在AI領(lǐng)域，或許我們馬上就能達(dá)成一項(xiàng)令人印象深刻且難以置信的里程碑成就——使得我們?cè)谡Z(yǔ)音識(shí)別方向上的取得豐碩成果現(xiàn)在就如同小孩子的游戲：人工智能(AI)系統(tǒng)可以直接將我們的大腦活動(dòng)轉(zhuǎn)化為完整的文本信息。
這不是科幻小說的劇情。從動(dòng)物模型到人類參與者，腦機(jī)接口在過去的幾十年中得到了長(zhǎng)足進(jìn)展，實(shí)際上已經(jīng)能看到勝利的曙光。
加州大學(xué)舊金山分校張氏實(shí)驗(yàn)室的神經(jīng)外科醫(yī)生愛德華·張領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)使用一種新方法來解碼腦皮層的電活動(dòng)：由植入大腦的電極采集皮層活動(dòng)期間發(fā)生的電脈沖。
有4名癲癇患者在腦部安裝了用于監(jiān)測(cè)癲癇癥狀的植入物，UCSF團(tuán)隊(duì)借此機(jī)會(huì)進(jìn)行了一項(xiàng)輔助實(shí)驗(yàn)：讓參與者大聲朗讀并重復(fù)句子，用電極記錄他們的大腦活動(dòng)。
然后，將這些數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，該網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)實(shí)驗(yàn)的音頻記錄來分析與某些語(yǔ)音簽名(例如元音，輔音或嘴巴動(dòng)作)相對(duì)應(yīng)的大腦活動(dòng)模式。
此后，另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼了語(yǔ)義的表達(dá)形式(從重復(fù)的30–50個(gè)口頭句子收集而來)，并僅基于單詞的皮層簽名來預(yù)測(cè)所說的內(nèi)容。
在最佳狀態(tài)下，該系統(tǒng)可以提供足夠低的誤碼率(WER)，其中只有3％腦信號(hào)被錯(cuò)誤轉(zhuǎn)譯。
錯(cuò)誤的例子包括：“博物館每天晚上都會(huì)聘請(qǐng)音樂家”，預(yù)測(cè)為“博物館每個(gè)昂貴的早上都會(huì)聘請(qǐng)音樂家”； “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”；和“蒂娜·特納是流行歌手”變成了“#￥·特納是流行歌手”。
在最不準(zhǔn)確的情況下，錯(cuò)誤翻譯在語(yǔ)義上或語(yǔ)音上都與原文毫無關(guān)系：“她穿著溫暖的羊毛工作服”被解釋為“綠洲是海市蜃樓”。
盡管如此，盡管存在著明顯的錯(cuò)誤，總體而言，該系統(tǒng)仍可構(gòu)成基于AI的腦活動(dòng)解碼的新基準(zhǔn)，并且其最佳狀態(tài)與專業(yè)的人類語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄系統(tǒng)相當(dāng)。
當(dāng)然，與通常的人類語(yǔ)音語(yǔ)言打交道的專業(yè)語(yǔ)言轉(zhuǎn)文字軟件必須能夠處理成千上萬個(gè)單詞。相比之下，AI腦接口系統(tǒng)目前只有有限的大約250個(gè)特定單詞的皮質(zhì)簽名。
盡管還有許多障礙，但研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，該系統(tǒng)有一天可以幫助喪失語(yǔ)言能力的人說話或者讓失去肢體的人單純利用意念操作假肢。如果有可能做到這一點(diǎn)，那將是一件了不起的成就——遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了理論科學(xué)的范疇。
作者解釋說：“在長(zhǎng)期攜帶植入物的參與者中，可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量將比本研究中使用的語(yǔ)音語(yǔ)素大幾個(gè)數(shù)量級(jí)，AI的詞匯量和靈活性可被極大地?cái)U(kuò)展?！?/p>
論文發(fā)表在《自然·神經(jīng)科學(xué)》上。
本文譯自 sciencealert，由譯者 majer 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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