Великий прорив у телепатичній комунікації між людиною та штучним інтелектом: MindSpeech декодує безшовні думки в текст

У революційному стрибку вперед у взаємодії людини та ШІ вчені з MindPortal успішно розробили MindSpeech, першу модель ШІ, здатну декодувати безперервну уявну мову в зв’язний текст без будь-яких інвазивних процедур. Цей прогрес знаменує важливу віху в пошуках безперебійного, інтуїтивно зрозумілого спілкування між людьми та машинами.

Піонерське дослідження: неінвазивне декодування думок

Дослідження, проведене групою провідних експертів і опубліковане на ArXiv та ResearchGate, демонструє, як MindSpeech може декодувати складні думки вільної форми в текст у контрольованих умовах тестування. На відміну від попередніх спроб, які вимагали інвазивної хірургії або обмежувалися простими словесними сигналами, які запам’ятовувалися, це дослідження показує, що штучний інтелект може динамічно інтерпретувати уявне мовлення з мозкової активності неінвазивним шляхом.

Дослідники використовували портативний, Функціональна ближня інфрачервона спектроскопія високої щільності (fNIRS) для моніторингу активності мозку, поки учасники уявляють речення на різні теми. Новий підхід передбачав завдання «хмари слів», де учасникам пропонували слова та уявляли речення, пов’язані з цими словами. Це завдання охоплювало понад 90% найбільш часто використовуваних слів англійської мови, створюючи широкий набір даних від 433 до 827 речень на учасника із середньою довжиною 9.34 слова.

Використання передового штучного інтелекту: Llama2 і сигнали мозку

Компонент штучного інтелекту MindSpeech створено на базі Велика мовна модель Llama2 (LLM), складний інструмент генерації тексту, який керується вбудованими сигналами мозку. Ці вбудовування було створено шляхом інтеграції сигналів мозку з контекстним введенням тексту, дозволяючи штучному інтелекту генерувати зв’язний текст із уявної мови.

Ключові показники, такі як BLEU-1 і BERT P, використовувалися для оцінки точності моделі ШІ. Результати були вражаючими, продемонструвавши статистично значущі покращення в точності декодування для трьох із чотирьох учасників. Наприклад, оцінка BLEU-1 для учасника 1 була значно вищою – 0.265 порівняно з 0.224 із переставленими введеннями, із значенням p 0.004, що вказує на надійну продуктивність у створенні тексту, який тісно пов’язаний із уявними думками.

Картування активності мозку та навчання моделі

Дослідження також відобразило мозкову активність, пов’язану з уявним мовленням, зосередившись на таких областях, як латеральна скронева кора, дорсолатеральна префронтальна кора (DLPFC) і зони обробки зору в потиличній області. Ці висновки узгоджуються з попередніми дослідженнями кодування мови та підкреслюють доцільність використання fNIRS для неінвазивного моніторингу мозку.

Навчання моделі штучного інтелекту передбачало складний процес швидкого налаштування, під час якого сигнали мозку перетворювалися на вбудовування, які потім використовувалися для керування генерацією тексту LLM. Цей підхід дозволив створити речення, які були не лише лінгвістично зв’язними, але й семантично подібними до вихідної уявної мови.

Крок до безперебійного спілкування між людиною та ШІ

MindSpeech являє собою новаторське досягнення в дослідженнях штучного інтелекту, вперше демонструючи, що можна декодувати безперервну уявну мову мозку без інвазивних процедур. Ця розробка прокладає шлях до більш природного та інтуїтивно зрозумілого спілкування з системами штучного інтелекту, потенційно змінюючи спосіб взаємодії людей із технологіями.

Успіх цього дослідження також підкреслює потенціал для подальшого прогресу в цій галузі. Хоча технологія ще не готова для широкого використання, результати дають змогу зазирнути в майбутнє, де телепатичне спілкування за допомогою ШІ може стати реальністю.

Наслідки та майбутні дослідження

Наслідки цього дослідження значні: від вдосконалення допоміжних технологій для людей із порушеннями спілкування до відкриття нових кордонів у взаємодії людини з комп’ютером. Однак дослідження також вказує на виклики, які стоять попереду, такі як покращення чутливості та узагальненості моделі штучного інтелекту та її адаптація до більш широкого кола користувачів і програм.

Майбутні дослідження будуть зосереджені на вдосконаленні алгоритмів штучного інтелекту, розширенні набору даних за допомогою більшої кількості учасників і дослідженні застосування технології в реальному часі. Мета полягає в тому, щоб створити справді бездоганний і універсальний інтерфейс «мозок-комп’ютер», який може декодувати широкий спектр думок та ідей у ​​текст або інші форми спілкування.

Висновок

MindSpeech — це новаторський прорив у спілкуванні між людиною та штучним інтелектом, який демонструє неймовірний потенціал неінвазивних комп’ютерних інтерфейсів мозку.

Читачі, які хочуть дізнатися більше про цю компанію, повинні прочитати нашу інтерв'ю з Екрамом Аламом, генеральний директор і співзасновник MindPortal, де ми обговорюємо, як MindPortal взаємодіє з моделями великих мов через розумові процеси.