Главная проблема в создании эффективных интерфейсов для прямого взаимодействия компьютера с человеческим мозгом состоит в интерпретации шумных сложных сигналов, которые удается с мозга считывать. Однако в последние годы именно в области распознавания паттернов в “плохих”, зашумленных данных наблюдается заметный прогресс.
Происходит это благодаря применению нейронных сетей, которые в некоторых случаях уже практически «читают мысли»: можно вспомнить работу 2018 года, авторы которой смогли восстановить картинку, которую представляли подопытные, по данным электроэнцефалографии.
Следующий шаг в этом направлении сделала команда профессора Колумбийского университета Нима Месгарани (Nima Mesgarani).
В статье, опубликованной в журнале Scientific Reports, ученые сообщают об успешном применении нейросетей для распознавания слов по активности мозга. Авторы проводили эксперименты с пятью добровольцами, направленными на хирургическую операцию в связи с тяжелыми приступами эпилепсии.
В кору мозга помещался массив микроэлектродов, которые регистрировали активность нейронов в течение получаса, пока человеку зачитывали короткие тексты. Собранные данные использовали для обучения искусственного интеллекта (ИИ).
Демонстрируя свой ИИ в работе, ученые проигрывали тем же добровольцам записи счета от нуля до девяти. Нейросеть анализировала связанную с этим активность мозга и через синтезатор голоса произносила исходное слово.
По словам профессора Месгарани, результативность воспроизведения составила 75 процентов — существенно выше, чем это удавалось до сих пор.
Теперь разработчики намерены расширить функциональность ИИ и научить его распознавать более сложные слова и сочетания.
Источник: news.finance.ua
