气温,人工智能读心术,易坦静

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编气温,人工智能读心术,易坦静译:张秋玥、笪洁琼

对散炮挂钩办法具体图解于许多无法发出声响的人来说,他们想说的话会经过某种信号隐藏在大脑中。

人类无法直接破译这些信号。可是,妹妹的橡皮擦最近有三个研讨小组在“破译”这种大脑言语暗码上取得了必定发展。

Science杂志最新报导了哥伦比亚大学(Columbia University)、德国不莱梅大学(Bremen)和加州大学旧金山分校的三个研讨小组的相关研讨:经过手术,他们在大脑上放置电极,搜集电极发生的数据,再将其经过核算机变成语音信息;接着经过神经网络模型,他们重建了在某些状况下,能够被人类听众气温,人工智能读心术,易坦静所了解的单词和语句。Ah乐队

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经过核算机让失掉言语才能的人表达自己并不稀有,物理学家斯蒂芬霍金在世时,就会经过拉紧他的脸颊肌肉,以触发安装在眼镜上的开关。关于阅历中风或其他疾病失掉说话才能的人,他们能够运用他们的眼睛或李逵日记3忠义千秋做出其他小幅动作用来操控光标或挑选屏幕上的字母。

可是,假如脑机接口直气温,人工智能读心术,易坦静接重塑语音,这样的患者或许会从头取得更多从前损失的才能:例如,操控腔调改变,或许介入一个快速的对话。

研讨该问题的路途困难重重。哥伦比亚大学(Columbia Unive徐佳宁个人资料年纪rsity)核算机科学家Nima Mesgarani说:“咱们正试图找出在不一起刻点翻开与封闭神经元的形式,并由此揣度语音内容。” “神经元间的映射并不粗浅直白。” 这些信号怎么转换为语音声响因人而异,因而模型有必要针对每个人进行共同“练习”。

这些模型将在十分准确的数据上体现最好——而搜集这些精准的数据需求翻开咱们的头盖骨。

研讨人员只能在极少数状况下才会进行此类危险性记载:一种状况是在移除脑肿瘤期间,露出在外的大脑发生的电读数能够协助外科医生定位以避开要害的语音及运动区;另一种状况是在手术前为癫痫患者植入电极并坚持数天以确认癫痫发生原因。

瑞士日内瓦大学一路健康网16jkw神经工程师Stephanie Martin表明说,“咱们最多只要20分钟,最多30分钟来搜集数据——真的十分十分受限。”

新论文背面的研讨组尽量最大化运用数据、将信息供给给神经网络;神经网络通富丽的曲玉有什么用过将信息传递到核算“节点”层来处理杂乱的行为形式。网络经过调整节点之间的连690泰铢接来学习。本试验则运用人类发生或听到的语音以及与此一起大脑活动的数据来练习神经网络。

Mesgarani的团队的研讨运用了五名癫痫患者的数据。

跟着病人们听到故事录音以及0至9数字录音,他们的神经网络同步剖析其听觉皮层(该皮层在语音和听力过程中都很活泼)活动非洲气候。随后核算机仅依据神经数据来从头生成数字。有一组听众会在核算机“说出”数字一起对其进行评价;其准确度大约为75%。

由德国不莱梅大学(Bremen)核算机科学家Tanja Schultz领导的另一个团队运用了六名承受脑肿瘤手术的人的数据。

他们让被测验者朗诵单音单词,用麦克风捕捉他们的声响。一起,大脑的语气温,人工智能读心术,易坦静音规划区和运动区发生的电极会被记载下来(这些电极向声道发送指令以清楚地表达单词)。

现在正与马斯特里赫特大学(Maastricht)协作的核算机科学家Miguel Angrick和Christian Herff练习女男人了一个将电极读数映射到录音然后从曾经看不见的大脑数据中重建单词神经网络。依据一项核算机评分体系,女逼大约40%的核算机生成单词是能够了解的。

最终,加州大学旧金山分校的神经外科医生Edward Chang和他的团队依据由三名癫痫患者大声朗诵语音引起的、从言语及运动区域捕获的大脑活动,重建了整个语句。

在线上测验中,有166人听懂了其间一个语句,并从10项文字选项中进行挑选。超越80%的状况下模型都能够正确辨认语句。研讨人员还进一步改进了模型:他们运用它依据人类的唇语来从头创立语句。Herff说,这是一项重要的成果——“离咱们所有人都设想到的‘言语修正’更近了一步。”

但是,“咱们真实想知道的是当患者不能说话时,(这些办法)将能够怎么起作用”,加州圣地亚哥州立大学研讨言语生成的神经科学家Stephanie Ris说。

一个人静静说话或在自己脑中听到自己声响时的信号,与真实说话或听到某些内容时发生的信号并不是完全相同的。假如没有外部声响来匹配大脑活动,核算机乃至或许连理清内部语音开端与完毕方位这种使命都很难完结。

奥尔巴尼纽约州卫生部国家自适应神经技能中心的神经工程师Gerwin Schalk说,解码大脑中的讲演将需求“科学大跃进”:“底子不清楚怎么做到这一点。”

Herff说,有一种或许的办法,是向大脑-核算机交互界面的用户供给反应:假如他们能够实时听到核算机的语音解说,他们或许能够即时调整他们的主意以取得抱负成果。

经过对用户和神经网络的充沛练习,大脑和核算机或许最终能达到共同。

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https://www.sciencemag.org/news/2019/01/artificial-intelligence-turns-brain-activity-speech?fbclid=IwAR0bYvZRQQArCULCmbmboMNUDOw9好莱污lONPiJGObWagma6tDNuNQIl5oHhHKw4

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