AI Zihin Okuma: Bir bilgisayar beyin dalgalarını nasıl geri yükler?
Resim kaynağı: Visual China
Metin | Beyin Kutupsal Gövdesi
"Vücudum bir dalış çanı kadar ağır ama kalbim bir kelebek gibi özgürce uçmaya hevesli."
"Dalış Çanı ve Kelebekler" filminden bu satır, aynı zamanda eski "ELLE" dergisi editörü ve muhabir Jean Dominique'in gerçek deneyimi.
Jean Dominique inme sonrası felç olduktan sonra vücut dili ve motor fonksiyonları kayboldu, konuşamıyor, kendiliğinden nefes alamıyor, sadece bir gözü ve bilinci serbestçe hareket edebiliyordu. Bu durumda, hâlâ bir makale derlemesi "yazdı".
Kitap şu şekilde tamamlanır: asistan, mektupları Jean Dominique'e tek tek okur, o mektubu yanıp sönene ve yazana kadar ... Harfler kelimeler, cümleler ve parçalar oluşturana kadar ve sonunda bir kitaba yazdırılana kadar. .
Açıkçası, bu düşünceyi geri getirme süreci çok zor ve ilkeldir, ancak en azından ruhunu özgür seyahat olasılığıyla bıraktı.
Konuşma yeteneğinden yoksun olan daha sıradan insanlar için (inme hastaları, bitkisel hayattaki insanlar vb.), Normal insanlarla iletişim kuramazlarsa hayatları durgunlaşmıştır.
Teknoloji onlara "söyleyemediklerini söylemelerine" ve yaşam kalitelerini iyileştirmelerine yardımcı olabilir mi?
Cevap Evet. Bilim adamları, görünmez ve soyut düşünme faaliyetlerini otomatik olarak "görünür" hale getirmeye çalışıyorlar.
Bilgisayar aracılığıyla beyindeki düşünceler konuşmaya dönüştürülür, bu "zihin okuma" gerçeklikten ne kadar uzakta?
"Dalış Çanı ve Kelebek" (2007) fotoğrafları
AI Zihin Okuma: Bir bilgisayar beyin dalgalarını nasıl geri yükler?
Önce bir tencere soğuk su dökelim, yani hayal ettiğimiz kelime ve cümleleri konuşmaya dönüştürmek istiyoruz, şimdiki bilgisayar bu kadar zor bir iş yapamaz.
Bununla birlikte, bazı araştırmacılar, insanlar çok sessizce duyduğunda veya konuştuğunda cümleleri geri yüklemek için AI'yı başarıyla kullandı.
Teknolojinin uygulama prensibi karmaşık değildir. İnsan ses hareketi, beyin nöronlarından gelen elektrik sinyalleri ile çene, dudaklar ve ses tellerinin uyarılmasıyla oluşur.
Bu nedenle, ilgili beyin bölgesinin sinirsel hareket sinyali AI sistemine gönderildiği sürece, derin öğrenme ağı sinyali karşılık gelen dil veya ağız hareketiyle katman katman eşleştirecek, söylenenleri çıkaracak ve ardından konuşma sentezleyicisi Bu sinyalleri sesli konuşmaya dönüştürün.
Peki bu teknoloji ne kadar güvenilir?
Columbia Üniversitesi'nde bir bilgisayar bilimcisi olan Nima Mesgarani, dinleyicilerin hikayeler ve sayılarla ilgili bir dizi işitsel korteks verilerini "dinledikleri" ve insanların% 75'inin sayıyı doğru bir şekilde belirleyebildiği bir deney yaptı.
Benzer bir deney, San Francisco'daki California Üniversitesi'ndeki araştırma grubunda da başarılı oldu. Epilepsi hastalarının cümleleri yüksek sesle okuduklarında beyin aktiviteleri kaydedilir ve derin bir öğrenme ağı yardımıyla yazılı cümleler haline getirilir. Sonuçlar, AI tarafından yeniden üretilen cümlelerin% 80'inin doğru olduğunu göstermektedir.
Artık sinir sinyallerinin yazılı dile çevrilmesinin uygulanabilir olduğu kanıtlandığına göre, bir sonraki adım laboratuvardan çıkmak ve gerçekten sessiz insanların "akıllarını konuşmalarına" yardımcı olmaktır.
MIT'deki araştırmacılar, giyilebilir cihazlar ve ilgili bilgi işlem sistemlerinden oluşan implante edilmiş bir akıllı büyütme cihazı geliştirdiler.
Cihazdaki elektrotlar, iç dil tarafından tetiklenen çene ve yüz kası hareket sinyallerini yakalayabilir ve bunları makine öğrenme sistemine geri besleyebilir, bu sistem daha sonra sinir sinyallerini belirli bir metinle ilişkilendirir.
Kullanıcı ayrıca, orta uç konuşması olmadan yüz titreşimi yoluyla dış bilgileri iç kulağa iletmek için kemik iletimli kulaklıklar da kullanabilir.
Şu anda, izleyici tarafından özelleştirilen giyilebilir cihaza göre, ortalama transkripsiyon tanıma doğruluk oranı% 92'nin üzerine çıktı!
Cephenin hala yardımcı tıbbi bakım kategorisinde olduğunu söylersek, işte biraz kapatmanın işareti. Örneğin, bir satranç oyununda, bir oyuncu böyle bir kulaklık takarsa, fark edilmeden bilgisayarın hamle yapmasını "duyamaz" mı?
MIT Media Lab'in Fluid Interfaces grubunda bir araştırmacı olan Arnav Kapur, AlterEgo projesini gösterdi
"Zihin okuyan" beyin bilgisayarları: beyin-beyin iletişimi gerçeğe dönüşebilir mi?
Beyin dalgalarını anlamak için yapay zekayı kullanan bu teknoloji sadece havalı görünmekle kalmıyor, daha da önemlisi, uygulama alanı çok büyük.
Teorik düzeyde, biyolojik ses organlarına güvenmeksizin iletişim amacına ulaşmak mümkündür, bu da tıbbi tedavi, endüstri ve ceza soruşturması alanlarında yeni etkileşim olanakları getirir. gibi:
1. Afoni hastaları için sesler sağlayın. İnsanlar ne yazık ki felç, beyin hasarı, omurilik hasarı veya ASL motor nörositozuyla (Steven Hawking bir ASL hastasıdır) karşılaştıklarında, beyin konuşma üretimini doğrudan uyaramaz ve hasta yalnızca sessizlik içinde ölebilir. Gelecekte beyin konuşma sentezleyicisi kullanılırsa, afonik hastaların dil işlevlerini geri kazanmalarına yardımcı olacak, bu da tedavilerine ve yaşamlarına büyük ölçüde yardımcı olacaktır.
2. Özel ortamlarda çalışma yardımı. Havaalanlarındaki jet gürültüsü, uçak gemilerinin kokpitleri, enerji santralleri veya matbaa atölyeleri ve koruyucu ekipman giyen laboratuarlar gibi normal desibellerde dil iletişimini çok gürültülü veya çok fazla olan tüm çalışma ortamları garanti edemez. Sessizlik, önemli bilgileri gözden kaçırmayı kolaylaştırır. Bu özel ortamda, beyin sesi transkripsiyon teknolojisi zayıf iletişim sorununu etkili bir şekilde çözebilir ve sağır-dilsiz ve engelli çalışanlar da engelsiz başkalarıyla iletişim kurabilir.
3. İşitmeyi yeniden yapılandırmaktan vizyonu yeniden yapılandırmaya. Metin ve konuşmayı yazıya dökmeye ek olarak, benzer AI sinir ağları, suç soruşturmalarında mucizevi etkileri olan bellekteki yüzleri geri yüklemek gibi bulanık görüntüleri geri yüklemek için de eğitilebilir.
4. Protezi düşünerek çalıştırın. Ses transkripsiyon cihazını taktıktan sonra, ampute / belden aşağısı felçli hastalar protez cihazını sadece düşünme yoluyla özgürce kontrol edebilirler ki bu, kabul etmesi açıkçası sesli komutlar vermekten daha kolaydır.
5. Son derece otomatikleştirilmiş akıllı bir yardımcı. Bu tür BCI ekipmanının daha büyük rolü, ışıkları kontrol etmek, notları okumak, VR oyun talimatlarını yayınlamak ve hatta araçları kontrol etmek gibi insanların iç düşüncelerine göre çeşitli görevleri doğrudan tamamlayabilmesidir.
Nissan, sürücülerin beyin dalgalarını izlemek için benzer kulaklıklar piyasaya sürdü. Örneğin, sürücünün frene basmak istediğini algıladığında, sürücü fren yapmadan önce cihaz frenlemeye başlayacaktır Tepki süresi, manuel çalıştırmaya göre yarım saniye kadar daha hızlıdır. Facebook bile, kullanıcıların beyin dalgalarını kullanarak Facebook Messenger mesajlarını nasıl gönderebileceklerini incelemek için bir zihin okuma projesi başlattı.
Sonuç olarak, bu son derece yaratıcı teknoloji, uzun süredir devam eden bir sorunu çözdü: görünmez bilinç nasıl somut bir sinyale dönüştürülür, böylece insanlar vücudun sınırları olan "dalış zili" ile nefes alabilir.
Ancak dürüst olmak gerekirse, teknoloji yavaş yavaş olgunlaşsa da, muhteşem ideallerin gerçeğe yansıtılabilmesi için daha yapılacak çok yol var.
Teknolojinin Durdurulamaz Kanatları
Hem akademi hem de iş çevreleri bu "zihin okuma tekniği" için hevesli olsalar da, pratik uygulamalarda, dil transkripsiyonunun beyin-bilgisayar arayüzünde tek tek çözülmesi gereken birçok gizli tehlike vardır.
1. İmplantasyon çok zordur. Teknolojinin tanıtımının önündeki en doğrudan engel, doğru deneysel veriler elde etmek için deneklerin beynin ilgili bölgelerine kraniyotomi yoluyla elektrotları yerleştirmek zorunda olmalarıdır. Müdahaleci çözümler, deneye katılma hevesini büyük ölçüde azaltır ve pratik uygulamalarda, implantatörlere ret ve enfeksiyon gibi öngörülemeyen riskler de getirir.
2. Kelime bilgisi miktarı yetersiz. Beyin dalgasından konuşmaya transkripsiyon etkisi, geniş ölçekli bir kelime dağarcığına dayanır, ancak her katılımcı aynı dilin nöronlarla farklı bir eşlemesine sahiptir, bu nedenle AI sistemi tarafından öğrenilen ve çıkarılan sonuçların evrensel olması zordur. Yalnızca farklı katılımcılara ait olan düşünme külliyatını özelleştirerek, büyük ölçekte popülerleştirilmesi zor olan transkripsiyonun doğruluğunu sağlayabilirler.
3. Ticarileştirme sorunları. Cihazın implantasyonunun zorluğu ve sistemin özelleştirilmesinin getirdiği çok sayıdaki eşik, bunun yalnızca az sayıda ağır hasta ve bazı fanatik meraklılar gibi çok küçük bir uygulama grubunda değer oynayabileceğini belirlemektedir.
4. Etik ikilemler. Ekipman ve sistemdeki kusurlar doldurulsa bile, çok az kişi bu tür bir ekipmanı halka açık yerlerde takmaya isteklidir ve başkalarının kırgın hissetmemesi zordur.
Bu biraz, Googleglass'ın yalnızca ekipmanla ilk ortaya çıktığı, ancak buna karşılık gelen davranış kurallarının olmadığı zamanki gibi, birçok insanın endişelenmesine ve gizlilik ihlalini sorgulamasına neden oldu. Benzer şekilde, beyin dalgası "zihin okuma" mahremiyet veya başka tür bir adaletsizlik getirse de, korkarım bunu desteklemek için çok sayıda sosyolojik araştırmaya ihtiyaç vardır.
Sonuç olarak, "AI Zihin Okuma", insanlara sosyal değerini ve ticari potansiyelini kolayca hissettirebilse de, uygulamasında açıkça pek çok sorun var.Beyin iletişimine güvenmek istiyorsanız, hala on yıllar var. Git.
Bu bize daha fazlasını getiriyor, belki de problemleri çözmenin oldukça makul bir yolu olarak ... İnsan vücudu bir dalış zili gibi derin denizlere yavaşça batacaksa, en azından "düşünme" kelebeği fazladan bir an yaşayabilir. Bedava.
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
