Džozefs Makins no Kalifornijas universitātes un viņa kolēģi izmantoja dziļās mācīšanās algoritmus, lai
Katrai sievietei tika lūgts skaļi nolasīt izklāstīto.priekšlikumus, tajā pašā laikā komanda reģistrēja viņu smadzeņu darbību. Lielākajā teikumu grupā bija 250 unikāli vārdi. Komanda ievadīja šo smadzeņu darbību neironu tīkla algoritmā, iemācot tai identificēt regulāri notiekošos modeļus, kas var būt saistīti ar runas atkārtojošiem aspektiem - piemēram, patskaņu un līdzskaņu kombinācija. Pēc tam šie paraugi tika ievadīti otrajā neironu tīklā, kurš mēģināja pārvērst tos vārdos, lai veidotu teikumus.
Katru reizi, kad cilvēks saka vienu un to pašuierosinājums, smadzeņu darbība būs līdzīga, bet ne identiska, skaidroja pētnieki. “Atcerēties personas smadzeņu darbību, lasot teikumus, nepalīdzēs, tāpēc algoritmam tā vietā vajadzētu saprast, kas ir līdzīgs modeļos, un apkopot šos datus,” saka Makins.
AI palīdzēs ārstiem prognozēt COVID-19 pacientu pieaugumu un piešķirt viņiem resursus
Pārbaužu laikā bija iekļauti labākie AI rezultātipats par sevi tikai 3% kļūdu. Pētnieki ir pārliecināti, ka algoritmu palīdzēja tas, ka pacienti nolasīja vienkāršus teikumus ar nelielu skaitu unikālu vārdu. Bet dažos gadījumos AI spēja parsēt un atšķirt līdzīgus skaņu vārdos tikai pēc smadzeņu darbības (piemēram, vārdi Tīna un Tērnere).
Komanda mēģināja atšifrēt smadzeņu datusnekavējoties signalizē atsevišķos teikumos. Bet kļūdu līmenis uzreiz pieauga līdz 38%. Pētnieki atzīmē: lai arī AI nevar ātri tikt galā ar šo uzdevumu. “Parasti cilvēki zina un lieto līdz 350 tūkstošiem vārdu, bet algoritms nevar tos visus atšifrēt. Tā spēju attīstīšana būs neticami sarežģīta, ”saka zinātnieki.