AR, XR та мозкові інтерфейси
Основоположний прорив у телепатичній комунікації людини та штучного інтелекту: MindSpeech розшифровує безперервні уявлені думки у текст
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
У революційному стрибку вперед у взаємодії людини та штучного інтелекту вчені у MindPortal успішно розробили MindSpeech, першу модель штучного інтелекту, здатну розшифровувати безперервні уявлені промови у зрозумілі тексти без інвазивних процедур. Цей прорив став значним етапом у пошуках безперешкодної та інтуїтивної комунікації між людиною та машиною.
Піонерське дослідження: Нон-інвазивна розшифровка думок
Дослідження, проведене командою провідних експертів та опубліковане на arXiv та ResearchGate, демонструє, як MindSpeech може розшифровувати складні, вільні думки у тексти під контрольованими умовами тестування. На відміну від попередніх спроб, які вимагали інвазивної хірургії або були обмежені простими, запам’ятованими вербальними сигналами, це дослідження показує, що штучний інтелект може динамічно інтерпретувати уявлені промови з активності мозку без інвазивних процедур.
Дослідники використовували портативну, високоденсивну функціональну ближню інфрачервону спектроскопію (fNIRS) для моніторингу активності мозку, поки учасники уявляли собі речення на різні теми. Новаторський підхід включав завдання “хмари слів”, де учасникам представляли слова та просили уявити собі речення, пов’язані з цими словами. Це завдання охоплювало понад 90% найбільш часто вживаних слів англійською мовою, створюючи багатий набір даних із 433 до 827 речень на учасника, із середньою довжиною 9,34 слова.
Використання просунутого штучного інтелекту: Llama2 та сигнали мозку
Компонент штучного інтелекту MindSpeech був підживлений моделлю великих мовних моделей Llama2 (LLM), складним інструментом генерації тексту, керованим ембеддингами, згенерованими сигналами мозку. Ці ембеддинги були створені шляхом інтеграції сигналів мозку з контекстним текстом вводу, що дозволяло штучному інтелекту генерувати зрозумілі тексти з уявлених промов.
Ключові метрики, такі як BLEU-1 та BERT P, були використані для оцінки точності моделі штучного інтелекту. Результати були вражаючими, показуючи статистично значимі поліпшення точності декодування для трьох з чотирьох учасників. Наприклад, учасник 1 мав значно вищий бал BLEU-1 – 0,265 порівняно з 0,224 з пермутованими входами, з p-значенням 0,004, що вказує на надійну генерацію тексту, тісно пов’язаного з уявленими думками.
Мапування активності мозку та навчання моделі
Дослідження також мапувало активність мозку, пов’язану з уявленими промовами, зосереджуючись на ділянках, таких як латеральна тимічна кора, дорсолатеральна префронтальна кора (DLPFC) та візуальні області обробки в області потилиці. Ці результати узгоджуються з попередніми дослідженнями щодо кодування мови та підкреслюють доцільність використання fNIRS для нон-інвазивного моніторингу мозку.
Навчання моделі штучного інтелекту включало складний процес налаштування підказок, де сигнали мозку перетворювалися в ембеддинги, які потім використовувалися для керування генерацією тексту моделлю LLM. Цей підхід дозволив генерувати речення, які були не тільки лінгвістично зрозуміліми, але й семантично подібні до оригінальних уявлених промов.
Крок до безперешкодної комунікації людини та штучного інтелекту
MindSpeech представляє собою революційний прорив у дослідженні штучного інтелекту, демонструючи вперше, що можливо розшифровувати безперервні уявлені промови з мозку без інвазивних процедур. Цей розвиток прокладає шлях до більш природної та інтуїтивної комунікації з системами штучного інтелекту, потенційно трансформуючи, як люди взаємодіють з технологіями.
Успіх цього дослідження також підкреслює потенціал для подальших досягнень у галузі. Хоча технологія ще не готова для широкого використання, результати надають огляд майбутнього, де телепатична комунікація з штучним інтелектом могла б стати реальністю.
Наслідки та майбутні дослідження
Наслідки цього дослідження величезні, від поліпшення допоміжних технологій для людей з порушеннями комунікації до відкриття нових напрямків у взаємодії людини та комп’ютера. Однак дослідження також вказує на виклики, які лежать попереду, такі як поліпшення чутливості та загальності моделі штучного інтелекту та адаптація її до більш широкого кола користувачів та застосунків.
Майбутні дослідження будуть зосереджені на доопрацюванні алгоритмів штучного інтелекту, розширенні набору даних з більшою кількістю учасників та вивченні реальних застосунків технології. Метою є створення справжньої безперешкодної та універсальної інтерфейсу “мозок-комп’ютер”, який може розшифровувати широкий спектр думок та ідей у тексти чи інші форми комунікації.
Висновок
MindSpeech – це піонерський прорив у комунікації людини та штучного інтелекту, демонструючи неймовірний потенціал нон-інвазивних інтерфейсів “мозок-комп’ютер”.
Читачам, які бажають дізнатися більше про цю компанію, варто прочитати нашу інтерв’ю з Екрамом Аламом, генеральним директором та співзасновником MindPortal, де ми обговорюємо, як MindPortal взаємодіє з великими мовними моделями через психічні процеси.
