Image : Placidplace/Pixabay
Des chercheurs de l’Université du Texas à Austin ont développé un nouveau système d’intelligence artificielle capable de traduire les pensées des gens en texte. Le «décodeur sémantique», comme on l’appelle, a été conçu pour aider les personnes mentalement conscientes mais incapables de parler physiquement (par exemple, les personnes affaiblies par des accidents vasculaires cérébraux) à communiquer à nouveau de manière intelligible, et bien qu’il ne semble pas que la technologie touchera le grand public de sitôt sous la forme de claviers à lecture de pensées, le développement est unique en ce qu’il est non invasif et ne nécessite pas d’implants chirurgicaux. L’IA est capable de traduire certaines pensées en T, selon une image qui compare les stimuli réels et décodés.
“Pour une méthode non invasive, c’est un vrai bond en avant par rapport à ce qui se faisait avant, ce qui est généralement composé de mots simples ou de phrases courtes », a déclaré Alex Huth, professeur adjoint de neurosciences et d’informatique à l’UT Austin, qui a codirigé l’étude.”Nous demandons au modèle de décoder le langage continu pendant de longues périodes avec des idées compliquées.”
D’après un Université du Texas à Austin post :
Contrairement à d’autres systèmes de décodage de langage en développement, ce système n’exige pas que les sujets aient des implants chirurgicaux , rendant le processus non invasif. Les participants n’ont pas non plus besoin d’utiliser uniquement des mots d’une liste prescrite. L’activité cérébrale est mesurée à l’aide d’un scanner IRMf après une formation approfondie du décodeur, dans laquelle l’individu écoute des heures de podcasts dans le scanner. Plus tard, à condition que le participant soit ouvert au décodage de ses pensées, le fait qu’il écoute une nouvelle histoire ou qu’il imagine raconter une histoire permet à la machine de générer le texte correspondant à partir de la seule activité cérébrale.
Le résultat n’est pas un mot-transcription mot-à-mot. Au lieu de cela, les chercheurs l’ont conçu pour capturer l’essentiel de ce qui est dit ou pensé, bien qu’imparfaitement. Environ la moitié du temps, lorsque le décodeur a été formé pour surveiller l’activité cérébrale d’un participant, la machine produit un texte qui correspond étroitement (et parfois précisément) à la signification prévue des mots originaux.
Par exemple, dans des expériences , un participant écoutant un conférencier dire: « Je n’ai pas encore mon permis de conduire » a vu ses pensées traduites par: « Elle n’a même pas encore commencé à apprendre à conduire. En écoutant les mots,”Je ne savais pas si je devais crier, pleurer ou m’enfuir. Au lieu de cela, j’ai dit: « Laisse-moi tranquille !”height=”342″src=”https://www.thefpsreview.com/wp-content/uploads/2023/05/ai-thoughts-to-text-actual-decoded-1024×342.png”>Image : Université de Texas à Austin
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