Neuroprotetyka: dzięki zastosowaniu modeli głębokiego uczenia się uzyskano przetworzenie myśli na zrozumiałą mowę

Z Wikinews, wolnego źródła informacji.
Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania
środa, 6 lutego 2019
Nauka
N icon science.png

Zastosowanie nowych technologii do rozpoznawania mowy, w tym vocoderów i modeli głębokiego uczenia się (rodzaju uczenia maszynowego) umożliwiło przetworzenie myśli zarówno ukrytych, jak i artykułowanych w zrozumiałą dla człowieka mowę. Testy wykonano wśród ochotników poddawanych zabiegom ze względu na padaczkę.

Nima Mesgarani z Zuckerman Institute na Uniwersytecie Columbia w Nowym Jorku, Ashesh Dinesh Mehta, neurochirurg z Hofstra Northwell School of Medicine oraz Hassan Akbari, Bahar Khalighinejad i Jose L. Herrero opublikowali na łamach Scientific Reports artykuł, w którym przedstawili nową metodę pozwalającą na przetworzenie sygnałów z mózgu w rozpoznawalną przez człowieka mowę. Dotychczasowe próby przetwarzania takich sygnałów oparte były na analizie spektrogramów, częstotliwości modulacji oraz analizy jednostek dyskretnych: fonemów i kategorii fonetycznych, co nie dawało wystarczająco dobrych rezultatów. W badaniach autorów zastosowano nowe technologie, w tym wykorzystanie vocodera i maszynowe uczenie z wykorzystaniem sieci neuronowych.

Ponieważ badanie wymagało odczytu sygnału poprzez połączenie elektrod bezpośrednio z mózgiem, uzyskano zgody od pięciu pacjentów chorych na epilepsję, którym przed operacją przystawiano je, aby wykryć źródła napadów. Ochotnikom odczytywano sekwencje cyfr, a sztuczna inteligencja próbowała dekodować to, co usłyszeli i przetwarzać na mowę. Inne osoby, które brały w udział w badaniu, określały, na ile przetworzony sygnał jest zrozumiały. Brzmiał on jak „głos robota”, a zrozumiały był w 75% przypadków. Aby sztuczna inteligencja w procesie uczenia stawała się odporna na zakłócenia (pojawiające się naturalnie w środowisku ludzkiego mózgu), do sygnałów dodawano szumy. Uczenie się postępowało w kolejnych krokach przy odczytywaniu sygnałów z neuronów. Odczytywane były zarówno myśli werbalizowane, jak i ukryte.

Uczeni zamierzają kontynuować badania z użyciem słów i całych zdań. Postęp w doskonaleniu tej technologii może pozwolić na stworzenie neuroimplantów dla osób mających duże problemy z wypowiadaniem słów, a także przy komunikacji między człowiekiem a komputerem.

Cquote1.svg Our voices help connect us to our friends, family and the world around us, which is why losing the power of one's voice due to injury or disease is so devastating. With today's study, we have a potential way to restore that power. We've shown that, with the right technology, these people's thoughts could be decoded and understood by any listener. Cquote2.svg

— Nima Mesgarani

Źródła[edytuj]