최신 AI 기술은 73%의 정확도로 "뇌 언어"를 비침습적으로 해독합니다.

현재 인공지능 기술은 비침습적 뇌 해독 기술을 한 단계 더 발전시켰다고 합니다! 이 기술은 아직 의사소통이 불가능한 사람들이 일반 사람들처럼 말하고 웃을 수 있게 해줄 수는 없지만, 과학자들이 그들의 음성 내용을 정확하게 해독할 수 있게 해줄 수는 있습니다.

이 인공 지능 기술은 참가자의 두뇌 활동에서 단어와 문장을 해독할 수 있습니다. 정확도는 놀랍지만 여전히 100% 정확하지는 않습니다. 사람들이 들은 내용을 추론하는 인공지능 기술을 통해 참가자들은 선택 테스트에서 평균 73%의 정답을 얻은 것으로 나타났습니다.

연구에 참여하지 않은 아일랜드 더블린 트리니티 대학의 컴퓨터 과학자 Giovanni Di Liberto는 인공지능의 성능이 많은 사람들이 가능하다고 생각하는 수준을 넘어섰다고 말했습니다.

8월 25일, 언론은 페이스북의 모회사인 메타(Meta)가 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 보도했는데, 이는 음성, 타이핑, 몸짓 등을 통해 소통할 수 없는 전 세계 수만 명의 사람들에게 궁극적으로 적용될 것으로 예상된다. : 최소 의식, 감금 증후군 또는 "식물 상태" 환자, 현재는 일반적으로 무반응 각성 증후군 집단으로 지칭됩니다.

언어 표현 장애가 있는 사람들을 돕기 위한 현재 기술의 대부분은 어느 정도 물리적으로 침습적이며 전극을 이식하기 위해 고위험 뇌 수술이 필요한 것으로 보고된다고 Meta의 AI 연구원이자 신경과학자 Jean-Remy King이 말했습니다. 회사-레미킹은 새로 개발된 인공지능 기술이 침습적인 방법이 아닌 의사소통 장애가 있는 환자를 도울 수 있는 실현 가능한 솔루션을 제공할 것으로 기대한다고 말했다.

Jenny와 그녀의 동료들은 53개 언어로 된 56,000시간의 음성 녹음에서 단어와 문장을 감지할 수 있는 계산 도구를 개발했습니다. 언어 모델이라고도 하는 이 도구는 세부적인 수준에서 단어와 문장을 감지하는 방법을 학습합니다(예: 문자 또는 음절) 및 더 넓은 수준(예: 단어 또는 문장)은 언어의 특정 기능을 식별합니다.

연구팀은 4개 기관의 데이터베이스에 언어 모델이 포함된 인공지능 시스템을 적용했습니다. 여기에는 169명의 자원봉사자의 두뇌 활동이 포함되었습니다. 이 데이터베이스에서 참가자들은 작가 Ou Nestor Hemingway의 "The The"와 같은 다양한 이야기와 문장을 들었습니다. 노인과 바다'와 루이스 캐롤의 '이상한 나라의 앨리스의 모험'에서 직원들은 뇌자기계(MEG)나 뇌파계를 사용해 참가자들의 뇌를 스캔했다. 장치는 뇌 신호의 자기적 또는 전기적 구성 요소를 측정할 수 있다.

그런 다음 팀은 실제 뇌 사이의 물리적 차이를 설명하는 데 도움이 되는 계산 방법을 사용하여 각 참가자의 뇌 활동 데이터 중 3초를 사용하여 들은 내용을 해독하려고 시도했으며 인공 지능 시스템에 지시했습니다. 스토리 녹음은 사람들이 들은 내용에 해당하는 인공지능이 계산한 뇌 활동 패턴과 매칭한 후, 1,000개 이상의 가능성을 바탕으로 참가자가 짧은 시간 안에 어떤 내용을 들을 가능성이 있는지 예측합니다.

연구자들은 자기뇌파검사기를 사용하여 테스트했을 때 참가자들이 선택한 상위 10개의 가능한 답변의 정확도가 73%에 이르렀다는 사실을 발견했습니다. 그러나 뇌파검사기 테스트 결과를 통해 정확도는 30% 미만으로 떨어졌습니다. 아주 잘. Liberto는 "그러나 이 시스템의 실제 적용에 대한 우리의 예측은 낙관적이지 않습니다. 무엇에 사용될 수 있습니까? 뇌자기검사는 부피가 크고 값비싼 기계입니다. 이 기술을 진료소에 적용하려면 기술 혁신과 개선이 필요합니다. , 장치를 저렴하게 만드는 것입니다.

앤아버 미시간 대학의 언어학자 Jonathan Brennan은 다음과 같이 말했습니다. "이 최신 연구에서는 '디코딩'이 실제로 무엇을 의미하는지 이해합니다. 매우 중요한 것은 이 단어가 정보를 직접 해독하는 과정을 설명하는 데 자주 사용된다는 것입니다. 특히 두뇌 활동에서 언어를 해독하는 것은 시스템이 제한된 범위의 답변을 제공할 수 있기 때문에 이를 달성할 수 있습니다. 언어의 경우 인공지능 시스템을 실제 응용으로 확장하려면 언어 응용이 무제한이기 때문에 달성하기 어렵습니다. ”

더 중요한 것은 AI가 비언어적 환자와 직접 관련이 없는 오디오를 수동적으로 듣고 있는 참가자에 대한 정보를 해독할 수 있다는 것입니다. 의미 있는 의사소통 도구가 되기 위해서는 과학자들이 이를 해독하는 방법을 배워야 합니다. 배고픔, 불편함 표현 또는 간단한 "예" 또는 "아니요" 표현 등 환자가 표현하고 싶은 메시지

사실 이 인공지능 기술은 음성 생성이 아닌 음성 인식을 디코딩합니다. 궁극적인 목표이지만, 현재로서는 관련 과학기술을 더욱 개선하고 개선할 필요가 시급합니다.

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