Иако систем тренутно функционише тако што неуронске обрасце детектује и памти само када испитаник говори наглас, експерти тврде да ће у будућности моћи да служи и за комуникацију са онима који су изгубили моћ говора, попут оних који су „закључани“ у властитом телу.
Претварање унутрашњих мисли у текст
Научници верују, пошто је систем за претварање гласа у текст усавршен, да би на крају могли да претворе унутрашње мисли у текст. То би могло да помогне пацијентима који нису у могућности да говоре или куцају.
„Још нисмо дотле стигли, али мислимо да би овим могли да направимо основу“, рекао је доктор Џозеф Макин са Универзитета у Калифорнији, један од аутора истраживања америчих научника.
Макин и његове колеге су у журналу „Нејчер неуросајенс“ открили на који начин су развили систем. Студија је обухватила четири пацијента у чије су мозгове имплементиране електроде за праћење епилептичних напада.
Пацијенти су током експеримента добили задатак да наглас прочитају 50 реченица, као што су „Тина Тарнер је поп певачица“ и „Ти лопови су украли 30 драгуља“. Док су изговарали реченице, праћена је њихова мождана активност.
Очитане податке су потом унели у алгоритме машинског учења. Реч је, наиме, о систему вештаче интелигенције који податке о активностима мозга за сваку изговорену реченицу претвара у низ бројева.
Да би били сигурни да су бројеви исправни, систем је упоређивао звуке из малих делова података о можданој активности са аудио звуком из ког се црпе подаци. Низ бројева је затим убачен у други део система који га је претворио у низ речи.
У почетку, систем је избацивао бесмислице. Међутим, када су оне поновљене више пута резултат је био бољи, односно систем је „научио“ како се низ бројева односи на речи и које речи имају тенденцију да следе једна за другом.
Колико је систем савршен
Научници су потом прешли на следећу фазу, тестирање система, генеришући писани текст из можданих активности током говора.
Систем, како преноси „Гардијан“, није био савршен. Уочене су грешке при генерисању. Тако је рецимо реченица „Ови музичари су савршено хармонизовани“ декодирана као „Спанаћ је био познати певач“, а „Клупко жица је поред зида“ регистровао је као „Хоће ли Робин носити жути љиљан“.
Ипак, тим научника је утврдио да је тачност новог система далеко већа од претходних покушаја. Тачност је, како се прецизира, варирала од испитаника до испитаника, па је код неког одступање било око три одсто по реченици.
Научници такође указују да, за разлику од предходних верзија, овај алгоритам може да функционише само са малим бројем реченица.
„Ако покушате да изађете из оквира тих 50 реченица, декодирање се погоршава“, рекао је Макин, додајући да се систем вероватно ослања на комбинацију учења одређених реченица, идентификовања речи из мождане активности и препознавања општих образаца на енглеском.
Тим научника сматра да тренирањем алгоритама на подацима једног учесника експеримента значи да ће за крајњег корисника поступак бити једноставнији и да ће му требати мање података за тренинг.
У студији је учествовао и доктор Кристијан Херф, стручњак са Универзитета у Мастрихту, који каже да је истраживање импресивно јер је систему требало мање од 40 минута да савлада податке, за раслику од претходних система који су на то трошили милионе сати.
„На тај начин постигли су ниво тачности који до сада није виђен“, истакао је Херф.
Он је напоменуо да систем, међутим, још није могуће користити за многе болеснике јер се ослања на мождане активности забележене код људи који изговарају реченицу наглас.
„Овде није реч о преводу мисли. већ мождане активности укључене у говор“, објаснио је Херф.
Истакао је и да људи не би требало да брину о томе да ће други сада моћи да читају њихове мисли.
С друге стране, докторка Махназ Арванех са Универзитета у Шефилду, указује да је сада важно размотрити и етичка питања.
„Ми смо још јако, јако далеко од тачке да машине могу да читају наше мисли. Међутим, то не значи да не би требало да размишљамо о томе и да не треба да имамо планове који до тога воде“, закључила је она.
Прочитајте још:
