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未來已來 腦機(jī)接口新突破 人腦信號(hào)轉(zhuǎn)文本準(zhǔn)確率達(dá)97%

新聞 人工智能
據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,一個(gè)由加州大學(xué)舊金山分校的研究團(tuán)隊(duì)打造的新型人工智能系統(tǒng)可根據(jù)人腦信號(hào)來生成文本,準(zhǔn)確率最高可達(dá)97%。亞馬遜和谷歌等科技公司打造的虛擬助手相當(dāng)先進(jìn),語音識(shí)別能力比起幾年前進(jìn)步驚人,近年來人們才剛開始領(lǐng)會(huì)它們的威力。

4月23日消息,據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,一個(gè)由加州大學(xué)舊金山分校的研究團(tuán)隊(duì)打造的新型人工智能系統(tǒng)可根據(jù)人腦信號(hào)來生成文本,準(zhǔn)確率最高可達(dá)97%。亞馬遜和谷歌等科技公司打造的虛擬助手相當(dāng)先進(jìn),語音識(shí)別能力比起幾年前進(jìn)步驚人,近年來人們才剛開始領(lǐng)會(huì)它們的威力。

然而,事實(shí)上,一項(xiàng)更令人驚嘆、更匪夷所思的里程碑式技術(shù)創(chuàng)新可能即將實(shí)現(xiàn)。它的出現(xiàn)讓語音識(shí)別技術(shù)完全相形見絀,這是一個(gè)十分強(qiáng)大的人工智能(AI)系統(tǒng),可以根據(jù)人們的大腦活動(dòng)直接生成完整的文本,整個(gè)過程完全不需要聽到任何一個(gè)單詞。

這不完全是科幻小說中的概念。近幾十年來,從動(dòng)物模型到人類參與者,腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展可謂突飛猛進(jìn)。事實(shí)上,這類技術(shù)已經(jīng)在嘗試將這種概念從幻想變成現(xiàn)實(shí)。

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加州大學(xué)舊金山分校的研究人員在一項(xiàng)新研究中解釋說,目前來看,通過該技術(shù)將人腦信號(hào)轉(zhuǎn)換成的文本結(jié)果還不很準(zhǔn)確。

為了探究是否能夠改善這一狀況,由加州大學(xué)舊金山分校Edward Chang實(shí)驗(yàn)室神經(jīng)外科教授Edward Chang領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)使用了一種全新的方法來解碼腦皮質(zhì)電圖:通過植入大腦的電極,來獲取皮質(zhì)活動(dòng)中所產(chǎn)生的電脈沖記錄。

在這項(xiàng)研究中,四名癲癇患者使用了這種植入物,以便監(jiān)測(cè)他們的身體狀況引起的癲癇發(fā)作情況。研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了一項(xiàng)附帶實(shí)驗(yàn):讓參與者大聲、反復(fù)地朗讀一些預(yù)先準(zhǔn)備的句子,同時(shí)通過電極來記錄他們?cè)诖似陂g的大腦活動(dòng)。

然后,這些數(shù)據(jù)被輸入到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)根據(jù)實(shí)驗(yàn)的音頻記錄,分析出與特定語音特征(如元音、輔音或口型)相對(duì)應(yīng)的大腦活動(dòng)模式。

之后,另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些大腦表現(xiàn)進(jìn)行解碼——參與者反復(fù)朗讀30到50個(gè)句子時(shí)產(chǎn)生的大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)——并據(jù)此來嘗試預(yù)測(cè)人們所說的話,預(yù)測(cè)根據(jù)他們朗讀單詞時(shí)所產(chǎn)生的皮層信號(hào)來進(jìn)行。

在最好的情況下,該系統(tǒng)在將其中一名參與者的大腦信號(hào)轉(zhuǎn)化成文本時(shí),詞錯(cuò)率(WER)只有3%——至少在這些嚴(yán)格限定的實(shí)驗(yàn)條件下,這個(gè)詞錯(cuò)率也許已經(jīng)接近于迄今為止人工智能讀取人的想法的最佳表現(xiàn)。

在研究論文中,研究團(tuán)隊(duì)詳細(xì)列舉了許多參與者所朗讀的參照句子的例子,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所生成的“預(yù)測(cè)”。那些預(yù)測(cè)有時(shí)是錯(cuò)誤的,但也不總是出錯(cuò)。然而,從那些非常明顯的錯(cuò)誤來看,它們似乎與人耳聽語音時(shí)會(huì)犯的錯(cuò)誤大不一樣(這可能是人工智能引入的數(shù)據(jù)集有限所致)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出錯(cuò)的例子包括:“這家博物館每天晚上都聘請(qǐng)音樂家過來”,被預(yù)測(cè)為“這家博物館每個(gè)昂貴的早晨都聘請(qǐng)音樂家過來”;“蛋糕的一部分被狗吃掉了”,被預(yù)測(cè)為“蛋糕的一部分是餅干”;“蒂娜·特納是一位流行歌手”,被預(yù)測(cè)被“迪德·特納是一位流行歌手”。

在最糟糕的例子中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的錯(cuò)誤完全莫名其妙,不管是在語音上還是在語義上,都與實(shí)際的句子完全搭不著邊:“她穿著溫暖的羊毛工裝褲”被預(yù)測(cè)為“綠洲是海市蜃樓”。

然而,研究團(tuán)隊(duì)稱,盡管這些顯而易見的錯(cuò)誤有些詭異,但總的來說,該系統(tǒng)也許還是刷新了基于AI的大腦活動(dòng)解碼的最佳表現(xiàn),畢竟它表現(xiàn)最好時(shí)的詞錯(cuò)率只有5%,能夠與專業(yè)的人工語音轉(zhuǎn)錄相提并論。

當(dāng)然,要應(yīng)付日常發(fā)言的專業(yè)轉(zhuǎn)錄員必須得有數(shù)以萬計(jì)的詞匯量。相比之下,這個(gè)系統(tǒng)只能從有限的短句中學(xué)習(xí)到大約250個(gè)單詞的皮層特征,所以拿二者相比較并不公平。

雖然還有許多障礙需要克服,但研究團(tuán)伙認(rèn)為,該系統(tǒng)有朝一日可能會(huì)讓那些失去說話能力的人能夠重新“開口”說話。如果這樣的事情成為可能,會(huì)有望產(chǎn)生巨大的影響——為一些人提供一種與周圍世界交流的方式——而且所帶來的影響可能會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們目前的想象。

研究論文的作者解釋說,“在長(zhǎng)期植入的參與者中,可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量將比本研究中使用的半小時(shí)左右的語音量大幾個(gè)數(shù)量級(jí),這意味著輸入語言的詞匯量和表達(dá)靈活性會(huì)大大提高。”

該研究的結(jié)果發(fā)表在《自然神經(jīng)科學(xué)》雜志上。

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 網(wǎng)易智能
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