Texas tadqiqotchilari miya MRI signallari va sun'iy intellekt asosida matnni qayta tiklashning yangi usulini taklif qilishdi
Qisqacha
Texas universiteti MRI miya signali asosida odam eshitadigan matnni qayta tiklashning yangi usulini taklif qildi.
Usul matnga mos keladigan miyaning MRI tasvirini tiklash uchun kodlovchi tarmog'ini o'rgatish va matnni davom ettirish variantlarini yaratish uchun oldindan o'rgatilgan til modellaridan foydalanishni o'z ichiga oladi.
Statistik jihatdan yaratilgan matnlar tasodifiy bo'lganlarga qaraganda asl nusxaga yaqinroq va miyaning turli qismlarining funktsiyalarini o'rganish uchun ishlatilishi mumkin.
Texas universiteti tadqiqotchilari MRI miya signalidan matnni qayta yaratishning yangi usulini taklif qilishdi. Bundan tashqari, dekodlash semantik jihatdan haqiqiyga o'xshash izchil matnda sodir bo'ladi.
Biror kishi eshitadigan (yoki boshida aytadigan) matnni dekodlash uchun avvalroq harakat qilingan. Signalning miyadan qanday chiqarilishiga qarab, ikki xil yondashuv mavjud. Invasion uslubidagi signalni chiqarish birinchisi: chip impulslarni bevosita miyadan o'qiydi neyronlar odamning bosh suyagiga joylashtiriladi. Usul invaziv, qimmat va murakkab. MRI va M/EEGni o'z ichiga olgan invaziv bo'lmagan signallarni chiqarish usullari ikkinchi variantdir; ular hech qanday burg'ulashni talab qilmaydi va arzonroq.
Biroq, miya signallarini to'plashning invaziv bo'lmagan usullari bitta jiddiy kamchilikka ega: odamning MRI ko'rsatkichlari stimulga ta'sir qilgandan so'ng (masalan, so'zni eshitish) taxminan 10 soniya davomida bu stimulga ta'sir qiladi. Ingliz tilida bir kishi o'rtacha soniyada ikki so'z aytishi mumkin. Ma'lum bo'lishicha, har bir MRI tasvirida, agar siz ingliz tilida so'zlashuvchilarni tinglayotganingizda MRI signalini yozsangiz, taxminan yigirma so'zni qayta ishlash miyasi haqida ma'lumotlar mavjud.
Natijada, MRI yordamida odam eshitadigan matnni ishonchli tarzda qayta tiklash mumkin emas. Bundan tashqari, invaziv bo'lmagan usullardan foydalangan holda to'plangan miya signallaridan matnni tiklash mavzusidagi ko'plab tadqiqotlar faqat aniq so'z va iboralarni olishga muvaffaq bo'ldi.
Va Texas tadqiqotchilari (deyarli) tushunarli matnni qayta tiklash uchun MRI texnikasini ishlab chiqdilar. Ushbu matn va odam eshitgan narsa o'rtasida biroz farq bo'ladi. Biroq, u semantik jihatdan ekvivalent bo'ladi, ya'ni u odatda qabul qilinadigan talqinni ifodalaydi.
Matnning ushbu o'tishi bilan bog'liq bo'lgan miyaning MRIni tiklash uchun tadqiqotchilar matnning bir qismidan o'rganadigan kodlovchi tarmog'ini o'rgatishadi. Keyin, oldindan o'rgatilgan til modelidan (masalan GPT), tadqiqotchilar quyidagi bosqichlarni bajaradilar:
- Tadqiqotchilar so'rashadi GPT matnni har ikki soniyada oldinga siljitish uchun ko'plab imkoniyatlar yaratish. Kodlovchi tarmog'i ushbu ko'plab variantlarni oladi va hozirgi MRI tasvirini tiklash uchun ulardan foydalanishga harakat qiladi. Bizning fikrimizcha, haqiqiy MRI signalini eng aniq ko'rsatishga imkon beradigan matn versiyasi to'g'ri.
Mana bir misol:
| Asl kiritish | Generation Output |
| Qichqirishni, yig'lashni yoki qochishni bilmasdim. Buning o'rniga men: “Meni tinch qo'ying; Menga sizning yordamingiz kerak emas”. Odam g'oyib bo'ldi va men yig'lab yolg'iz tozaladim. | Men qichqira boshladim va yig'lay boshladim, keyin u shunchaki aytdi: Meni tinch qo'ying, dedim; endi meni xafa qila olmaysiz. Kechirasiz, - dedi-da, u bostirib ketdi. Ketdi deb o'ylasam ham yig'lay boshladim. |
Agar siz undan boshqa odamlarning yozuvlarini tinglash o‘rniga nutq yaratish uchun foydalansangiz, bu texnologiya juda ko‘p foyda keltiradi. Hatto xayoliy nutqni qayta tiklash ham maqola mualliflari tomonidan eksperiment mavzusi bo'ldi. Yakuniy matnlar tasodifiy matnlardan ko'ra asl nusxalarga ko'proq o'xshashligini yana bir bor isbotladi. Yondashuv ishlayotganga o'xshaydi.
Va bunday modellar yordamida siz miyaning turli qismlarining faoliyatini tekshirishingiz mumkin. Ushbu tadqiqotda MRI signalini yaratish uchun ovozli nutqni boshqaradigan miyaning uchta alohida hududi ishlatilgan. Modelning kiritilishidan miyaning turli qismlaridan signallarni qo'shish va yo'q qilish orqali ma'lumotlarning qaysi qismi miyaning qaysi sohasi tomonidan qayta ishlanishini bilib olish mumkin. Bundan tashqari, siz boshqa komponentlarning signallari yordamida qilingan enkoder modelining rekonstruksiyalarini taqqoslashingiz mumkin.
AI haqida ko'proq o'qing:
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
Boshqa maqolalar
Damir - guruh rahbari, mahsulot menejeri va muharrir Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse va kabi mavzularni qamrab oladi Web3- tegishli sohalar. Uning maqolalari har oy milliondan ortiq foydalanuvchilarning katta auditoriyasini jalb qiladi. U SEO va raqamli marketing bo'yicha 10 yillik tajribaga ega mutaxassis bo'lib ko'rinadi. Damir haqida Mashable, Wired nashrlarida tilga olingan. Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto va boshqa nashrlar. U BAA, Turkiya, Rossiya va MDH davlatlari oʻrtasida raqamli koʻchmanchi sifatida sayohat qiladi. Damir fizika bo'yicha bakalavr darajasini oldi, uning fikricha, bu unga internetning doimiy o'zgaruvchan manzarasida muvaffaqiyatga erishish uchun zarur bo'lgan tanqidiy fikrlash qobiliyatlarini berdi.
