12月13日消息,據(jù)媒體報道,澳大利亞悉尼科技大學(xué)科學(xué)家開發(fā)出了首款便攜式、非侵入性的人工智能系統(tǒng),可解碼無聲的想法并將其轉(zhuǎn)化為有形的文本。
據(jù)了解,這項技術(shù)可幫助那些因疾病或受傷(包括中風(fēng)或癱瘓)而無法說話的人進行溝通,也有望實現(xiàn)人與仿生手臂或機器人等設(shè)備之間的無縫通信。
在研究中,參與者佩戴一頂帽子,通過EEG記錄頭皮的腦電活動,同時默讀文本段落。EEG波被分割成不同單元,從人腦中捕捉特定的特征和模式,這一任務(wù)由研究人員開發(fā)的DeWave模型完成。DeWave模型通過從大量的腦電圖數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),將腦電圖信號翻譯成單詞和句子。
研究人員指出,這是科學(xué)家首次將離散編碼技術(shù)納入大腦思想轉(zhuǎn)化為文本的翻譯過程。為此,他們引入了一種創(chuàng)新性的神經(jīng)解碼方法。最新技術(shù)與大型語言模型的集成,也為神經(jīng)科學(xué)和人工智能開辟了新的前沿。
以前將大腦信號轉(zhuǎn)換為語言的技術(shù)要么需要在大腦中植入電極,比如埃隆馬斯克的Neuralink,要么需要借助磁共振成像(MRI)設(shè)備掃描大腦,而MRI機器體積大、價格貴,難以在日常生活中使用。
此外,這些方法也很難在沒有眼動追蹤輔助的情況下將大腦信號轉(zhuǎn)換為單詞級片段,因此限制了這些系統(tǒng)的實際應(yīng)用。而最新技術(shù)既可使用眼動追蹤,也可不使用眼動追蹤。
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