Исследователи из УКСФ и Университета Калифорнии в Беркли разработали интерфейс мозг-компьютер (ИМК), который позволил женщине с тяжелой параличом после инсульта ствола мозга говорить через цифрового аватара.

УКСФ и Университет Калифорнии в Беркли создали ИМК, позволяющий женщине с параличом после инсульта говорить через аватара.

Искусственный интеллект сегодня играет решающую роль в распознавании речи и лиц. Эти сигналы от лица и речи записываются и синтезируются с использованием сигналов мозга, что позволяет широко использовать ИИ. Технология также может кодировать и декодировать эти сигналы в текст с удивительно большой скоростью, что делает систему еще более надежной. Эти техники распознавания речи и лиц входят в широкую категорию обработки естественного языка. Исследователи все еще ищут ИИ, который может обеспечить распознавание речи и лиц для людей с параличом.

Исследователи из Университета Калифорнии в Сан-Франциско и Университета Калифорнии в Беркли разработали интерфейс мозг-компьютер. Он также называется умным мозгом и представляет собой прямой коммуникационный путь между электрическими импульсами мозга и внешним устройством, скорее всего, роботом или чат-ботом на базе ИИ. Он продемонстрировал такие результаты, как возможность женщины-паралича общаться с цифровым аватаром. Эти исследователи стремятся создать эффективное коммуникационное тело, которое является наиболее естественным способом общения с другими. ИИ дал решение пациентам, испытывающим паралич или неспособным говорить. Исследователи внедрили прямоугольную электродную пластину на поверхность женщины, что критически важно для распознавания речи. Эти электроды регистрировали сигналы или импульсы мозга, которые проходят по ее телу, делая ее распознавание легкодоступным для нее. Исследователи обучили модель и улучшили алгоритмы искусственного интеллекта, которые использовала система, улучшив точность системы. Это также включало итерации разных фраз с использованием модели мешка слов в обработке естественного языка. Исследователи также обучили модель ИИ таким образом, чтобы она могла распознавать и кодировать эти слова в фонемы. Это улучшило точность системы и сделало ее быстрее, чем раньше.

Исследователи разработали алгоритм для генерации ее голоса, используя запись ее голоса со свадьбы. Звук имел некоторые дефекты, но позже исследователи работали над улучшением качества ранее сгенерированного голоса. Эти исследователи также создали цифрового аватара, который помогал женщине в распознавании лица. Исследователи также создали модель машинного обучения, которая может объединить аватар с сигналами мозга женщины. Она записывала каждое движение ее челюсти, губ, языка, рта, а также всех других органов.

• Исследователи компании DeepMind представили алгоритм Reinforced Self-Training (ReST) простой алгоритм для согласования LLM с предпочтениями человека, вдохновленный методом Growing Batch Reinforcement Learning (RL).
• Исследователи Массачусетского технологического института разработали технику искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет роботу разрабатывать сложные планы для манипулирования объектом, используя всю свою руку.
• Это исследование ИИ от MIT демонстрирует, как система машинного обучения, основанная на свете, может привести к созданию более мощных и эффективных моделей больших языковых моделей.

Исследователи все еще работают над этой системой для беспроводного соединения между человеческим телом и программным обеспечением. Это будет следующая версия этой модели. Главным преимуществом этой модели будет отсутствие прямого контакта. Над этой беспроводной моделью все еще работают над различными алгоритмами глубокого обучения. Производится тестирование гиперпараметров для повышения эффективности модели.