Teksasas pētnieki ierosina jaunu metodi teksta rekonstrukcijai, pamatojoties uz smadzeņu MRI signāliem un AI
Īsumā
Teksasas Universitāte ir ierosinājusi jaunu metodi teksta rekonstrukcijai, ko cilvēks dzird, pamatojoties uz MRI smadzeņu signālu.
Metode ietver kodētāja tīkla apmācību, lai atjaunotu tekstam atbilstošu smadzeņu MRI attēlu, un iepriekš apmācītu valodas modeļu izmantošanu, lai ģenerētu teksta turpināšanas iespējas.
Statistiski ģenerētie teksti ir tuvāk oriģinālam nekā nejauši, un tos var izmantot, lai izpētītu dažādu smadzeņu daļu funkcijas.
Pētnieki no Teksasas universitātes ir ierosinājuši jaunu metodi teksta atjaunošanai no MRI smadzeņu signāla. Turklāt dekodēšana notiek saskaņotā tekstā, kas semantiski ir līdzīgs reālajam tekstam.
Iepriekš ir mēģināts atšifrēt tekstu, ko cilvēks dzird (vai saka savā galvā). Atkarībā no tā, kā signāls tiek izņemts no smadzenēm, ir divas dažādas pieejas. Invāzijas stila signālu ieguve ir pirmā: mikroshēma, kas nolasa impulsus tieši no smadzenēm neironi tiek ievietoti cilvēka galvaskausā. Metode ir invazīva, dārga un sarežģīta. Otrā iespēja ir neinvazīvas signālu ekstrakcijas metodes, tostarp MRI un M/EEG; tiem nav nepieciešama urbšana un tie ir lētāki.
Tomēr neinvazīvām smadzeņu signālu savākšanas metodēm ir viens nopietns trūkums: šis stimuls ietekmē cilvēka MRI rādījumus aptuveni 10 sekundes pēc stimula iedarbības (piemēram, vārda dzirdēšanas). Angļu dzimtā persona var pateikt divus vārdus vidēji sekundē. Izrādās, ka katrs MRI attēls satur datus par to, ka smadzenes apstrādā aptuveni divdesmit vārdus, ja ierakstāt MRI signālu, klausoties angliski runājošos.
Tā rezultātā, izmantojot MRI, nav iespējams patiesi atjaunot tekstu, ko cilvēks dzird. Turklāt daudzos iepriekšējos pētījumos par teksta atgūšanu no smadzeņu signāliem, kas savākti, izmantojot neinvazīvas metodes, izdevās tikai izgūt konkrētus vārdus un frāzes.
Un Teksasas pētnieki izstrādāja MRI tehniku, lai rekonstruētu (gandrīz) saprotamu tekstu. Būs dažas atšķirības starp šo tekstu un to, ko persona patiesībā dzirdēja. Tomēr tas būs semantiski līdzvērtīgs, kas nozīmē, ka tas pārstāvēs parasti pieņemto interpretāciju.
Lai atgūtu ar šo teksta fragmentu saistīto smadzeņu MRI, pētnieki apmāca kodētāja tīklu, kas mācās no teksta daļas. Pēc tam, izmantojot iepriekš apmācītu valodas modeli (piemēram, GPT), pētnieki veic šādas darbības:
- Pētnieki jautā GPT lai radītu daudzas iespējas teksta virzīšanai ik pēc divām sekundēm. Kodētāja tīkls saņem šīs daudzās iespējas un mēģina tās izmantot, lai atgūtu pašreizējo MRI attēlu. Mēs domājam, ka teksta versija, kas ļāva visprecīzāk attēlot patieso MRI signālu, ir precīza.
Šeit ir piemērs:
| Sākotnējā ievade | Paaudzes izvade |
| Es nezināju, vai kliegt, raudāt vai bēgt. Tā vietā es teicu: “Liec mani mierā; Man nav vajadzīga jūsu palīdzība." Ādams pazuda, un es viena raudādama tīrījos. | Es sāku kliegt un raudāt, un tad viņa tikai teica: Es tev teicu, lai atstāj mani vienu; tu vairs nevari mani sāpināt. Es atvainojos,” un tad viņš aizskrēja. Lai gan es domāju, ka viņš ir aizgājis, es sāku raudāt. |
Šī tehnoloģija būs daudz noderīga, ja izmantosit to runas veidošanai, nevis klausoties citu cilvēku ierakstus. Pat fiktīvas runas rekonstrukcija bija raksta autoru eksperimenta priekšmets. Vēlreiz izrādījās, ka galīgie teksti ir vairāk līdzīgi oriģināliem nekā nejauši. Šķiet, ka pieeja darbojas.
Un ar šādu modeļu palīdzību jūs varat izpētīt dažādu smadzeņu reģionu darbības. Šajā pētījumā MRI signāla ģenerēšanai tika izmantoti trīs atsevišķi smadzeņu reģioni, kas apstrādā dzirdamu runu. Var uzzināt, kura informācijas daļa tiek apstrādāta kādā smadzeņu apgabalā, pievienojot un izslēdzot signālus no dažādām smadzeņu daļām no modeļa ievades. Turklāt varat kontrastēt kodētāja modeļa rekonstrukcijas, kas izveidotas, izmantojot signālus no citiem komponentiem.
Lasiet vairāk par AI:
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
Vairāk rakstus
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
