Машинное и глубокое обучение: Так работает нейросеть

Научные сотрудники, занимающиеся машинным обучением в Университете Калифорнии, разработали нейронную сеть, демонстрирующую высокую точность в расшифровке мозговых волн, связанных с речью, в режиме реального времени.

В рамках исследования четыре добровольца зачитывали предложения вслух. В это время электроды осуществляли сбор данных об их мозговой активности, а разработанный алгоритм выявлял регулярно повторяющиеся команды или паттерны, которые мозг отправляет к различным отделам голосового аппарата, и сопоставлял их с конкретными звуками.

Затем звуки объединялись в слова и предложения. Результатом работы алгоритма стала возможность декодирования текста, состоящего из 30-50 предложений, с погрешностью, не превышающей 3%. При этом отмечалось, что скорость и точность «перевода» возрастали по мере «взаимодействия» машины с каждым новым участником, несмотря на то, что сами тексты не повторялись.

Кроме того, на качество расшифровки оказывало влияние количество базовых предложений, предварительно загруженных в систему перед началом эксперимента.

«В предыдущих исследованиях, посвященных расшифровке мозговых волн в речь, удавалось распознавать лишь отдельные слоги и иногда отдельные слова. Нам удалось продвинуться на шаг вперед в направлении полной расшифровки человеческой речи на основе анализа мозговых волн,» – отметил один из авторов исследования, доктор Джозеф Макин.

В планах ученых на будущее – расширение функциональности алгоритма путем добавления закономерностей, характерных для английского языка в целом.