그들의 연구에서 과학자들은 현재 유사한 장치가 많이 있다는 점에 주목합니다.
기계 학습 전문가 Joseph 박사캘리포니아 대학 (UCSF)의 맥킨 (Mackin)과 그의 동료들은 인공 지능을 사용하여 그러한 기계의 정확도를 향상 시키려고 노력했다. 그들은 단지 3 %의 단어 오류율로 뇌 패턴을 문장으로 실시간 변환하는 알고리즘을 훈련시켰다.
기기 테스트의 일환으로 4 명의 지원자전극이 뇌 활동을 기록하는 동안 문장을 크게 읽습니다. 그 후, 데이터는 컴퓨팅 시스템에 입력되어이 정보에서 정기적으로 발생하는 신호의 그래프를 생성했습니다.
이 반복 패턴은과학자들은 모음, 자음 또는 입의 다른 부분에 대한 명령과 같은 말의 반복적 인 특성을 지적합니다. 시스템의 다른 부분은이 데이터를 문장으로 다시 해독했습니다.
지금까지 인공 지능은 해독 할 수 있습니다오류 수가 적은 30-50 문장을 넘지 않는 연설 만. 그러나 장치의 인터페이스를 사용하면 문장뿐만 아니라 개별 단어를 해독 할 수 있습니다. 이는 앞으로 교육 시스템에서 발견되지 않은 단어를 인식하도록 장치를 가르 칠 수 있음을 의미합니다.
앞서 HiTech는 인간 두뇌의 작동 방식과 인공 지능이이 기관의 연구에 도움이되는 이유를 자세히 설명했습니다.