AI 모델 및 플랫폼

뇌 활동을 단어로 번역하는 AI 개발

mm
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

캘리포니아 대학교 샌프란시스코(University of California, San Francisco)의 연구자들은 뇌 활동을 텍스트로 번역할 수 있는 인공 지능(AI)을 개발했다. 이 시스템은 말하는 동안 감지되는 신경 패턴에 기반하며, 전문가들은 궁극적으로 말할 수 없는 사람들, 즉 락인 증후군에 걸린 사람들을 위해 사용할 수 있기를希望한다.

조셉 마킨(Dr. Joseph Makin)은 이 연구의 공동 저자이다.

“우리는 아직 그 단계에 도달하지 못했지만, 이것이 언어 보조 장치의 기반이 될 수 있다고 생각한다”고 마킨은 말했다.

이 연구는 네이처 신경과학(Nature Neuroscience) 저널에 발표되었다.

시스템 테스트

조셉 마킨과 그의 팀은 깊은 학습 알고리즘을 사용하여 4명의 여성의 뇌 신호를 연구했다. 모든 여성은 간질을 가지고 있었으며, 뇌에 전극을 부착하여 발작을 모니터링했다.

전극이 부착된 후, 각 여성은 음성으로 문장을 읽으면서 뇌 활동을 측정했다. 사용된 고유한 단어의最大 수는 250이었다. 그들은 50개의 다른 문장 중에서 선택할 수 있었으며, “티나 터너는 팝 가수이다”와 “도둑들은 30개의 보석을 훔쳤다”와 같은 문장이 포함되었다.

뇌 활동 데이터는 신경망 알고리즘에 입력되었으며, 정기적으로 발생하는 패턴을 식별하도록 훈련되었다. 이러한 패턴은 반복되는 음성의 측면과 연결될 수 있었다. 그런 다음 두 번째 신경망에 입력되어 단어로 변환되어 문장을 형성했다.

각 여성은 문장을至少 두 번 반복하도록 요청받았으며, 마지막 반복은 훈련 데이터에 포함되지 않았다. 이것은 연구자들이 시스템을 테스트할 수 있도록 했다.

“이 문장들의 뇌 활동을 기억하는 것은 도움이 되지 않으므로, 네트워크는 그들이 유사한 점을 학습하여 최종 예제에 일반화할 수 있어야 한다”고 마킨은 말했다.

결과

시스템의 초기 결과는 의미 있는 문장을 생성하지 못했지만, 시스템이 각 단어 시퀀스를 음성으로 읽은 문장과 비교하면서 개선되었다.

(GOOGL )

팀은 음성 동안의 뇌 활동만으로 텍스트를 생성하여 시스템을 테스트했다.

번역에는 많은 오류가 있었지만, 정확도는 여전히 매우 впеч

Alex은 Unite.AI의 AI 기반 뉴스 운영을 이끌며, 저널리즘, 연구, 자동화를 결합해 인공지능에 대한 시기적절하고 확장 가능한 보도를 지원합니다. 그의 작업은 새로운 AI 개발이 효율적으로 부각되도록 돕는 동시에, 출판물의 편집 기준을 유지합니다.