Teksaški istraživači predlažu novu metodu za rekonstrukciju teksta na temelju MRI signala mozga i umjetne inteligencije
Ukratko
Sveučilište Texas predložilo je novu metodu za rekonstrukciju teksta koji osoba čuje na temelju signala MRI mozga.
Metoda uključuje uvježbavanje mreže kodera za vraćanje MRI slike mozga koja odgovara tekstu i korištenje unaprijed uvježbanih jezičnih modela za generiranje opcija za nastavak teksta.
Statistički generirani tekstovi bliži su izvorniku nego nasumični i mogu se koristiti za istraživanje funkcija različitih dijelova mozga.
Istraživači sa Sveučilišta u Teksasu predložili su novu metodu za ponovno stvaranje teksta iz MRI signala mozga. Nadalje, dekodiranje se događa u koherentnom tekstu koji je semantički sličan stvarnom.
Prije se pokušavalo dekodirati tekst koji osoba čuje (ili izgovori u svojoj glavi). Ovisno o tome kako se signal izvlači iz mozga, postoje dva različita pristupa. Ekstrakcija signala u stilu invazije prva je: čip koji čita impulse izravno iz mozga neurona nalazi se u lubanji osobe. Metoda je invazivna, skupa i komplicirana. Neinvazivne tehnike ekstrakcije signala, uključujući MRI i M/EEG, druga su opcija; ne zahtijevaju nikakvo bušenje i jeftiniji su.
Međutim, neinvazivne tehnike za prikupljanje moždanih signala imaju jednu ozbiljnu manu: na MRI očitanja osobe taj podražaj utječe otprilike 10 sekundi nakon izlaganja podražaju (kao što je slušanje riječi). Izvorni engleski može u prosjeku izgovoriti dvije riječi u sekundi. Ispostavilo se da svaka MRI slika sadrži podatke o mozgu koji obrađuje otprilike dvadeset riječi ako snimite MRI signal dok slušate govornike engleskog jezika.
Kao rezultat toga, korištenjem MRI nemoguće je vjerno rekonstruirati tekst koji osoba čuje. Osim toga, mnogo ranijih studija na temu oporavka teksta iz moždanih signala prikupljenih neinvazivnim tehnikama uspjelo je dohvatiti samo određene riječi i fraze.
Teksaški istraživači razvili su tehniku MRI za rekonstrukciju (gotovo) razumljivog teksta. Postojat će neke varijacije između ovog teksta i onoga što je osoba stvarno čula. Međutim, bit će semantički ekvivalentan, što znači da će predstavljati tumačenje koje se obično prihvaća.
Kako bi obnovili MRI mozga povezanu s ovim odlomkom teksta, istraživači treniraju mrežu kodera koja uči iz dijela teksta. Zatim, korištenjem prethodno obučenog jezičnog modela (kao što je GPT), istraživači provode sljedeće korake:
- Pitaju se istraživači GPT stvoriti brojne mogućnosti za napredovanje teksta svake dvije sekunde. Mreža kodera prima te mnoge opcije i pokušava ih upotrijebiti za obnavljanje trenutne MRI slike. Mislimo da je tekstualna verzija koja je omogućila najprecizniji prikaz pravog MRI signala točna.
Evo primjera:
| Izvorni unos | Izlaz generacije |
| Nisam znala da li da vrištim, da plačem ili da pobjegnem. Umjesto toga, rekla sam: “Ostavi me na miru; Ne trebam tvoju pomoć.” Adam je nestao, a ja sam čistila sama, plačući. | Počeo sam vrištati i plakati, a onda je samo rekla, rekla sam ti da me ostaviš na miru; ne možeš me više povrijediti. Žao mi je”, a onda je odjurio. Iako sam mislila da je otišao, počela sam plakati. |
Ova će se tehnologija mnogo koristiti ako je koristite za izmišljanje govora umjesto slušanja tuđih snimaka. Čak je i rekonstrukcija fiktivnog govora bila predmet eksperimenta autora članka. Još jednom se pokazalo da su konačni tekstovi sličniji izvornicima nego nasumični. Čini se da pristup funkcionira.
A uz pomoć takvih modela možete istražiti rad različitih regija mozga. U ovoj studiji, tri odvojene regije mozga koje upravljaju zvučnim govorom korištene su za generiranje MRI signala. Može se saznati koji dio informacija obrađuje koje područje mozga dodavanjem i uklanjanjem signala iz različitih dijelova mozga iz ulaza modela. Dodatno, možete kontrastirati rekonstrukcije modela kodera napravljene pomoću signala iz drugih komponenti.
Pročitajte više o AI:
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članaka
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
