Joseph Makin, a Kaliforniai Egyetem munkatársa és munkatársai mély tanulási algoritmusokat használtak
Mindegyik nőt felkérték, hogy olvassa el hangosan.A javaslatokat ugyanakkor a csapat feljegyezte agyak tevékenységét. A mondatok legnagyobb csoportja 250 egyedi szót tartalmazott. A csapat ezt az agyi tevékenységet táplálta a neurális hálózati algoritmusba, megtanítva arra, hogy azonosítsa a rendszeresen előforduló mintákat, amelyek a beszéd ismétlődő szempontjaihoz kapcsolódhatnak - például magánhangzók és mássalhangzók kombinációjával. Ezután ezeket a mintákat táplálták a második ideghálózatba, amely megpróbálta szavakká alakítani őket, hogy mondatokat képezzenek.
Minden alkalommal, amikor egy ember ugyanazt mondjaAz agyi aktivitás hasonló, de nem azonos, magyarázza a kutató. "A személy agyi tevékenységének memorizálása mondatok olvasása közben nem segít, ezért az algoritmusnak inkább meg kell értenie a mintákban található hasonlókat, és össze kell foglalnia ezeket az adatokat" - mondja Makin.
A mesterséges intelligencia segíteni fog az orvosoknak abban, hogy előre jelezzék a COVID-19-betegek számának növekedését, és erőforrásokat rendeljenek hozzájuk
A tesztek során a legjobb AI eredmények tartalmazzákönmagában a hibák csak 3% -a. A kutatók biztosak abban, hogy az algoritmust segítette az a tény, hogy a betegek egyszerű mondatokat olvastak kis számú egyedi szóval. De bizonyos esetekben az AI csak agyi tevékenység alapján képes elemezni és megkülönböztetni a hangos szavakat (például a Tina és Turner szavak).
A csapat megpróbálta dekódolni az agyadatokatazonnal jelzi külön mondatokban. A hibaarány azonban azonnal 38% -ra emelkedett. A kutatók megjegyzik, hogy bár az AI nem képes gyorsan megbirkózni ezzel a feladattal. „Általában az emberek akár 350 ezer szót ismernek és használnak, de az algoritmus nem képes visszafejteni őket. Hihetetlenül nehéz lesz fejleszteni képességeit ”- mondják a tudósok.