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텔레파시 인간-AI ​​소통의 주요 혁신: MindSpeech가 매끄러운 생각을 텍스트로 디코딩

텔레파시 인간-AI ​​소통의 주요 혁신: MindSpeech가 매끄러운 생각을 텍스트로 디코딩

텔레파시 인간-AI ​​소통의 주요 혁신: MindSpeech가 매끄러운 생각을 텍스트로 디코딩

인간과 AI의 상호 작용에서 혁신적인 도약이 이루어지면서 과학자들은 마인드포털 MindSpeech를 성공적으로 개발했습니다. 이는 침습적 절차 없이 연속적인 상상의 말을 일관된 텍스트로 디코딩할 수 있는 최초의 AI 모델입니다. 이 발전은 인간과 기계 간의 원활하고 직관적인 커뮤니케이션을 추구하는 데 있어 중요한 이정표입니다.

선구적 연구: 비침습적 사고 디코딩

주요 전문가 팀에서 수행하여 출판된 연구 아르시브 그리고 리서치게이트MindSpeech가 통제된 테스트 조건에서 복잡하고 자유로운 생각을 텍스트로 디코딩하는 방법을 보여줍니다. 침습적 수술이 필요하거나 간단하고 기억된 언어적 단서에 국한되었던 이전의 노력과 달리, 이 연구는 AI가 뇌 활동에서 상상된 말을 비침습적으로 동적으로 해석할 수 있음을 보여줍니다.

연구원들은 휴대용을 사용했습니다. 고밀도 기능성 근적외선 분광법 (fNIRS) 시스템을 사용하여 참가자들이 다양한 주제에 대한 문장을 상상하는 동안 뇌 활동을 모니터링했습니다. 이 새로운 접근 방식은 ‘워드 클라우드’ 과제를 포함했으며, 참가자들에게 단어가 제시되고 이 단어와 관련된 문장을 상상하도록 요청했습니다. 이 과제는 영어에서 가장 자주 사용되는 단어의 90% 이상을 다루었으며, 참가자 한 명당 433~827개의 문장으로 구성된 풍부한 데이터 세트를 생성했으며, 평균 길이는 9.34단어였습니다.

고급 AI 활용: Llama2 및 Brain Signals

MindSpeech의 AI 구성 요소는 다음에 의해 구동됩니다. Llama2 대규모 언어 모델 (LLM), 뇌 신호 생성 임베딩에 의해 안내되는 정교한 텍스트 생성 도구. 이러한 임베딩은 뇌 신호를 컨텍스트 입력 텍스트와 통합하여 생성되었으며, AI가 상상의 음성에서 일관된 텍스트를 생성할 수 있도록 합니다.

BLEU-1 및 BERT P 점수와 같은 주요 지표는 AI 모델의 정확도를 평가하는 데 사용되었습니다. 결과는 인상적이었으며, 4명의 참가자 중 3명의 디코딩 정확도가 통계적으로 유의미하게 향상되었습니다. 예를 들어, 참가자 1의 BLEU-1 점수는 순열 입력을 사용한 경우 0.224에 비해 0.265로 상당히 높았으며, p값은 0.004로 상상의 생각과 긴밀하게 일치하는 텍스트를 생성하는 데 강력한 성과를 나타냈습니다.

뇌 활동 매핑 및 모델 훈련

이 연구는 또한 상상된 말과 관련된 뇌 활동을 매핑하여 측면 측두엽 피질, 등외측 전두엽 피질(DLPFC) 및 후두엽의 시각 처리 영역과 같은 영역에 초점을 맞추었습니다. 이러한 발견은 음성 인코딩에 대한 이전 연구와 일치하며 비침습적 뇌 모니터링에 fNIRS를 사용하는 것이 가능하다는 것을 강조합니다.

AI 모델을 훈련하는 데는 복잡한 신속한 튜닝 프로세스가 포함되었는데, 여기서 뇌 신호는 임베딩으로 변환되어 LLM이 텍스트를 생성하는 데 사용되었습니다. 이 접근 방식을 통해 언어적으로 일관성이 있을 뿐만 아니라 원래 상상된 음성과 의미적으로 유사한 문장을 생성할 수 있었습니다.

원활한 인간-AI ​​소통을 향한 한 걸음

MindSpeech는 AI 연구에서 획기적인 성과를 나타내며, 침습적 시술 없이 뇌에서 연속적인 상상의 말을 디코딩하는 것이 가능하다는 것을 처음으로 보여주었습니다. 이 개발은 AI 시스템과 보다 자연스럽고 직관적인 커뮤니케이션을 위한 길을 열어 인간이 기술과 상호 작용하는 방식을 잠재적으로 변화시킵니다.

이 연구의 성공은 또한 이 분야에서 더 발전할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 이 기술은 아직 널리 사용될 준비가 되지 않았지만, 이 연구 결과는 AI와의 텔레파시 커뮤니케이션이 현실이 될 수 있는 미래를 엿볼 수 있게 해줍니다.

의미와 미래 연구

이 연구의 의미는 의사소통 장애가 있는 개인을 위한 보조 기술 향상에서 인간-컴퓨터 상호작용의 새로운 지평을 여는 것까지 광범위합니다. 그러나 이 연구는 또한 AI 모델의 민감성과 일반화 가능성을 개선하고 더 광범위한 사용자와 애플리케이션에 적용하는 것과 같은 앞으로의 과제를 지적합니다.

향후 연구는 AI 알고리즘을 개선하고, 더 많은 참여자를 통해 데이터 세트를 확장하고, 기술의 실시간 응용 프로그램을 탐구하는 데 중점을 둘 것입니다. 목표는 광범위한 생각과 아이디어를 텍스트나 다른 형태의 커뮤니케이션으로 디코딩할 수 있는 진정으로 매끄럽고 보편적인 뇌-컴퓨터 인터페이스를 만드는 것입니다.

결론

MindSpeech는 인간과 AI의 소통 분야에서 선구적인 혁신을 이루어낸 기술로, 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스의 놀라운 잠재력을 보여줍니다.

이 회사에 대해 더 자세히 알고 싶은 독자는 다음을 읽어야 합니다. 에크람 알람과의 인터뷰MindPortal의 CEO이자 공동 창립자인 MindPortal이 정신적 과정을 통해 대규모 언어 모델과 어떻게 상호 작용하는지 논의합니다.

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