Jean-Rémi Kingas iš „Meta“ ir jo kolegos panaudojo esamus duomenų rinkinius, kuriuose užfiksuotos 169 žmonių smegenų bangos, kai jie klausėsi kalbančių žmonių įrašų. Komanda suskirstė duomenis į 3 sekundžių atkarpas ir tiek smegenų bangas, tiek garso failus pateikė dirbtiniam intelektui, kuris išmoko pastebėti jų tarpusavio dėsningumus.
Tyrėjai 10 proc. duomenų pasiliko testavimui – taip suteikdami dirbtiniam intelektui duomenis apie smegenų bangas, kurių jis niekada anksčiau neturėjo. Jie nustatė, kad iš 793 žodžių žodyno DI bent jau iš dalies sugebėjo nustatyti, kokių atskirų žodžių tuo metu asmuo klausėsi. Kiekvienam įrašui dirbtinis intelektas numatė 10 žodžių sąrašą, ir 73 proc. atvejų šiame sąraše buvo teisingas žodis.
Londono imperatoriškojo koledžo atstovas Thomas Knopfelis teigia, kad norint, jog sistema būtų pakankamai tiksli ir naudinga, ją reikėtų dar labiau patobulinti. Jis taip pat abejoja, ar komandos naudotos smegenų skenavimo priemonės – magnetoencefalografija ir elektroencefalografija, kurios abi yra neinvazinės – kada nors galės suteikti pakankamai išsamią informaciją apie smegenų būklę, kad būtų galima padidinti tikslumą.
„Tai susiję su informacijos srautu, – sako jis. – Tai tas pats, kas bandyti transliuoti HD filmą per senovinius analoginius telefoninius modemus. Net idealiomis sąlygomis, kai žmogus sėdi tamsiame kambaryje su ausinėmis ir tiesiog klausosi, smegenyse vyksta kiti dalykai. Realiame pasaulyje tai tampa visiškai neįmanoma“.
J-R.Kingas sako, kad šis tyrimas yra dar vienas žingsnis pirmyn – nes egzistuoja panašus ankstesnis mokslinis tyrimas, kurio metu dirbtinis intelektas buvo mokomas nustatyti, apie kokį žodį galvojo žmogus arba kokios dainos jis klausėsi (iš nedidelio pasirinkimų sąrašo). Mokslininkas teigia, kad nustatymas, kokius žodžius žmogus girdi, gali atnešti tik ribotą naudą, todėl būsimas jo komandos žingsnis – pabandyti interpretuoti žmogaus mintis ir leisti jam bendrauti.
„Manau, kad kitas žingsnis bus kalbos kūrimas. Šiame etape mes dar neiššifruojame minčių, – sako jis. – Turiu omenyje, kad neturime jokio supratimo, ar tai įmanoma, ar ne. Bet turint omenyje, kaip sunku įrašyti net ir tokį aiškų dalyką, kaip girdimas garsas – t. y. kalbos produkavimą – manau, kad tai bus dar sunkiau“.
J-R.Kingas nurodo, kad darbą atliko bendrovės mokslinis padalinys „Meta AI“, kuris viešai publikuoja bendrus mašininio mokymosi (angl. machine learning) tyrimus, kad jais galėtų naudotis kiti tyrėjai – ir nėra įsipareigojęs kurti praktinių taikymų.
„Šiame etape nesiekiame sukurti jokio produkto, – teigia mokslininkas. – O kalbant apie tai, ar atsiras šių tyrimų pritaikymo galimybės – manau, kad tai įmanoma, tačiau tai taip pat šiek tiek tolimesnis dalykas“.
Tyrimas skelbiamas „arXiv“.
Parengta pagal „New Scientist“.
