Џозеф Макин са Универзитета у Калифорнији и његове колеге су користили алгоритме дубоког учења за
Од сваке жене се тражило да наглас прочита све.предлози, у исто време, тим је забележио активност свог мозга. Највећа група реченица садржавала је 250 јединствених речи. Тим је ову активност мозга убацио у алгоритам неуронске мреже, научивши га да препознаје редовно присутне обрасце који могу бити повезани са понављајућим аспектима говора - на пример, комбинацијом самогласника и сугласника. Затим су ови обрасци убачени у другу неуронску мрежу, која их је покушала претворити у речи како би формирала реченице.
Сваки пут када особа каже исту стварсугестија, мождана активност биће слична, али не идентична, објаснили су истраживачи. „Меморисање можданих активности човека док чита реченице неће помоћи, па би алгоритам уместо тога требало да разуме шта је слично у обрасцима и да сажме ове податке“, каже Макин.
АИ ће помоћи лекарима да предвиде раст пацијената са ЦОВИД-19 и да им доделе ресурсе
Током тестова су садржани најбољи резултати АИсамо по себи само 3% грешака. Истраживачи су сигурни да је алгоритму помогло и то што су пацијенти читали једноставне реченице с малим бројем јединствених речи. Али у неким случајевима АИ је могао да анализира и разликује сличне звучне речи само у активностима мозга (на пример, речи Тине и Турнер).
Тим је покушао декодирати податке мозгасигнали одмах у одвојеним реченицама. Али стопа грешака је одмах порасла на 38%. Истраживачи напомињу да иако се АИ не може брзо носити са овим задатком. „Обично људи знају и користе до 350 хиљада речи, али алгоритам их не може дешифровати све. Развијање његових способности биће невероватно тешко ”, кажу научници.