丽莎老师讲机器人之人工智能意识识别已经实现欢迎收听丽莎老师讲机器人，想要孩子参加机器人竞赛、创意编程、创客竞赛的辅导，找丽莎老师！欢迎添加微信号：153 5359 2068，或搜索钉钉群：3153 2843。将大脑活动转化为文本的系统。对于那些无法说话的人，例如患有锁定综合征的人，可能会彻底改变生活。旧金山加利福尼亚大学实验室的研究人员训练了一种机器学习算法，可以从神经元数据中提取含义。为了训练他们的AI，研究人员试听了四名参与者的神经活动。作为癫痫病患者，每个参与者都植入了脑电极以监测癫痫发作。向参与者提供了至少要朗读三遍的50句话。正如他们所做的那样，研究人员收集了神经数据，还进行了录音。该研究列出了参与者列举的少数句子，其中包括：“那些音乐家和谐地融为一体。”“她穿着温暖的羊毛羊毛工作服。”“那些小偷偷走了三十颗珠宝。”“厨房里乱七八糟。”该算法的任务是分析收集的神经数据，并预测何时生成数据。与参与者音频记录中捕获的非语言声音相关的数据首先被剔除。研究人员的算法很快就学会了预测与神经数据块相关的单词。AI预测说出“一只小鸟在看着骚动”时生成的数据将意味着“那只小鸟在看着骚动”非常接近，而“用梯子救猫和那只男人”被预测例如，“将使用哪个梯子来营救猫和人。”准确性因参与者而异。基于一个参与者的算法在训练另一个参与者方面具有先机，这表明随着时间的推移和重复使用AI的训练会变得更加容易。该系统令人印象深刻，因为它为每个参与者使用不到40分钟的训练数据，而不是其他尝试从神经数据中提取文本所需的大量时间。通过这样做，它们可以达到迄今为止尚未达到的精确度。”先前从神经活动中获取语音的尝试主要集中在构建语音的音素上，而这次研究人员则专注于整体单词。尽管肯定有比音素更多的单词，因此这构成了更大的挑战，“连续语音中任何特定音素的产生都受到其前音素的强烈影响，从而降低了其可分辨性。” 为了最大程度地降低基于单词的方法的难度，口头句子总共使用了250个单词。显然，还有改进的空间。AI还预言“那些音乐家很棒的和谐”是“菠菜是著名的歌手”。“她穿着温暖的羊毛羊毛工作服”被误认为“绿洲是海市rage楼”。“那些小偷偷走了三十颗珠宝”被误解为“哪个剧院放映了鹅妈妈”，而算法预测的数据“厨房里乱了”表示“有帮助他偷了饼干”。当然，这项研究涉及的词汇是有限的，句子范例也是如此。“如果您尝试使用的[50个句子]之外，解码会变得更加糟糕。” 另一个明显的警告来自这样一个事实，即AI是根据每个参与者大声说出的句子来训练的，这对于被锁定的患者是不可能的。这项研究仍然令人鼓舞。对于其中一位参与者的预测，只需进行3％的微小修正即可。这实际上比人类转录中发现的5％错误率要好

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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