人工智能取得重大突破
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例如患有锁定综合征的人，这将改变生活。目前，这有点像看大雾，但是旧金山加利福尼亚大学Chang实验室的研究人员已经训练了一种机器学习算法，可以从神经元数据中提取含义。该研究的合著者约瑟夫·马金(Joseph Makin)告诉《卫报》：“我们还没有到那儿，但是我们认为这可能是言语假肢的基础。”该研究发表在《自然神经科学》杂志上。 为了训练他们的AI，Makin和合著者Edward F. Chang试听了四名参与者的神经活动。作为癫痫病患者，每个参与者都植入了脑电极以监测癫痫发作。 向参与者提供了至少要朗读三遍的50句话。正如他们所做的那样，研究人员收集了神经数据。(还进行了录音。) 该研究列出了参与者列举的少数句子，其中包括：
算法很快就学会了预测与神经数据块相关的单词。AI预测说出“一只小鸟在看着骚动”时生成的数据将意味着“那只小鸟在看着骚动”非常接近，而“用梯子救猫和那只男人”被预测例如，“将使用哪个梯子来营救猫和人。” 准确性因参与者而异。Makin和Chang发现，基于一个参与者的算法在训练另一个参与者方面具有先机，这表明随着时间的推移和重复使用AI的训练会变得更加容易。 卫报与专家克里斯蒂安·赫尔夫(Christian Herff)进行了交谈，后者发现该系统令人印象深刻，因为它为每个参与者使用不到40分钟的训练数据，而不是其他尝试从神经数据中提取文本所需的大量时间。他说：“通过这样做，它们可以达到迄今为止尚未达到的精确度。”
先前从神经活动中获取语音的尝试主要集中在构建语音的音素上，而Makin和Chang则专注于整体单词。该研究说，尽管肯定有比音素更多的单词，因此这构成了更大的挑战，“连续语音中任何特定音素的产生都受到其前音素的强烈影响，从而降低了其可分辨性。” 为了最大程度地降低基于单词的方法的难度，口头句子总共使用了250个单 （编辑：南通站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
