Inteligjenca artificiale po lexon mendjet gjithnjë e më shpejt: “Dekoderi i trurit” e di se çfarë ka në mendjen e njerëzve, edhe nëse ata nuk e shprehin atë

Shkencëtarët kanë përmirësuar më tej të ashtuquajturat “dekoder truri”, i cili përdor inteligjencën artificiale (AI) për të kthyer mendimet në tekst, shkruan Live Science.

Një algoritëm i ri konvertimi mund të trajnojë shpejt një dekoder ekzistues për të lexuar mendimet nga truri i një personi tjetër, thotë një ekip ekspertësh amerikanë në një studim të ri. Gjetjet e tyre një ditë mund të ndihmojnë njerëzit me afazi, një çrregullim i trurit që ndikon në aftësinë e një personi për të komunikuar, thonë shkencëtarët.

Dekoderi i trurit përdor mësimin e makinës për të përkthyer mendimet e një personi në tekst, bazuar në përgjigjet e trurit të tyre ndaj historive që ata kanë dëgjuar. Sidoqoftë, versionet e mëparshme të dekoderit kërkonin që pjesëmarrësit të dëgjonin histori në një skaner MRI për periudha të gjata kohore, ndërsa ata dekoderë punonin vetëm te individët për të cilët ishin konfiguruar.

“Njerëzit me afazi shpesh kanë probleme me të kuptuarit e gjuhës, si dhe me shqiptimin e gjuhës”. “Pra, nëse është kështu, atëherë ne nuk mund të jemi në gjendje të modelojmë trurin e tyre fare duke parë se si truri i tyre reagon ndaj historive që dëgjojnë,” tha bashkëautori i studimit Alexander Huth, një neuroshkencëtar në Universitetin e Teksasit në Austin.

Në studimin e ri, të botuar më 6 shkurt në revistën Current Biology, Huth dhe bashkëautori Jerry Teng, një student i diplomuar në Universitetin e Teksasit, hulumtuan se si të kapërcehet ky kufizim.

“Në këtë studim, ne pyetëm veten, a mund të bëjmë diçka ndryshe?” “A mund të transferojmë në thelb dekoderin që kemi bërë për trurin e një personi në trurin e një personi tjetër?” tha ai.

Studiuesit fillimisht trajnuan dekoderin e trurit tek disa pjesëmarrës referencë me metodën e modës së vjetër të formës së gjatë – duke mbledhur të dhëna funksionale MRI ndërsa pjesëmarrësit dëgjuan 10 orë histori radiofonike. Më pas ata trajnuan dy algoritme për të konvertuar pjesëmarrësit referencë dhe një grup tjetër pjesëmarrësish “të synuar”: njëri duke përdorur të dhënat e mbledhura ndërsa pjesëmarrësit shpenzuan 70 minuta duke dëgjuar histori radiofonike dhe tjetri ndërsa shikonin 70 minuta pantallona të shkurtra të heshtura të Pixar që nuk kishin lidhje me tregimet e radios.

Duke përdorur një teknikë të quajtur përputhje funksionale, ekipi hartoi sesi truri i referencës dhe pjesëmarrësve të synuar reaguan ndaj të njëjtave histori audio ose filmike. Ata e përdorën atë informacion për të trajnuar dekoderin për të punuar me trurin e pjesëmarrësve të synuar, pa pasur nevojë të mbledhin orë të tëra të dhënash për të trajnuar modelin.

Më pas, ekipi testoi dekoderin duke përdorur një histori të shkurtër që asnjë nga pjesëmarrësit nuk e kishte dëgjuar më parë. Megjithëse parashikimet e dekoderit ishin disi më të sakta për pjesëmarrësit e referencës origjinale sesa për ata që përdorin konvertues, fjalët që ai parashikoi bazuar në skanimet e trurit të secilit pjesëmarrës ishin ende të lidhura semantikisht me ato të përdorura në historinë e testit.

“Gjëja vërtet befasuese dhe interesante është se ne mund ta bëjmë atë edhe pa përdorur të dhëna gjuhësore.” “Kështu që ne mund të kemi të dhëna që mbledhim vetëm ndërsa dikush po shikon video të heshtura dhe më pas mund t’i përdorim ato për të ndërtuar këtë dekoder gjuhësor për trurin e tyre,” tha Huth për Live Science.