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羅切斯特大學(xué)最新研究成果:AI可以預(yù)測(cè)我們說什么

本文作者: 楊波 2016-08-19 19:41
導(dǎo)語:大多數(shù)的人可以對(duì)自己將要說的話做到完全保密,直到他們張嘴說話的那一秒。但是現(xiàn)在,計(jì)算機(jī)神預(yù)測(cè)他們要說的話。

雷鋒網(wǎng)按:本文作者Richard Gray,來源dailymail,由雷鋒網(wǎng)獨(dú)家編譯,未經(jīng)許可拒絕轉(zhuǎn)載!

羅切斯特大學(xué)最新研究成果:AI可以預(yù)測(cè)我們說什么

大多數(shù)的人可以對(duì)自己將要說的話做到完全保密,直到他們張嘴說話的那一秒。但是現(xiàn)在,計(jì)算機(jī)可以通過尋找你的大腦中與你將要說的話相關(guān)的大腦活動(dòng)形式,迅速地預(yù)測(cè)你在想什么——是的,科學(xué)家們已經(jīng)開始研發(fā)可以搜索與特定單詞相關(guān)的大腦活動(dòng)的計(jì)算機(jī)程序,并將這個(gè)程序用于猜測(cè)人們尚在大腦中構(gòu)思的句子。這個(gè)程序預(yù)測(cè)的正確率大概在70%左右。

Andrew Anderson博士是羅切斯特大學(xué)這個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)軍學(xué)者,他說這個(gè)科技可以用來幫助那些曾中風(fēng)的人們正常說話?!拔覀儼l(fā)現(xiàn)我們可以預(yù)測(cè)大腦活動(dòng)形式——雖然還不是非常完美,但是我們的命中率絕非偶然”他說,“雖然當(dāng)下或是短期內(nèi)都不會(huì)有更大的突破,但這項(xiàng)研究成果最終會(huì)幫助那些曾遭受腦外傷、中風(fēng)的人們正常地與人交流。 

眾所周知,中風(fēng)患者通常會(huì)遭遇神經(jīng)創(chuàng)傷,這使他們失去了對(duì)幫助他們說話的肌肉的控制。但是,通過尋找與單詞和句子相關(guān)的大腦活動(dòng),他們可以通過電腦與外界對(duì)話。

這些科學(xué)家的研究成果發(fā)表在了Cerebral Cortex雜志上。他們用腦部掃描儀對(duì)14個(gè)參與者進(jìn)行了磁共振實(shí)驗(yàn),在這個(gè)過程中,參與者們默讀240個(gè)各不相同的句子,例如,“一輛綠色的車穿過了大橋”、“那本雜志在車?yán)铩薄ⅰ败嚨湚Я四禽v黃色的車”。

接下來,他們用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)分析掃描結(jié)果,希望能找到與普通句子中的單詞相關(guān)的神經(jīng)形式。

也就是說,在上述的例子中,他們可以篩選出能代表“車”這個(gè)單詞的大腦活動(dòng)形式。這讓他們能建立一本“神經(jīng)元詞典”。通過使用“神經(jīng)元詞典”,他們可以尋找新句子中類似的大腦活動(dòng)形式去預(yù)測(cè)人們?cè)谙胧裁础?/p>

羅切斯特大學(xué)最新研究成果:AI可以預(yù)測(cè)我們說什么

Anderson博士說:“我們分解了句子這個(gè)層次的大腦運(yùn)動(dòng)形式,想要建立對(duì)單詞的預(yù)判系統(tǒng)。通過使用fMRI數(shù)據(jù),我們希望知道通過一個(gè)完整的句子,是否可以篩選出代表單詞的大腦運(yùn)動(dòng)形式。也就是說,我們可以分解句子,讓它呈現(xiàn)出單詞的形式,然后通過這些單詞元素預(yù)測(cè)它們?cè)谛碌木渥又袝?huì)呈現(xiàn)出什么樣的形式?!?/p>

但是,大腦活動(dòng)的形式真的太復(fù)雜了。比如咖啡就能產(chǎn)生65中不同的大腦活動(dòng)形式。羅切斯特大學(xué)的大腦和認(rèn)知科學(xué)家Rajeev Raizada博士也是這項(xiàng)研究的參與者。他說:“咖啡有顏色、味道……咖啡給我們的感覺好——它能傳遞感覺、它有情緒、它甚至包含了社交元素。我們?cè)谕箍敌轻t(yī)學(xué)院的Jeffrey Binder的模型的基礎(chǔ)上建立了自己的模型,他也是這篇論文的共同作者,他做了許多調(diào)查并告訴我們一系列單詞囊括的感官、情緒、社交以及其它方面的元素。把這些元素融合在一起后,我們從單獨(dú)的單詞向整體的句子進(jìn)發(fā),這使我們的研究有了新方向?!?/p>

羅切斯特大學(xué)最新研究成果:AI可以預(yù)測(cè)我們說什么

為了建立計(jì)算機(jī)模型,科學(xué)家們讓參與實(shí)驗(yàn)的人就65個(gè)與單詞有相關(guān)性的元素,給242個(gè)單詞分類,包括顏色、噪音、高興和時(shí)間。例如,“玩耍”是一個(gè)和“生物學(xué)意義上的移動(dòng)”正相關(guān)的單詞,因?yàn)楫?dāng)人們?cè)谕嫠5臅r(shí)候,一定要移動(dòng)他們的身體。但“玩?!迸c“不開心”一定負(fù)相關(guān)的,因?yàn)槿嗽谕娴臅r(shí)候不太可能不開心啊。

科學(xué)家們還可以用每個(gè)單詞的大腦活動(dòng)形式預(yù)測(cè)全新的句子構(gòu)成。例如,這個(gè)計(jì)算機(jī)模型可以預(yù)測(cè)“這家人在沙灘上玩?!边@個(gè)句子的大腦活動(dòng)形式,就算它之前從來沒有見過這個(gè)句子——是的,它只在諸如“這片沙灘是空的”以及“這個(gè)年輕的女孩在踢足球”這樣語境完全不同的句子中看過同樣的單詞,僅此而已。

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