A tudósok megtanultak, hogyan lehet az agyi tevékenységeket szöveggé fordítani

A Yale, a Dartmut és a Cambridge -i egyetemek tudósai kifejlesztettek egy Mindllm modellt, amely képes konvertálni a funkcionális rezonancia réteg (FMRI) jeleit szöveggé. A korábbi módszerekkel ellentétben nem igényel személyes beállításokat minden személy számára.

Korábban az agyi tevékenység szöveggé történő átalakítására irányuló erőfeszítések alacsony pontos problémákkal szembesültek, korlátozott feladatok sorozatát, és nem tudtak dolgozni különböző emberekkel. A jelenlegi modellek az agy személyes tulajdonságaitól függnek, és a tudást az új felhasználók számára rosszul tolerálják. A Mindllm eltérő megközelítést alkalmaz az agyi funkció általános törvényeinek kezelése alapján, lehetővé téve, hogy jobban alkalmazkodjon a különböző emberekhez és feladatokhoz.

A modell két fő komponenst tartalmaz: az fMRI kódoló és a nyelvi ideghálózat. Szkennelje be az agyat, hogy ossza meg azt kicsi háromdimenziós területre – a Vokshi, a szám és a különböző emberek helyszínei. Az agy funkciói azonban továbbra is hasonlóak, és a Mindllm elemzi az agy aktivitását, ezzel a tulajdonsággal.

Egy speciális jelfeldolgozó mechanizmus segíti a modellt az információ és az agyi irányítási módszer (BIT) jelentésének megértésében, amely javítja annak végleges adatdekódolási képességét. Ez lehetővé teszi a Mindllm számára, hogy összetett feladatokat végezzen, például az agyi jelek leírása, az ésszerű kérdések és az érvelés válaszai.

A tesztekben a modell azt mutatja, hogy az adaptáció 16,4% -kal jobb az új felhasználók számára, és 25% -uk jobban foglalkozik az új feladatokkal, mint a korábbi megoldások. A Mindllm feltárta az agy bizonyos területeinek és a kognitív funkciók, például a tudatosság és a gondolkodás egyes területeinek aktivitása közötti kapcsolatokat.