Joseph Makin sa Sveučilišta u Kaliforniji i njegovi kolege koristili su algoritme dubokog učenja za
Svaka je žena zamoljena da naglas pročita sve.prijedlozi, ujedno je tim zabilježio aktivnost svog mozga. Najveća skupina rečenica sadržavala je 250 jedinstvenih riječi. Tim je ovu aktivnost mozga ubacio u algoritam neuronske mreže, podučavajući ga da prepoznaje obrasce koji se redovito javljaju i koji mogu biti povezani s ponavljajućim aspektima govora - na primjer, kombinacijom samoglasnika i suglasnika. Potom su ti obrasci ubačeni u drugu neuronsku mrežu, koja ih je pokušala pretvoriti u riječi kako bi se oblikovale rečenice.
Svaki put kad osoba kaže istu stvarsugestija, moždana aktivnost bit će slična, ali ne identična, objasnili su istraživači. "Memoriranje moždanih aktivnosti osobe tijekom čitanja rečenica neće pomoći, pa bi algoritam umjesto toga trebao razumjeti što je slično u obrascima i sažeti ove podatke", kaže Makin.
AI će pomoći liječnicima u predviđanju rasta oboljelih od COVID-19 i dodijeliti im resurse
Tijekom testiranja sadržavali su najbolje AI rezultatesamo po sebi samo 3% pogrešaka. Istraživači su sigurni da je algoritmu pomoglo i to što su pacijenti čitali jednostavne rečenice s malim brojem jedinstvenih riječi. Ali u nekim je slučajevima AI uspio razabrati i razlikovati slično u zvučnim riječima samo mozga (npr. Riječi Tina i Turner).
Tim je pokušao dekodirati podatke mozgasignali odmah u zasebnim rečenicama. No, stopa pogreške odmah je porasla na 38%. Istraživači primjećuju da se AI ne može brzo nositi s tim zadatkom. "Obično ljudi znaju i koriste do 350 tisuća riječi, ali algoritam ih ne može sve dešifrirati. Razvijanje njegovih sposobnosti bit će nevjerojatno teško ”, kažu znanstvenici.