- Wetenschappers hebben een niet-invasief AI-systeem ontwikkeld dat zich richt op het vertalen van iemands hersenactiviteit in een tekststroom.
- Het systeem, een semantische decoder genaamd, kan nuttig zijn voor patiënten die hun vermogen om fysiek te communiceren zijn kwijtgeraakt.
- Als het AI-systeem eenmaal is getraind, kan het een tekststroom genereren wanneer een deelnemer luistert of een nieuw verhaal bedenkt.
Alex Huth (links), Shelly Jin (midden) en Jerry Tang (rechts) bereiden zich voor op het verzamelen van hersenactiviteitsgegevens aan het University of Texas Biomedical Imaging Center in Austin. De onderzoekers trainden hun semantische decoder op tientallen uren hersenactiviteitsgegevens van deelnemers, verzameld in een fMRI-scanner.
Foto: Nolan Zink/Universiteit van Texas in Austin.
Wetenschappers hebben een niet-invasief kunstmatig intelligentiesysteem ontwikkeld dat zich richt op het vertalen van iemands hersenactiviteit in een reeks teksten, volgens een collegiaal getoetste studie die maandag in het tijdschrift is gepubliceerd. Natuurlijke neurowetenschap.
Het systeem, een semantische decoder genaamd, zou nuttig kunnen zijn voor patiënten die hun vermogen om fysiek te communiceren hebben verloren na een beroerte, verlamming of andere degeneratieve ziekten.
Onderzoekers van de Universiteit van Texas in Austin hebben het systeem gedeeltelijk ontwikkeld met behulp van een transformatormodel, vergelijkbaar met de modellen die Google Bard’s chatbot en OpenAI’s ChatGPT-chatbot aandrijven.
Studiedeelnemers trainden een decoder door te luisteren naar podcasts van enkele uren in een fMRI-scanner, een groot apparaat dat de hersenactiviteit meet. Het systeem vereist geen chirurgische implantaten.
Ph.D. Student Jerry Tang bereidt zich voor op het verzamelen van gegevens over hersenactiviteit aan het Biomedical Imaging Center van de Universiteit van Texas in Austin.
Foto: Nolan Zink/Universiteit van Texas in Austin.
Als het AI-systeem eenmaal is getraind, kan het een tekststroom genereren wanneer de deelnemer luistert of een nieuw verhaal verzint. De resulterende tekst is geen exacte tekst, maar is door de onderzoekers ontworpen met de bedoeling algemene gedachten of ideeën vast te leggen.
Volgens een persbericht, Het getrainde systeem produceert in ongeveer de helft van de tijd een tekst die het dichtst of nauwkeurigst overeenkomt met de bedoelde betekenis van de oorspronkelijke woorden van de deelnemer.
Als een deelnemer tijdens een experiment bijvoorbeeld hoorde ‘Ik heb mijn rijbewijs nog niet’, werden de gedachten vertaald naar ‘Ze is nog niet eens begonnen met autorijden’.
“Voor een niet-invasieve methode is dit een echte sprong voorwaarts in vergelijking met wat eerder is gedaan, wat meestal uit enkele woorden of korte zinnen bestond”, zei Alexander Huth, een van de onderzoeksleiders, in de release. “We krijgen het model voor het decoderen van taal dat lange tijd doorgaat met complexe ideeën.”
Deelnemers werd ook gevraagd om vier videoclips zonder geluid te bekijken terwijl ze in de scanner zaten, en het AI-systeem was in staat om “bepaalde gebeurtenissen” van hen nauwkeurig te beschrijven, aldus de release.
Vanaf maandag kan de decoder niet buiten een laboratoriumomgeving worden gebruikt, omdat hij afhankelijk is van een fMRI-scanner. Maar de onderzoekers denken dat het uiteindelijk kan worden gebruikt in meer draagbare beeldvormingssystemen voor de hersenen.
De hoofdonderzoekers in het onderzoek hebben een octrooiaanvraag ingediend voor deze technologie onder de PCT.
‘Webgeek. Wannabe-denker. Lezer. Freelance reisevangelist. Liefhebber van popcultuur. Gecertificeerde muziekwetenschapper.’
