Nuo pat dirbtinio intelekto, \u017emon\u0117s sugalvoja vis \u012fdomesni\u0173 panaudojimo b\u016bd\u0173 \u0161iai technologijai. Neurologijos sritis n\u0117ra i\u0161imtis. \u201eFacebook\u201c motinin\u0117s kompanijos \u201eMeta\u201c tyr\u0117jai teigia, kad dirbtinis intelektas gali pad\u0117ti t\u016bkstan\u010diams \u017emoni\u0173 bendrauti. \u017dmon\u0117ms, kurie negali bendrauti kalba, gestais ar ra\u0161tu.<\/p>\n
Supaprastintas \u0161ios technologijos paai\u0161kinimas yra \u017emoni\u0173 smegen\u0173 veiklos nuskaitymas naudojant magnetoencefalografij\u0105 arba elektroencefalografij\u0105 ir gaut\u0173 duomen\u0173 koreliacija su kalbos modeliu, taip sukuriant \u017eod\u017eius ar sakinius.<\/p>\n
Siekdama \u0161io tikslo, \u201eMeta\u201c komanda apmok\u0117 skai\u010diavimo \u012frank\u012f aptikti \u017eod\u017eius ir sakinius 56 000 valand\u0173 kalbos \u012fra\u0161uose 53 kalbomis. Tai apima kalbos atpa\u017einim\u0105 platesniu lygmeniu kaip \u017eod\u017eiai ar sakiniai ir detalesniu lygmeniu \u2013 atskiros raid\u0117s ir skiemenys.<\/p>\n
Tada \u201eMeta\u201c komanda pritaik\u0117 \u0161\u012f dirbtinio intelekto kalbos model\u012f \u012fvairiose duomen\u0173 baz\u0117se, kuriose yra 169 savanori\u0173 smegen\u0173 veiklos rodmenys. \u0160ie savanoriai klaus\u0117si sakini\u0173 ir \u017eod\u017ei\u0173 i\u0161 \u012fvairi\u0173 knyg\u0173. Tada dirbtinio intelekto kalbos modeliui teko sud\u0117tinga u\u017eduotis sur\u016b\u0161iuoti did\u017eiulius duomen\u0173 kiekius, sukuriant algoritm\u0105, atpa\u017e\u012fstant\u012f konkre\u010dias raides, \u017eod\u017eius ir sakinius, nuskaitant \u017emogaus smegen\u0173 bangas.<\/p>\n
V\u0117liau, naudodami skai\u010diavimo metod\u0105, kuris atspindi fizinius skirtumus tarp skirting\u0173 tiriam\u0173j\u0173 smegen\u0173, komanda band\u0117 i\u0161\u0161ifruoti tai, k\u0105 tiriamieji gird\u0117jo, analizuojant vos trij\u0173 sekund\u017ei\u0173 smegen\u0173 veiklos duomenis.<\/p>\n
AI modelis tada pateik\u0117 daugiau nei 1000 galim\u0173 \u017eod\u017ei\u0173, kuriuos gal\u0117jo gird\u0117ti bandymo dalyviai, pasi\u016blym\u0173. Pasak mokslinink\u0173, teisingas atsakymas 73 procent\u0173 atvej\u0173 buvo tarp TOP 10 dirbtinio intelekto pasi\u016blym\u0173.<\/p>\n
Tokie rezultatai yra daugiau nei daug \u017eadantys ankstyviesiems tyrimo etapams. Bet kod\u0117l b\u016btent \u0161is tyrimas yra toks svarbus? Juk ir dabar egzistuoja technologijos, kurios skaito ir interpretuoja smegen\u0173 veikl\u0105. Pagrindinis skirtumas yra tas, kad visos esamoms tokio pob\u016bd\u017eio technologijos reikalauja riziking\u0173 operacij\u0173 elektrod\u0173 implantacijai \u012f smegenis, o \u0161is metodas, kad ir vis dar pradiniame etape, n\u0117ra chirurginis.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Nuo pat dirbtinio intelekto, \u017emon\u0117s sugalvoja vis \u012fdomesni\u0173 panaudojimo b\u016bd\u0173 \u0161iai technologijai. Neurologijos sritis n\u0117ra i\u0161imtis. \u201eFacebook\u201c motinin\u0117s kompanijos \u201eMeta\u201c tyr\u0117jai teigia, kad dirbtinis intelektas gali pad\u0117ti t\u016bkstan\u010diams \u017emoni\u0173 bendrauti. \u017dmon\u0117ms, kurie negali bendrauti kalba, gestais ar ra\u0161tu. Supaprastintas \u0161ios technologijos paai\u0161kinimas yra \u017emoni\u0173 smegen\u0173 veiklos nuskaitymas naudojant magnetoencefalografij\u0105 arba elektroencefalografij\u0105 ir gaut\u0173 duomen\u0173 koreliacija […]<\/p>\n","protected":false},"author":28,"featured_media":6519,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-6673","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6673"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/28"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6673"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6673\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6675,"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6673\/revisions\/6675"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6519"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6673"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6673"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.teslapay.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6673"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}