นักวิจัยจากกลุ่มชาวอเมริกันได้ค้นพบเทคนิคในการถอดรหัสการทำงานของสมองโดยไม่ต้องฝังขั้วไฟฟ้าในเยื่อหุ้มสมอง ทางเลือกอื่นสำหรับเทคนิคการจับภาพที่ก้าวก่าย
เป็นเวลาหลายปีแล้วที่นักวิจัยพยายามทำความเข้าใจการทำงานของสมอง โดยหวังว่าสักวันหนึ่งจะอ่านใจได้โดยตรง สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ที่สูญเสียความสามารถในการสื่อสาร เนื่องจากเราสามารถสร้างอินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับพวกเขาได้
น่าเสียดายที่สายการวิจัยที่ก้าวหน้าเร็วที่สุดในด้านนี้คือสายการวิจัยที่ใช้เทคโนโลยีที่ล่วงล้ำที่สุด เราเจาะกะโหลกศีรษะเพื่อวางอิเล็กโทรดลงบนเยื่อหุ้มสมองโดยตรง และด้วยเหตุนี้ จึงบันทึกการทำงานของสมองให้ใกล้กับเซลล์ประสาทมากที่สุด นี่คืออะไร ตัวอย่างเช่นเนราลิงค์,บริษัทของอีลอน มัสก์ แต่นักวิจัยของ Meta เชื่อว่าเส้นทางที่ไม่ล่วงล้ำก็เป็นไปได้เช่นกัน ต้องขอบคุณปัญญาประดิษฐ์
การใช้เทคนิคการจับภาพแบบคลาสสิกพิเศษ เช่น electroencephalography (EEG) หรือ Magnetoencephalography (MEG) พวกเขาประสบความสำเร็จในการสร้างแบบจำลองที่สามารถจดจำคำที่ผู้ถูกทดสอบเพิ่งได้ยินจากการทำงานของสมองที่บันทึกไว้ แม่นยำยิ่งขึ้น ระบบนี้สามารถค้นหาคำที่เหมาะสมโดยมีความน่าจะเป็นสูงถึง 73% แม้ว่าคำนี้จะไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของพจนานุกรมในระหว่างช่วงการเรียนรู้ก็ตาม นี่คือสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่า “การถอดรหัสแบบซีโร่ช็อต-
เมื่อไม่ก้าวก่ายก็ไม่แน่ชัด
นี่เป็นสิ่งที่น่าประทับใจ เนื่องจาก EEG และ MEG เป็นเทคนิคการบันทึกที่ไม่แม่นยำเป็นพิเศษ แม้ว่าพวกเขาจะใช้เซ็นเซอร์หลายร้อยตัวและสามารถบันทึกการทำงานของสมองได้นับพันครั้งต่อวินาที แต่ก็เป็นเช่นนั้น"มีเสียงดังฉาวโฉ่และอาจแตกต่างกันอย่างมากระหว่างเซสชันการบันทึกและบุคคลด้วยเหตุผลหลายประการ รวมถึงความแตกต่างในสมองของแต่ละคนและตำแหน่งของเซ็นเซอร์"ขีดเส้นใต้ Meta ในบันทึกย่อของบล็อก
เพื่อลดเสียงรบกวนนี้ นักวิจัยจึงมีโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายที่ทำงานขนานกัน ขั้นแรกวิเคราะห์เนื้อเพลง (“รูปแบบการพูด") และการทำงานของสมองที่สอง ("โมเดลสมอง- เครือข่ายเหล่านี้ได้รับการสนับสนุนจากชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยการบันทึก EEG และ MEG 150 ชั่วโมงจากอาสาสมัคร 179 คนที่ถูกสร้างมาเพื่อฟังหนังสือเสียงและประโยคแยก ช่วงการเรียนรู้ที่เรียกว่า “การเรียนรู้ที่ตรงกันข้าม» จากนั้นจับคู่สัญญาณของสมองกับช่วงเวลาเสียงที่ถูกต้อง ผลลัพธ์ที่ได้คือการแสดงคำพูดในสมอง ซึ่งเห็นได้ชัดเจนว่ามีประสิทธิผลเพียงพอในการรับมือกับความไม่แม่นยำของเทคนิคการจับภาพ
แนวทางของเรา:
เราได้พัฒนาสถาปัตยกรรมการเรียนรู้แบบเปรียบเทียบซึ่งปรับสัญญาณของสมองให้สอดคล้องกับเสียงคำพูดที่สอดคล้องกัน
"โมดูลคำพูด" ของเราอาศัยสถาปัตยกรรมที่มีการดูแลตนเองซึ่งได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าด้วยคำพูด 56,000 ชั่วโมง: wav2vec 2.0pic.twitter.com/zgGuDGcux8
– ฌอง-เรมี คิง (@JeanRemiKing)31 สิงหาคม 2022
ข้อดีอีกประการหนึ่ง: วิธีดำเนินการนี้จะจำกัดความต้องการข้อมูลสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย“ไม่ใช่เรื่องจริงที่จะกำหนดให้ผู้ป่วยใช้เวลาหลายสิบชั่วโมงในเครื่องสแกนเพื่อตรวจสอบว่าระบบ [ถอดรหัส] ใช้งานได้หรือไม่ แต่อาจฝึกอัลกอริธึมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงบุคคลและเงื่อนไขจำนวนมาก จากนั้นจึงถอดรหัสการทำงานของสมองสำหรับผู้ป่วยรายใหม่ที่มีข้อมูลเพียงเล็กน้อยเน้นย้ำผู้วิจัย
สำหรับ Meta ขั้นตอนต่อไปคือการถอดรหัสไม่ใช่คำที่ได้ยิน แต่เป็นคำที่ถูกสร้างขึ้นในสมอง นี่เป็นเป้าหมายสูงสุดในความเป็นจริง เพราะในที่สุดมันก็จะทำให้สามารถสร้างอินเทอร์เฟซระหว่างคนกับเครื่องจักรอันโด่งดังอย่างที่ใฝ่ฝันได้ในที่สุด
🔴 เพื่อไม่ให้พลาดข่าวสารจาก 01net ติดตามเราได้ที่Google ข่าวสารetวอทส์แอพพ์-
แหล่งที่มา : เมตา
