В своем исследовании ученые отмечают, что сейчас существует большое количество аналогичных устройств, однако большая часть из них неэффективна — они могут декодировать только фрагменты произнесенных слов, а их точность равняется нескольким процентам.
Специалист по машинному обучению, доктор Джозеф Макин из Университета Калифорнии (UCSF) и его коллеги попытались улучшить точность таких машин при помощи искусственного интеллекта. Они обучили алгоритмы для преобразования паттернов мозга в предложения в режиме реального времени с частотой ошибок в словах всего 3%.
В рамках испытаний устройства четыре добровольца читали предложения вслух, тогда как электроды регистрировали их мозговую активность. После этого данные поступали в вычислительную систему, которая создавала графики регулярно встречающихся сигналов в этой информации.
Эти повторяющиеся паттерны связаны с повторяющимися характеристиками речи, такими как гласные, согласные или команды к разным частям рта, отмечают ученые. Другая часть системы расшифровывала эти данные обратно в предложения.
Пока искусственный интеллект может расшифровать только речь длиной не более 30-50 предложений с низким количеством ошибок. Однако, интерфейс устройства уже позволяет декодировать отдельные слова, а не просто предложения — это значит, что в будущем устройство можно научить распознавать слова, которые никогда не встречались в обучающих системах.
Ранее «Хайтек» подробно рассказывал, как работает человеческий мозг и почему искусственный интеллект сможет помочь в изучении этого органа.