Joseph Makin de la Universitatea din California și colegii săi au folosit algoritmi de învățare profundă
Fiecare femeie a fost rugată să citească cu voce tare setul.propuneri, în același timp, echipa a înregistrat activitatea creierului lor. Cel mai mare grup de propoziții conținea 250 de cuvinte unice. Echipa a integrat această activitate a creierului în algoritmul rețelei neuronale, învățându-i să identifice tiparele care apar periodic, care pot fi asociate cu aspecte repetitive ale vorbirii - de exemplu, o combinație de vocale și consoane. Apoi, aceste tipare au fost introduse în a doua rețea neuronală, care a încercat să le transforme în cuvinte pentru a forma propoziții.
De fiecare dată când o persoană spune același lucrusugestia, activitatea creierului va fi similară, dar nu identică, au explicat cercetătorii. „Memorarea activității creierului unei persoane în timp ce citește propoziții nu va ajuta, astfel încât algoritmul ar trebui să înțeleagă în schimb ce este similar în tipare și să rezume aceste date”, spune Makin.
AI îi va ajuta pe medici să prezică creșterea pacienților cu COVID-19 și să le aloce resurse
În timpul testelor, cele mai bune rezultate AI conținuteîn sine doar 3% din erori. Cercetătorii sunt siguri că algoritmul a fost ajutat de faptul că pacienții au citit propoziții simple cu un număr mic de cuvinte unice. Dar, în unele cazuri, AI-ul a fost capabil să analizeze și să distingă în cuvinte similare doar prin activitatea creierului (de exemplu, cuvintele Tina și Turner).
Echipa a încercat să decodeze datele despre creiersemnalizează imediat în propoziții separate. Dar rata de eroare a crescut imediat la 38%. Cercetătorii remarcă faptul că, în timp ce AI nu poate face față rapid acestei sarcini. „De obicei, oamenii cunosc și folosesc până la 350 de mii de cuvinte, dar algoritmul nu le poate decripta pe toate. Dezvoltarea capacităților sale va fi incredibil de dificilă, spun oamenii de știință.