Facebook tạo AI đọc được suy nghĩ con người với độ chính xác đáng kinh ngạc

đéo có hình chó nó tin

Địt Bùng Đạo Tổ
WnifFeXowkGTtHbULV4L.webp


- Các nhà khoa học tại Meta đã phát triển mô hình AI có khả năng hiểu suy nghĩ của con người và chuyển đổi thành câu văn bản, mở ra triển vọng về giao diện não-máy tính không xâm lấn (BCIs).

- Nghiên cứu này cung cấp hiểu biết về cách não bộ con người truyền tải suy nghĩ thành ngôn ngữ, đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc phát triển công nghệ hỗ trợ người bệnh tổn thương não.

- Trong nghiên cứu đầu tiên với 35 người tham gia, các nhà khoa học sử dụng từ ghi não từ (MEG) để ghi lại tín hiệu từ não bộ khi họ tập trung chuyển suy nghĩ thành câu đánh máy.

- Mô hình AI Brain2Qwerty được huấn luyện từ dữ liệu MEG đạt độ chính xác 68% trong việc dự đoán các chữ cái người tham gia đánh máy, mặc dù gặp khó khăn với một số chữ cái như K và Z.

- Khi xảy ra lỗi, mô hình thường đoán các chữ cái gần với chữ cái đúng trên bàn phím QWERTY, cho thấy khả năng phát hiện tín hiệu vận động trong não.

- Nghiên cứu thứ hai phân tích cách não bộ hình thành ngôn ngữ khi đánh máy, thu thập 1.000 ảnh chụp hoạt động não mỗi giây để lập bản đồ quá trình não bộ xây dựng câu.

- Các nhà nghiên cứu phát hiện não bộ giữ tách biệt từ và chữ cái bằng mã thần kinh động lực, giúp duy trì cấu trúc câu và liên kết mượt mà giữa chữ cái, âm tiết và từ.

- Phương pháp này xác nhận dự đoán phân cấp của lý thuyết ngôn ngữ: hoạt động thần kinh trước khi tạo ra mỗi từ được đánh dấu bằng sự tăng giảm tuần tự của các biểu diễn cấp ngữ cảnh, từ, âm tiết và chữ cái.

- Mô hình Brain2Qwerty hiện chỉ hoạt động trong môi trường phòng thí nghiệm có kiểm soát và yêu cầu thiết lập phức tạp, gây khó khăn cho việc ứng dụng thực tế.

- Việc chuyển đổi thành giao diện não-máy tính không xâm lấn thực tế cho mục đích y tế vẫn còn nhiều thách thức, đặc biệt khi nghiên cứu hiện tại chỉ thực hiện trên 35 đối tượng.

📌 Meta đã tạo ra AI Brain2Qwerty có thể đọc suy nghĩ với độ chính xác 68%, sử dụng công nghệ MEG không xâm lấn. Mô hình này giúp hiểu cách não xử lý ngôn ngữ, mở ra triển vọng phát triển giao diện não-máy tính giúp người bệnh tổn thương não phục hồi khả năng giao tiếp.

 

Có thể bạn quan tâm

Top