Джоузеф Макин от Калифорнийския университет и колегите му използваха алгоритми за дълбоко обучение, за да
Всяка жена беше помолена да прочете нагласата.предложения, в същото време екипът записа активността на мозъка си. Най-голямата група изречения съдържаше 250 уникални думи. Екипът вкара тази мозъчна дейност в алгоритъма на невронната мрежа, като я научи да идентифицира редовно срещащи се модели, които могат да бъдат свързани с повтарящи се аспекти на речта - например комбинация от гласни и съгласни. Тогава тези модели бяха подадени във втората невронна мрежа, която се опита да ги превърне в думи, за да образува изречения.
Всеки път, когато човек каже едно и също нещовнушение, мозъчната активност ще бъде подобна, но не идентична, обясниха изследователите. „Запаметяването на мозъчната активност на човек по време на четене на изречения няма да помогне, така че алгоритъмът вместо това трябва да разбере какво е подобно в моделите и да обобщи тези данни“, казва Макин.
AI ще помогне на лекарите да предвидят растежа на пациентите с COVID-19 и да разпределят ресурси за тях
По време на тестовете се съдържат най-добрите резултати от ИИсамо по себе си само 3% от грешките. Изследователите са сигурни, че алгоритъмът е бил подпомогнат от факта, че пациентите четат прости изречения с малък брой уникални думи. Но в някои случаи ИИ е успял да анализира и разграничава подобни по звукови думи само по мозъчна дейност (например думите Тина и Търнър).
Екипът се опита да декодира данни за мозъкасигнали веднага в отделни изречения. Но честотата на грешките веднага се повиши до 38%. Изследователите отбелязват, че докато AI не може бързо да се справи с тази задача. „Обикновено хората знаят и използват до 350 хиляди думи, но алгоритъмът не може да ги декриптира всички. Развиването на неговите възможности ще бъде невероятно трудно “, казват учените.