Специалисты по машинному обучению из Университета Калифорнии создали нейронную сеть, которая почти точно расшифровывала сопровождающие речь людей мозговые волны в реальном времени.
Как сообщает МедиаПоток, в ходе исследования четверо добровольцев читали вслух предложения. В это время электроды считывали их мозговую активность, а алгоритм искал регулярно повторяющиеся команды-паттерны, которые мозг посылает к разным частям голосового аппарата, и сопоставлял их с определенными звуками.
Позже звуки составлялись в слова и предложения. В результате алгоритму удалось декодировать текст из 30−50 предложений с погрешностью 3%. При этом количество и синхронность «перевода» росли по мере «общения» машины с каждым новым участником, хотя сами тексты не повторялись.
Кроме того, на качество расшифровки влияло количество загруженных в машину до начала опыта базовых предложений.
«В более ранних экспериментах по расшифровке мозговых волн в речь удавалось распознать лишь слоги и иногда отдельные слова. У нас получилось сделать шаг вперед на пути к полной расшифровке речи человека по его мозговым волнам», — отметил один из авторов исследования, доктор Джозеф Макин.
В дальнейшем ученые собираются дополнить алгоритм закономерностями общего английского языка.
Ранее МедиаПоток писал, что ученые из Центра исследований мозга Riken (Япония), Сколтеха (Россия) и Института Солка (США) изучили теоретическую модель механизма работы нейронов зрительной коры мозга при распознавании и обработке информации о лице человека и его мимике.
