ستساعدك المقالة التالية: يطور باحثو ستانفورد نظامًا لا يصدق لواجهة الدماغ والحاسوب (BCI) يمكنه تحويل النشاط العصبي المرتبط بالكلام إلى نص بسرعة 62 كلمة في الدقيقة
هل تخيلت يومًا أن الشخص الذي فقد قدرته على الكلام ولا يستطيع نطق الكلمات بوضوح سيكون قادرًا على إيصال ما يريد قوله؟
لقد تحقق هذا مع التطورات المذهلة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يتم إجراء العديد من الأبحاث الجديدة ، ويتم إنشاء العديد من الخوارزميات لتلبية الاحتياجات المختلفة للبشرية. طور باحثون في جامعة ستانفورد واجهة واحدة من هذا القبيل. يمكن أن تساعد واجهة الدماغ والحاسوب هذه الشخص المصاب بحالة مثل الشلل على نقل أفكاره والتواصل بسرعة 62 كلمة في الدقيقة.
يتم تعريف واجهة الدماغ والحاسوب (BCI) ببساطة على أنها جهاز يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع أجهزة الكمبيوتر فقط من خلال نشاط الدماغ. إنه مسار مباشر بمساعدة النشاط الكهربائي للدماغ يحاول التواصل مع جهاز غريب. هذا الجهاز الخارجي هو في الغالب جهاز كمبيوتر أو طرف آلي. في الذكاء الاصطناعي ، يقيس BCI نشاط الجهاز العصبي المركزي (CNS) ويحوله إلى ناتج اصطناعي. يستبدل هذا الإخراج ويعزز ناتج الجهاز العصبي المركزي الطبيعي ، مما يعدل التفاعلات بين الجهاز العصبي المركزي والبيئة الأجنبية.
استخدم باحثو جامعة ستانفورد الشبكة العصبية المتكررة (RNN) لمعالجة واجهة الدماغ والحاسوب ، مما يجعلها قادرة على توليف الكلام من الإشارات التي يتم العثور عليها والتقاطها في دماغ المريض. بالمقارنة مع مناهج BCI الموجودة سابقًا والتي تسمح بفك تشفير الكلام ، فإن هذه الطريقة الأخيرة تمكن الشخص من التواصل بسرعة 62 كلمة في الدقيقة وهو أسرع بـ 3.4 مرات من الكلمات السابقة. مع ثورة الذكاء الاصطناعي والدخول في كل مجال ، مثل الرعاية الصحية والطب ، يمكن أن تساعد واجهة تحويل الكلام إلى نص الجديدة الأشخاص الذين يعانون من عدم القدرة على إنتاج كلام واضح للتواصل بشكل فعال.
شارك الباحثون أن النظام قد تم إثباته في شخص يعاني من فقدان القدرة على الكلام بسبب التصلب الجانبي الضموري (ALS). تمت معالجة النظام من خلال تدريب RNN ، وتحديداً نموذج وحدة البوابات المتكررة (GRU). حاول الفريق التقاط الكلمات التي نطق بها المريض عندما حاولت التحدث باستخدام مصفوفات أقطاب كهربائية داخل القشرة مزروعة في دماغ المريض. تسجل مصفوفات الأقطاب الكهربائية الدقيقة هذه الإشارات بدقة خلية عصبية واحدة. ثم تم نقل هذه الإشارات إلى نموذج GRU لفك تشفير الكلام.
ذكر الباحثون أنه عندما تم تدريب نموذج RNN على مفردات محدودة مكونة من 50 كلمة ، أظهر نظام BCI معدل خطأ بنسبة 9.1٪. بعد زيادة المفردات إلى 125 ألف كلمة ، تغير معدل الخطأ إلى 23.8٪. تحسن معدل الخطأ إلى 17.4٪ عند إضافة نموذج لغة إلى مفكك التشفير. بلغ إجمالي البيانات التي جمعها الفريق لغرض التدريب 10850 جملة تم إجراؤها من خلال إظهار بضع مئات من الجمل كل يوم للمريض لينطقها. التقطت الأقطاب الكهربائية الدقيقة الإشارات العصبية بمجرد أن ينطق المريض الجمل.
هذا النظام هو بالتأكيد طفرة في عمل BCIs ، حيث يتم إجراء الكثير من الأبحاث حول فك رموز نشاط الدماغ. يمكن لهذا التطور أن يساعد بشكل كبير المرضى المصابين بالشلل والسكتة الدماغية وما إلى ذلك. مع أداء أفضل بمقدار 3.4 مرة من الأساليب الحالية ، يمكن لهذا النظام أن يعمل العجائب.
