Zihin okuyan yapay zeka teknolojisi, düşünceleri metne dönüştürüyor

Zihin okuyan yapay zeka teknolojisi, düşünceleri metne dönüştürüyor

Sidney Teknoloji Üniversitesi'nden (UTS) araştırmacılar, devrim niteliğinde bir mekanizmayı ortaya çıkardılar; bir kişinin sessiz düşüncelerini çözme ve bunları okunabilir metne çevirme konusunda olağanüstü yeteneğe sahip, taşınabilir, müdahaleci olmayan bir sistem.

Ekip tarafından yayınlanan bir gösteride, herhangi bir faaliyette bulunduğumuzda üretilen beyin dalgalarını okumaya yardımcı olan elektroensefalografi (EEG) başlığı veya başlığı takan bir kişiyi görebiliyoruz. Bu durumda beyin kapağı, düşünceleri kelimelere dönüştürme aktivitesini ölçer.

Beynin dilini anlaşılır terimlere çevirmek, Elon Musk'un Neuralink'i gibi beyin implantları için invaziv ameliyatlar veya pahalı MRI taramaları gerektirir.

GrapheneX-UTS HAI Merkezi Direktörü Profesör CT Lin, "Bu araştırma, ham EEG dalgalarını doğrudan dile çevirme konusunda öncü bir çabayı temsil ediyor ve bu alanda önemli bir atılım anlamına geliyor" dedi.

Taşınabilir, müdahalesiz, zihin okuyan yapay zeka

Araştırmacılar bir basın bülteninde beyindeki elektriksel aktiviteyi temsil eden EEG dalgasının benzersiz özelliklere ve desenlere sahip ayrı birimlere bölündüğünü açıkladı.

Bu segmentasyon, araştırmacıların kendi bünyesinde geliştirdiği bir yapay zeka (AI) modeli olan DeWave kullanılarak elde ediliyor. DeWave, EEG verilerinin kapsamlı veri kümelerinden öğrenerek EEG sinyallerini anlayabilir ve yorumlayabilir.

Temel olarak DeWave, EEG sinyalleri için bir tercüman görevi görür. EEG dalgasının içine gömülü olan karmaşık desenleri ve bilgileri alıp bunları kelime, cümle gibi anlaşılır biçimlere dönüştürür.

Bu süreç, yapay zeka modelinin büyük miktarda EEG verisi üzerinde eğitilmesiyle mümkün oluyor ve beyin dalgası sinyallerindeki belirli kalıpları anlamlı dilsel temsillerle tanımasına ve ilişkilendirmesine olanak tanıyor.

Nihai sonuç, EEG sinyallerinin içerdiği bilgileri daha erişilebilir ve insanlar tarafından okunabilir bir formatta ifade etmenin ve iletmenin bir yoludur.

Profesör Lin, "Bu, beyinden metne çeviri sürecine ayrı kodlama tekniklerini dahil eden ve sinirsel kod çözmeye yenilikçi bir yaklaşım getiren ilk modeldir. Büyük dil modelleriyle entegrasyon aynı zamanda sinir bilimi ve yapay zekada da yeni sınırlar açıyor" diye ekledi.

Sistem şu anda yalnızca %40 verimlilik gösteriyor

Büyük deney için araştırmacılar 29 cesur katılımcıyı davet etti. Örneklem büyüklüğü, sonuçlarının "yalnızca bir veya iki kişi üzerinde test edilen önceki kod çözme teknolojisinden daha sağlam ve uyarlanabilir olma ihtimalinin yüksek olduğunu" gösteriyor.

Ancak endişeler var. Model, insanları, yerleri veya şeyleri temsil eden isimlerle uğraşırken kesin çeviriler sağlamak yerine eşanlamlı çiftleri tercih etme eğilimindedir. Verilen bir örnekte, eğer orijinal kelime "yazar" ise, model daha doğru çeviri yerine "adam" gibi eşanlamlı bir terim üretebilir.

Araştırmanın ilk yazarı Yiqun Duan şöyle açıklıyor: "Bunun nedeninin, beyin bu kelimeleri işlediğinde semantik olarak benzer kelimelerin benzer beyin dalgası modelleri üretebilmesi olduğunu düşünüyoruz. Zorluklara rağmen modelimiz, anahtar kelimeleri hizalayarak ve benzer cümle yapıları oluşturarak anlamlı sonuçlar veriyor." çalışmak.

Sistemin çeviri yeterliliği şu anda yüzde 40 seviyesinde ancak ekip bunu yüzde 90'a çıkarmayı umuyor.

Kaynak: Interesting Engineering