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亞馬遜(Amazon)和Google等公司的智慧助理近幾年的發展﹐已可準確辨識人們的語音指令。但另一個更難以置信的里程碑可能就在眼前﹐這將使語音辨識相形見絀。人工智慧(AI)可將大腦活動轉化為文字﹐而不需要使用者說話。
加州大學舊金山分校(University of California San Francisco, UCSF)神經外科醫生領導的團隊﹐使用一種新的方法來解碼皮層腦電圖(electrocorticogram)﹐這是由植入大腦的電極所接收的大腦皮層電脈衝記錄。這項研究招募四名癲癇患者參與實驗﹐這些患者大腦已植入電極以監控癲癇發作狀況。實驗方式為讓參與者大聲朗讀並重複30至50個不同的句子﹐同時記錄他們的大腦活動﹐然後將數據輸入到人工智慧神經網路。
這個神經網路會根據實驗過程收集到的音檔﹐分析與某些語音特徵相對應的大腦活動模式﹐例如母音﹑子音或口部動作。並使用神經網路從重複句子收集的皮層活動去分析表現特徵﹐然後試著預測說話內容。實驗結果顯示﹐錯誤率平均低於3％﹐但超出訓練集使用的句子會產生較差的結果。不過在嚴格定義的實驗條件下﹐這可能是AI有史以來最接近實現讀心術的一次實驗。
在論文中﹐團隊詳細介紹參與者所說句子的許多範例﹐以及AI產生的預測結果﹐有些顯而易見的錯誤與人耳聽到的語音有很大不同﹐這可能是由於引入AI的數據量有限。儘管存在怪異的明顯錯誤﹐但整體來說﹐此AI系統仍可成為解讀大腦活動的新基準﹐相當於單字錯誤率為5％的專業語音轉文字系統 。當然﹐處理一般對話的語音轉文字系統必須有成千上萬個單詞的詞彙庫。相比之下﹐該系統僅學習有限短句中大約250個單詞的皮質特徵﹐因此將兩者比較未盡公平。
研究小組認為該系統未來可能成為語言障礙患者與外界溝通的機會。研究人員解釋﹕「已長期植入電極的受測者可用於訓練的數據量﹐將比本研究中使用約半小時語音還要大幾個數量級﹐也就是說詞彙庫和彈性還有再大幅度擴展的可能性。」。
作者: akcool 時間: 2020-5-5 12:51 AM
如果這個科技可以繼續進步下去
我們可以透過意識交流了
用想的打字傳賴
可能以後的人都會漸漸地失去說話的能力 因為一切只需要意識作者: conductor57 時間: 2020-5-8 12:24 AM
