SLA'lı insanlara akıcı ve doğal olarak konuşmaya geri dönmelerine yardımcı olun: Davis'teki California Üniversitesi araştırma grubu tarafından oluşturulan yeni erkekler-macingte2 erkek arayüzü2 tarafından elde edilen kilometre taşıdır. Uygulamada, bunlar beyinde implante edilen bir erkeğin akıcı bir şekilde konuşmasına izin veren ve beyin sinyallerini neredeyse gerçek zamanlı olarak çeviren mikroelektrotlardır. Yöntem, yazılı kelimeler ve nöron sinyalleri arasındaki korelasyonları tanımlamak için yapay zeka kullanır.
Tarafından koordine edilen çalışma Sergey Staviskyyayınlandı Doğa.
Cihaz şu anda tek bir hasta, 45 yıllık bir adam Casey Harrell, beyindeki 4 elektrotun implante edildiği amyotrofik lateral sklerozdan muzdarip olarak geliştirildi ve test edildi. Harrell patoloji yüzünden çok kötü konuştu.
Daha sonra adamdan bir ekranda görünen ifadeleri telaffuz etmeye çalışması istendi ve beyninin ürettiği elektrik sinyalleri, yazılı kelimeler ve nöronların sinyalleri arasındaki korelasyonları tanımlayan IA'yı eğitmek için kullanıldı. Daha sonra kelimelere dönüştürülen veriler.
Harrell sistemi hem talep edilen hem de kendiliğinden konuşma bağlamlarında kullandı. Her iki durumda da, vokal kod çözme gerçek zamanlı olarak gerçekleşti, sistemin sürekli güncellemeleri ile doğru. Kod çözülmüş kelimeler bir ekranda gösterildi. İnanılmaz bir şekilde, o zaman SLA'sı olmadan önce Harrell'in gibi görünen bir sesle okundu.
Çalışma
Böylece, özet öğe sayesinde, basit melodiler söyleme yeteneğine kadar hasta tarafından söylenen kelimelerin sadece% 4'ünü anlamaktan geçtik. “Bu araştırmanın sonuçları – dedi David BrandmanÇalışmanın yazarlarından biri – konuşmak isteyen ancak yapamayanlara umut sunuyorlar “. Aynı zamanda, araştırmacıların kendilerinin altını çiziyor, yapılan işler tek bir hastada, büyük ölçekli bir teknolojiye hızlı bir şekilde ulaşabilmek için hala çok sınırlı.
Geniş bir kelime dağarcığı
Sistem hızlı olma özelliğine sahiptir. İlk seansta, 50 kelimelik bir kelime dağarcığı ile doğruluğun% 99,6'sına ulaşması 30 dakika sürdü. İkinci oturumda kelime dağarcığı 125.000 kelimeye ulaştı. Sadece 1,4 saat daha fazla eğitim ile sistem% 90,2'lik bir doğruluğa% 97,5'e ulaştı. Stavisky, “Sistemi ilk denediğimizde, SLA'lı hastanın doğru bir şekilde söylemeye çalıştığı kelimeler ekranda göründüklerini söyledi.”
Beyin bilgisayar arayüzleri uzun zamandır SLA veya stroklu hastalarda incelenmiştir ve deneysel çalışmalara bağlı olsa bile ilerleme hızlıdır. Şimdi IA, beyin aktivitesinin gerçek zamanlı çeviri sürecine gerçek bir konuşmaya yönlendiriyor. Bu durumda, sistem algoritmaları, katılımcıdan bir bilgisayarın ekranında gösterilen ifadeleri telaffuz etmeye çalışırken toplanan verilerle eğitildi.
Böylece yapay zeka SLA hastalarına ses verir
14 Şubat 2025
Tarafından koordine edilen çalışma Sergey Staviskyyayınlandı Doğa.
Cihaz şu anda tek bir hasta, 45 yıllık bir adam Casey Harrell, beyindeki 4 elektrotun implante edildiği amyotrofik lateral sklerozdan muzdarip olarak geliştirildi ve test edildi. Harrell patoloji yüzünden çok kötü konuştu.
Daha sonra adamdan bir ekranda görünen ifadeleri telaffuz etmeye çalışması istendi ve beyninin ürettiği elektrik sinyalleri, yazılı kelimeler ve nöronların sinyalleri arasındaki korelasyonları tanımlayan IA'yı eğitmek için kullanıldı. Daha sonra kelimelere dönüştürülen veriler.
Harrell sistemi hem talep edilen hem de kendiliğinden konuşma bağlamlarında kullandı. Her iki durumda da, vokal kod çözme gerçek zamanlı olarak gerçekleşti, sistemin sürekli güncellemeleri ile doğru. Kod çözülmüş kelimeler bir ekranda gösterildi. İnanılmaz bir şekilde, o zaman SLA'sı olmadan önce Harrell'in gibi görünen bir sesle okundu.
Çalışma
Böylece, özet öğe sayesinde, basit melodiler söyleme yeteneğine kadar hasta tarafından söylenen kelimelerin sadece% 4'ünü anlamaktan geçtik. “Bu araştırmanın sonuçları – dedi David BrandmanÇalışmanın yazarlarından biri – konuşmak isteyen ancak yapamayanlara umut sunuyorlar “. Aynı zamanda, araştırmacıların kendilerinin altını çiziyor, yapılan işler tek bir hastada, büyük ölçekli bir teknolojiye hızlı bir şekilde ulaşabilmek için hala çok sınırlı.
Geniş bir kelime dağarcığı
Sistem hızlı olma özelliğine sahiptir. İlk seansta, 50 kelimelik bir kelime dağarcığı ile doğruluğun% 99,6'sına ulaşması 30 dakika sürdü. İkinci oturumda kelime dağarcığı 125.000 kelimeye ulaştı. Sadece 1,4 saat daha fazla eğitim ile sistem% 90,2'lik bir doğruluğa% 97,5'e ulaştı. Stavisky, “Sistemi ilk denediğimizde, SLA'lı hastanın doğru bir şekilde söylemeye çalıştığı kelimeler ekranda göründüklerini söyledi.”
Beyin bilgisayar arayüzleri uzun zamandır SLA veya stroklu hastalarda incelenmiştir ve deneysel çalışmalara bağlı olsa bile ilerleme hızlıdır. Şimdi IA, beyin aktivitesinin gerçek zamanlı çeviri sürecine gerçek bir konuşmaya yönlendiriyor. Bu durumda, sistem algoritmaları, katılımcıdan bir bilgisayarın ekranında gösterilen ifadeleri telaffuz etmeye çalışırken toplanan verilerle eğitildi.
Böylece yapay zeka SLA hastalarına ses verir
14 Şubat 2025