L'IA a pu traduire les signaux du cerveau en phrases avec presque aucune erreur

Joseph Makin de l'Université de Californie et ses collègues ont utilisé des algorithmes d'apprentissage profond pour

étudier les signaux cérébraux de quatre patients. Tous souffraient d'épilepsie, des électrodes cérébrales leur étaient donc déjà attachées, qui transmettaient des données sur les crises.

Chaque femme a été invitée à lire à voix haute l'ensemble.propositions, en même temps, l'équipe a enregistré l'activité de leur cerveau. Le plus grand groupe de phrases contenait 250 mots uniques. L'équipe a intégré cette activité cérébrale dans l'algorithme du réseau neuronal, lui apprenant à identifier les modèles qui se produisent régulièrement et qui peuvent être associés à des aspects répétitifs de la parole - par exemple, une combinaison de voyelles et de consonnes. Ensuite, ces modèles ont été introduits dans le deuxième réseau neuronal, qui a essayé de les transformer en mots afin de former des phrases.

Chaque fois qu'une personne dit la même chosesuggestion, l'activité cérébrale sera similaire, mais pas identique, ont expliqué les chercheurs. «La mémorisation de l'activité cérébrale d'une personne lors de la lecture de phrases n'aidera pas, donc l'algorithme devrait plutôt comprendre ce qui est similaire dans les modèles et résumer ces données», explique Makin.

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Pendant les tests, les meilleurs résultats d'IA contenaienten soi seulement 3% des erreurs. Les chercheurs sont convaincus que l'algorithme a été aidé par le fait que les patients lisent des phrases simples avec un petit nombre de mots uniques. Mais dans certains cas, l'IA n'a pu analyser et distinguer des mots similaires uniquement par l'activité cérébrale (par exemple, les mots Tina et Turner).

L'équipe a essayé de décoder les données du cerveausignale immédiatement dans des phrases séparées. Mais le taux d'erreur est immédiatement passé à 38%. Les chercheurs notent que même si l'IA ne peut pas faire face rapidement à cette tâche. «Habituellement, les gens connaissent et utilisent jusqu'à 350 000 mots, mais l'algorithme ne peut pas tous les décrypter. Développer ses capacités sera incroyablement difficile », disent les scientifiques.