıntılı araştırmalar yapılması çağrısında bulunarak, "Bu, sorunun karmaşıklığını ve beyin aktiviteleri ile yüksek lisans öğrenimi arasında köprü kurmanın zorluklarını vurguluyor" diye yazdı. Yine de ekip, kendi sistemlerini daha da ileri taşıyarak belki de yüzde 90'a kadar doğruluk elde edebileceklerini umuyor.

Çalışma bu alanda ilerleme olduğunu gösteriyor.

Sidney Üniversitesi'nden Craig Jin, "İnsanlar uzun zamandır EEG'yi metne dönüştürmek istiyordu ve ekibin modeli dikkate değer miktarda doğruluk gösteriyor" dedi. MSN. "Birkaç yıl önce EEG'den metne dönüşümler tamamen saçmalıktı."

Resim Kredi: Sidney Teknoloji Üniversitesi

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/12/12/this-mind-reading-cap-can-translate-thoughts-to-text-thanks-to-ai/