NEMA DALJE: Sve što pomislite kompjuter napiše?

Tim naučnika kreirao je sistem veštačke inteligencije koji može aktivnost u mozgu da pretvoriti u tekst.

Pošto je sistem za pretvaranje glasa u tekst usavršen, stručnjaci veruju da bi na kraju mogao da pretvore unutrašnje misli u tekst koje mogu da pomognu pacijentima koji nisu u mogućnosti da govore ili kucaju.

- Još nismo stigli dotle, ali mislimo da bi ovim mogli da napravimo osnovu - rekao je doktor Jozef Makin sa Univerziteta u Kaliforniji.

Makin i njegov tim su u časopisu “Nature Neuroscience”, objasnili kako su razvili ovaj sistem uz četiri učestala elementa koji u mozgu ugrađuju elektrodu za nadgledanje epileptičnih napada.

Učesnici u istraživanju su zamoljeni da naglas pročitaju 50 različitih rečenica, poput „Tina Tarner je pop pevačica“ i „Ti lopovi su ukrali 30 dragulja“.

Tim naučnika je pratio njihovu neuronsku aktivnost. Ovi podaci su zatim ubačeni u sistema veštačke inteligencije koji je pretvarao podatke o aktivnostima iz mozga u niz brojeva.

Da bi bili sigurni da su brojevi ispravni, sistem je upoređivao zvuke iz malih delova podataka o moždanoj aktivnosti sa audio zvukom iz kog se crpe podaci. Niz brojeva je zatim ubačen u drugi deo sistema koji ga je pretvorio u niz reči.U početku sistem izbaci besmislene rečenice. Ali pošto su one ponovljene više puta rezultat se  poboljšavalo, sistem je naučio i kako se niz brojeva odnosi na reči i koje reči imaju tendenciju da slede jedna za drugom.

Tim naučnika je zatim testirao sistem, generišući pisani tekst upravo iz moždanih aktivnosti tokom govora.

Sistem nije bio savršen. Napravljeno je mnogo grešaka pri generisanju.

Rečenicu „Ovi muzičari se čudesno harmonizovani“ sistem je dekodirao kao „Spanać je bio poznati pevač“, a rečenicu  „Klupko žica je pored zida“ registrovao je kao „Hoće li Robin nositi žuti ljiljan“.

Međutim, tim je utvrdio da je tačnost novog sistema daleko veća od prethodnih pokušaja. Ali, naglašava da za razliku od predhodnih verzija, ovaj algoritam može da funkcioniše samo sa malim brojem rečenica.

- Ako pokušate da koristite neku novu reč koju sistem još nije naučio, dekodiranje postaje mnogo komplikovanije - rekao je Makin, dodajući da se sistem verovatno oslanja na kombinaciju učenja određenih rečenica, identifikovanja reči iz moždane aktivnosti i prepoznavanja opštih obrazaca na engleskom.

Naučnici su ipak zaključili da sistem mogu da obuče da prepoznaje određene pojmove koji bi na kraju bili od koristi pacijentima i namenskim korisnicima.

Doktor Kristijan Herf, stručnjak sa Univerziteta u Mastriču koji nije bio uključen u ovu studiju, rekao je da je istraživanje impresivno, jer je sistemu trebalo manje od 40 minuta da savlada podatake, za razliku od predhodnih sistema kojima su bili potrebni sati.