15:54, 08 Серпня 2019

«Facebook» фінансує експеримент з читання розуму*

“Facebook” оголосив прорив у своєму плані створити пристрій, який дозволяє людям набирати текст силою думки. Компанія фінансувала дослідження, яке розробило алгоритми машинного навчання, здатні перетворити мозкову діяльність у мовленнєву. Дослідження зосереджувалося на пацієнтах з епілепсією, у яких були розміщені записуючі електроди на головному мозку, щоб оцінити походження їх приступів, до проведення операції. Facebook сподівається, що це прокладе шлях для “повністю неінвазивного пристрою, який можна носити” і який зможе обробляти 100 слів за хвилину.

Вчені Каліфорнійського університету в Сан-Франциско попросили пацієнтів відповісти вголос на список простих запитань з множинним вибором, упорядкованих випадковим чином. І алгоритми навчилися визначати:

– питання, яке їм задавали, 75 % випадків

– їх обрана відповідь, 61 % випадків

“Більшість попередніх підходів були зосереджені лише на розшифровці мови, — пояснив проф. Едді Чанг, — але тут ми демонструємо значення розшифровки обох сторін розмови — і ті питання, які вони чують, і те, що вони говорять у відповідь.” “Це підсилює нашу інтуїцію, що мова — це не те, що відбувається у вакуумі, і будь-яка спроба розшифрувати те, що намагаються сказати пацієнти з порушеннями мови, буде вдосконалена, враховуючи повний контекст, у якому вони намагаються спілкуватися. У цей час пацієнти з втратою мови через параліч обмежуються написанням слів дуже повільно, використовуючи залишкові рухи очей або смикання м’язів для управління комп’ютерним інтерфейсом. Але, у багатьох випадках, інформація, необхідна для забезпечення вільної мови, все ще є в їхньому мозку. Нам просто потрібна технологія, яка б допомогла їм її висловити”.

Дослідник Девід Мозес повідомив: “Важливо пам’ятати, що ми цього досягли, використовуючи дуже обмежений словниковий запас, але в майбутніх дослідженнях ми сподіваємося збільшити гнучкість, а також точність того, що ми можемо перекласти з мозкової діяльності”. Дослідження опубліковане в “Nature Communications”.

“Зрештою, дослідники сподіваються досягти швидкості декодування в режимі реального часу 100 слів на хвилину зі швидкістю 1000 слів і частотою помилок слова менше 17 %”, — зазначає у своєму блозі “Facebook”. “І демонструючи доказову концепцію використання імплантованих електродів як частину їхніх зусиль для допомоги пацієнтам із втратою мови, ми сподіваємось, що робота UCSF повідомить про нашу розробку алгоритмів декодування та технічних характеристик, необхідних для повністю неінвазивного пристрою, який можна носити. Замість того, щоб дивитися вниз на екран телефону або розламувати ноутбук, ми можемо підтримувати контакт з очима та отримувати корисну інформацію та контекст, не пропускаючи жодної деталі”.

Тим часом компанія Ілона Маска, “Nelonink”, звернулася до американських регуляторів з проханням дозволити розпочати тестування власного пристрою для читання мозку на людях.

Деякі в цій галузі вважають, що настав час зупинитися на розгляді етики таких досліджень та можливостей, які вони відкривають для майбутнього. Звичайно, штучний інтелект має величезні потенційні переваги. Відомий меценат і прихильник обережного використання штучного інтелекту, Лів Борі, яка також є професійним гравцем в покер, виступає з численними промовами та інтерв’ю, де намагається привернути увагу людей до цього питання. Вона вважає, що проблема безпеки штучного інтелекту є однією з найбільших і в той же час найбільш занедбаних проблем. Обсяг стимулів для побудови та розвитку неймовірний, прогрес відбувається надзвичайно швидко, величезна кількість інвестицій залучається для ще більшого прискорення розвитку цієї технології, але в той же час фінансується порівняно мало досліджень, щоб переконатися, що все це робиться  безпечно. Нейро-етик проф. Ніта Фарахані сказала “MIT Review”, що для неї мозок — це ледь не єдине безпечне місце для свободи думок, фантазій та для інакомислення, тому не варто поспішати з проникненням в найпотаємніші його глибини.

Нюансове розуміння структури людського мозку може допомогти перебудувати ієрархічні моделі глибокого навчання. Глибоке навчання, галузь машинного навчання, базується на наборі алгоритмів, які намагаються моделювати абстракції даних високого рівня. Це покращить програми розпізнавання мовлення / зображення та засоби обробки мови, розуміючи міміку, жести, тон голосу та інші абстрактні поняття. Ми стоїмо на порозі досвіду мовленнєвих технологій, що призведе до більш практичних цифрових помічників і точного розпізнавання обличчя, що виведе системи безпеки на наступний рівень.

Прихильники розвитку технологій штучного інтелекту вважають, що світ стане кращим місцем для наступних поколінь, коли технологія запрацює трансформативно і невидимо. У той час як місцевий інтелект людського роду виробляє винаходи, які є всюдисущими, злиття людського інтелекту та штучного інтелекту посилить зростання та забезпечить стійкий прогрес.

 

Повідомити про помилку

Текст, який буде надіслано нашим редакторам: