„Minčių skaitymas“ gali tapti realybe – ir tiesiogine prasme, nes Sidnėjaus technologijos universiteto (UTS) „GrapheneX-UTS“ HAI (Human-centric Artificial Intelligence – angl.) centro mokslininkų naujas atradimas mintis paverčia tekstu ekrane, rašo „IFL Science“.
„Šis tyrimas yra novatoriškas bandymas versti neapdorotas smegenų bangas tiesiogiai į kalbą, o tai yra reikšmingas proveržis šioje srityje“, – sakė Chingas-Tenas Linas, UTS Kompiuterių mokslo mokyklos profesorius ir „GrapheneX-UTS“ HAI centro direktorius.
Tyrime dalyviai mintyse skaitė teksto ištraukas, o dirbtinio intelekto modelis, pavadintas „DeWave“, naudodamas tik jų smegenų bangas kaip įvesties duomenis, rodė tuos žodžius ekrane.
Nors tai nėra pirmoji technologija, galinti paversti smegenų signalus į kalbą, kol kas tai vienintelė technologija, kuriai nereikia nei smegenų implantų, nei prieigos prie magnetinio rezonanso aparato (MRT). Be to, mokslininkai teigia, kad ši technologija yra pranašesnė už ankstesnes, kurioms reikia papildomų duomenų, pavyzdžiui, akių stebėjimo programinės įrangos, nes naująją technologiją galima naudoti su tokiais papildomais įrenginiais arba be jų.
Naudotojams tereikia dėvėti kepuraitę, kuri elektroencefalograma (EEG) fiksuoja jų smegenų veiklą – tai daug praktiškiau ir patogiau nei akių judesių sekimo įranga (jau nekalbant apie MRT aparatą). Tai reiškia, kad signalas buvo šiek tiek prastesnis nei informacija, gaunama iš implantų, pripažino tyrėjai, tačiau net ir tokiu atveju bandymų metu ši technologija veikė gana gerai. Atlikus tikslumo matavimus pagal BLEU algoritmą (tai būdas įvertinti originalaus teksto panašumą į mašininio vertimo rezultatą, suteikiant jam balus nuo 0 iki 1), naujosios technologijos tikslumas buvo apie 0,4 balo.
„Be to, modelis geriau atrenka veiksmažodžius nei daiktavardžius“, – paaiškino Yiqunas Duanas, vienas iš tyrimo straipsnių autorius, – „o kai kalbama apie daiktavardžius, pastebėjome tendenciją rinktis sinonimines poras, o ne tikslius vertimus, pavyzdžiui, „žmogus“ vietoj „autorius“.
„Manome, kad [šios klaidos] yra dėl to, kad smegenims apdorojant šiuos žodžius, semantiškai panašūs žodžiai gali sukelti panašius smegenų bangų modelius“, – svarstė Y.Duanas.
Tačiau tyrėjai mano, kad dirbtinio intelekto modelio tikslumą gali padidinti iki 0,9 – tai yra lygis, prilygstantis tradicinėms kalbų vertimo programoms. Jie mano, kad jau dabar turi pranašumą, nes savo bandymus atliko su 29 dalyviais.
