Учени са направили нови подобрения на „мозъчен декодер“, който използва изкуствен интелект за преобразуване на мисли в текст.

Техният нов алгоритъм за преобразуване може бързо да обучи съществуващ декодер на мозъка на друг човек, съобщава екипът в ново проучване. Откритията биха могли един ден да подпомогнат хората с афазия - мозъчно разстройство, което засяга способността на човека да общува.

Мозъчният декодер използва машинно обучение, за да превежда мислите на човека в текст въз основа на реакциите на мозъка му на истории, които е слушал. Предишните итерации на декодера обаче изискваха от участниците да слушат истории в машина за ядрено-магнитен резонанс в продължение на много часове и тези декодери работеха само за лицата, върху които бяха обучени.

„Хората с афазия често имат проблеми с разбирането на езика, както и със създаването му“, казва съавторът на изследването Александър Хът, компютърен невролог в Тексаския университет в Остин (UT Austin). „Така че, ако случаят е такъв, тогава може би изобщо няма да можем да изградим модели за техния мозък, като наблюдаваме как мозъкът им реагира на историите, които слушат.“

В новото изследване, публикувано на 6 февруари в списание Current Biology, Хът и съавторът му Джери Танг, дипломант в UT Austin, проучват как биха могли да преодолеят това ограничение. „В това изследване се питахме: можем ли да направим нещата по различен начин?“, казва той. „Можем ли по същество да прехвърлим декодера, който сме създали за мозъка на един човек, към мозъка на друг човек?“

Изследователите първо обучават мозъчния декодер на няколко референтни участници по дългия начин - чрез събиране на данни от функционален ядрено-магнитен резонанс, докато участниците слушат 10 часа радиоразкази.

След това те обучават два конверторни алгоритъма върху референтните участници и върху различен набор от участници с „цел“: единият използва данни, събрани, докато участниците прекарват 70 минути в слушане на радиоразкази, а другият - докато прекарват 70 минути в гледане на неми късометражни филми на Pixar, които не са свързани с радиоразказите.

С помощта на техника, наречена функционално подреждане, екипът картографира как мозъците на референтните и целевите участници реагират на едни и същи аудио или филмови истории. Те използваха тази информация, за да обучат декодера да работи с мозъците на целевите участници, без да е необходимо да събират многочасови данни за обучение.

След това екипът тества декодерите, като използва кратка история, която никой от участниците не е чувал преди. Въпреки че предсказанията на декодера бяха малко по-точни за участниците с първоначална цел, отколкото за тези, които използваха конвертори, думите, които той предсказваше от мозъчните сканирания на всеки участник, все пак бяха семантично свързани с тези, използвани в тестовата история.

Според изследователите използването на видеоконвертори за прехвърляне на съществуващите декодери на хора с афазия може да им помогне да изразяват мислите си. Това разкрива и известно припокриване между начините, по които хората представят идеи от езика и от визуални разкази в мозъка.

„Това изследване предполага, че има някакво семантично представяне, което не се интересува от коя модалност идва“, казва пред Live Science Юкиясу Камитани, компютърен невролог от университета в Киото, който не е участвал в изследването. С други думи, то помага да се разкрие как мозъкът представя определени понятия по един и същи начин, дори когато те са представени в различни формати,

Следващите стъпки на екипа са да тества конвертора върху участници с афазия и „да изгради интерфейс, който да им помогне да генерират езика, който искат да генерират“, завършва Хът.

Снимка: Unsplash/Jerry Tang/University of Texas at Austin

Виж още: Ето обяснението за мистериозната черна дупка в Тихия океан, която разпали коментари в интернет