彼らの研究で、科学者たちは、現在、同様のデバイスが多数あることを指摘しています。
機械学習スペシャリストのジョセフ博士カリフォルニア大学マックキン（UCSF）と彼の同僚は、人工知能を使用してそのような機械の精度を改善しようとしました。彼らはアルゴリズムをトレーニングし、単語の誤り率がわずか3％のリアルタイムで脳のパターンを文章に変換しました。
デバイステストの一環として、4人のボランティアが電極が彼らの脳の活動を記録しながら、声を出して文章を読みます。その後、データはコンピューティングシステムに入り、この情報で定期的に発生する信号のグラフが作成されました。
これらの繰り返しパターンは、母音、子音、口のさまざまな部分へのコマンドなど、音声の反復的な特徴は科学者が指摘しています。システムの別の部分は、このデータを復号化して文に戻しました。
これまでのところ、人工知能は復号化できますエラーが少ない30〜50文以下の長さの音声のみ。ただし、デバイスのインターフェースでは、文章だけでなく個々の単語をデコードすることもすでに可能です。つまり、将来、教育システムでこれまでにない単語を認識するようにデバイスを教えることができます。
以前、HiTechは人間の脳がどのように機能するか、そしてなぜ人工知能がこの臓器の研究に役立つのかを詳細に説明しました。