Вештачка интелигенција сѐ побрзо чита мисли: „Декодерот на мозок” знае што им е на ум на луѓето, дури и ако тоа не го изразат

Научниците дополнително го подобриле т.н. „декодер на мозокот”, кој користи вештачка интелигенција (ВИ) за да ги претвори мислите во текст, пишува Live Science.

Нов алгоритам за конвертирање може брзо да го обучи веќе постоечкиот декодер да чита мисли од мозокот на друга личност, наведува тим на американски стручњаци во новото истражување. Нивните наоди би можеле еден ден да помогнат за луѓето со афазија, нарушување на мозокот кое влијае на способноста на личноста да комуницира, велат научниците.

Декодерот на мозокот користи машинско учење за да ги преведе мислите на личноста во текст, врз основа на одговорите на мозокот на приказни што ги слушале. Меѓутоа, претходните верзии на декодерот бараа учесниците да слушаат приказни во МРИ скенер долго време, додека тие декодери работеле само на лица на кои биле конфигурирани.

“Луѓето со афазија често имаат проблеми со разбирањето на јазикот, како и со изговарањето на јазикот. Значи, ако тоа е случај, тогаш можеби воопшто нема да можеме да направиме модели за нивниот мозок така што ќе гледаме како нивниот мозок реагира на приказни што ги слушаат”, рече коавторот на студијата, Александар Хут, невронаучник на Универзитетот Тексас во Остин.

Во новото истражување, објавено на 6 февруари во списанието Current Biology, Хут и коавторот Џери Тенг, дипломец на Универзитетот Тексас, истражувале како да го надминат ова ограничување.

“Во оваа студија се запрашавме, може ли да направиме нешто поинаку? Може ли суштински да го пренесеме декодерот што го направивме за мозокот на една личност во мозокот на друга личност?” рече тој.

Истражувачите прво го обучиле декодерот на мозокот на неколку референтни учесници со старите долги методи – собирање функционални МРИ податоци, додека учесниците слушале 10 часа радио приказни.

Потоа, обучиле два алгоритма за конвертирање на референтните учесници и на друга група “целни” учесници: еден користејќи податоци собрани додека учесниците поминале 70 минути слушајќи радио приказни, а другиот додека 70 минути гледале неми “Пиксарови” кратки филмови кои не биле поврзани со радио приказните.

Користејќи техника наречена функционално усогласување, тимот го мапирал како мозоците на референтните и целните учесници реагирале на истите аудио или филмски приказни. Тие ги искористиле тие информации за да го обучат декодерот да работи со мозоците на целните учесници, без потреба од собирање податоци од неколку часови за обука на моделот.

Потоа, тимот го тестирал декодерот користејќи кратка приказна што никој од учесниците претходно не ја слушнал. Иако предвидувањата на декодерот биле нешто поточни за оригиналните референтни учесници отколку за оние што користеле конвертори, зборовите што ги предвидел врз основа на скенирањето на мозокот на секој учесник сѐ уште биле семантички поврзани со оние што се користеле во тест приказната.

“Навистина изненадувачки и кул работа е тоа што можеме да го направиме дури и без користење на јазични податоци. Значи, можеме да имаме податоци што ги собираме само додека некој гледа неми видеа, а потоа можеме да ги користиме за да направиме овој јазички декодер за нивниот мозок”, рече Хут за Live Science.(trn.mk)