В своем исследовании ученые отмечают, что сейчас существует большое количество аналогичных устройств,
Machine Learning Specialist Dr. JosephMackin från University of California (UCSF) och hans kollegor försökte förbättra noggrannheten för sådana maskiner med hjälp av konstgjord intelligens. De utbildade algoritmer för att konvertera hjärnmönster till meningar i realtid med en ordfel på endast 3%.
Som en del av enhetstesterna fyra frivilligaläsa meningar högt, medan elektroder spelade in deras hjärnaktivitet. Därefter kom data in i datorsystemet, vilket skapade diagram över signaler som regelbundet uppträder i denna information.
Dessa upprepade mönster är associerade medrepetitiva kännetecken för tal, som vokaler, konsonanter eller kommandon till olika delar av munnen, konstaterar forskare. En annan del av systemet dekrypterade dessa data tillbaka till meningar.
Hittills kan konstgjord intelligens dekrypterasbara tal med en längd på högst 30-50 meningar med ett lågt antal fel. Men enhetens gränssnitt låter dig redan avkoda enskilda ord och inte bara meningar - det betyder att enheten i framtiden kan lära sig att känna igen ord som aldrig hittats i utbildningssystem.
Tidigare beskrev HiTech i detalj hur den mänskliga hjärnan fungerar och varför artificiell intelligens kan hjälpa till i studiet av detta organ.