기계는 뇌파를 문장으로 번역

기계는 뇌파를 문장으로 번역

과학자들은 말을 할 때 뇌파를 보면서 사람의 말을 해독하는 능력을 한 단계 발전 시켰습니다.

그들은 뇌 패턴을 문장으로 실시간으로 전송하고 단어 오류율이 3 % 정도로 낮은 알고리즘을 훈련시켰다.

이전에, 이러한 소위 "뇌-기계 인터페이스"는 신경 활동의 디코딩에서 제한된 성공을 거두었 다.

이 연구는 Nature Neuroscience 저널에 실렸다.

이 분야의 초기 노력은 구어의 조각 또는 특정 구에 포함 된 단어의 일부만 해독 할 수있었습니다.

미국 샌프란시스코 (UCSF)의 캘리포니아 대학 (University of California, UCUC)의 기계 학습 전문가 Joseph Makin 박사와 동료들은 정확성을 높이려고 노력했습니다.

전극이 두뇌 활동을 기록하는 동안 4 명의 자원 봉사자가 문장을 소리내어 읽습니다.

두뇌 활동은 컴퓨팅 시스템에 공급되어 해당 데이터에서 정기적으로 발생하는 특징을 나타냅니다.

제한된 언어
이러한 패턴은 모음, 자음 또는 입 부분에 대한 명령과 같은 반복되는 말의 특징과 관련이있을 수 있습니다.

시스템의 다른 부분은 문장을 형성하기 위해이 표현을 단어별로 해독했습니다.

그러나 저자는 연구의주의 사항을 자유롭게 인정합니다. 예를 들어, 디코딩 될 음성은 30-50 문장으로 제한되었다.

"우리는 디코더가 언어의 규칙 성을 배우고 활용하기를 원하지만, 작은 언어에서 더 일반적인 형태의 영어로 확장하는 데 필요한 데이터의 수를 보여줘야한다"고 연구원들은 Nature Neuroscience 논문에 썼다. .

그러나 그들은 디코더가 단순히 구조에 따라 문장을 분류하는 것이 아니라고 덧붙였다. 그들은 시험 자체에 사용되지 않은 훈련 세트에 문장을 추가하여 성능이 향상 되었기 때문에 이것을 알고 있습니다.

과학자들은 이것이 기계 인터페이스가 문장뿐만 아니라 단일 단어를 식별하고 있음을 증명한다고 말합니다. 원칙적으로 이것은 훈련 세트에서 발견되지 않은 문장을 해독 할 수 있음을 의미합니다.

컴퓨터 시스템이 다른 자원 봉사자에게 훈련하기 전에 한 사람의 뇌 활동과 말에 대해 훈련을 받았을 때, 해독 결과가 향상되어이 기술이 사람들에게 전이 될 수 있음을 시사합니다.