人工智能读心术深度分析.doc
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1、人工智能读心术深度分析对于许多无法发出声音的人来说,他们想说的话会通过某种信号隐藏在大脑中。人类无法直接破译这些信号。但是,最近有三个研究小组在“破译”这种大脑语言密码上取得了一定进展。Science杂志最新报道了哥伦比亚大学(Columbia University)、德国不莱梅大学(Bremen)和加州大学旧金山分校的三个研究小组的相关研究:通过手术,他们在大脑上放置电极,搜集电极产生的数据,再将其通过计算机变成语音信息;接着通过神经网络模型,他们重建了在某些情况下,可以被人类听众所理解的单词和语句。通过计算机让失去语言能力的人表达自己并不罕见,物理学家斯蒂芬霍金在世时,就会通过拉紧他的脸颊
2、肌肉,以触发安装在眼镜上的开关。对于经历中风或其他疾病失去说话能力的人,他们可以使用他们的眼睛或做出其他小幅动作用来控制光标或选择屏幕上的字母。但是,如果脑机接口直接重塑语音,这样的患者可能会重新获得更多曾经丧失的能力:例如,控制音调变化,或者介入一个快速的对话。研究该问题的道路困难重重。哥伦比亚大学(Columbia University)计算机科学家Nima Mesgarani说:“我们正试图找出在不同时间点打开与关闭神经元的模式,并由此推断语音内容。”“神经元间的映射并不浅显直白。”这些信号如何转换为语音声音因人而异,因此模型必须针对每个人进行独特“训练”。这些模型将在非常精确的数据上表
3、现最好而搜集这些精准的数据需要打开我们的头盖骨。研究人员只能在极少数情况下才会进行此类危险性记录:一种情况是在移除脑肿瘤期间,暴露在外的大脑产生的电读数能够帮助外科医生定位以避开关键的语音及运动区;另一种情况是在手术前为癫痫患者植入电极并保持数天以确定癫痫发作起因。瑞士日内瓦大学神经工程师Stephanie Martin表示说,“我们最多只有20分钟,最多30分钟来收集数据真的非常非常受限。”新论文背后的研究组尽量最大化利用数据、将信息提供给神经网络;神经网络通过将信息传递到计算“节点”层来处理复杂的行为模式。网络通过调整节点之间的连接来学习。本实验则使用人类产生或听到的语音以及与此同时大脑活
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