Hệ thống AI có thể biến suy nghĩ thành văn bản

Nghiên cứu của Trung tâm Trí tuệ nhân tạo xoay quanh con người GrapheneX-UTS (gọi tắt là HAI), đặt tại Đại học Công nghệ Sydney (UTS) ở Úc, đã được chọn làm nghiên cứu nổi bật tại hội nghị NeurIPS. Hội nghị là sự kiện thường niên giới thiệu các nghiên cứu tiên phong trên thế giới về AI và học máy, được tổ chức tại New Orleans (Mỹ), theo bài viết được đăng trên website UTS ngày 12.12.

Công nghệ AI đang được nghiên cứu tại HAI có thể hỗ trợ giao tiếp cho những người không thể nói do bệnh tật hoặc chấn thương, bao gồm đột quỵ hoặc liệt. Hệ thống này cũng có thể cho phép giao tiếp trơn tru giữa con người và máy móc, chẳng hạn như hoạt động của cánh tay sinh học hoặc robot.

Trong nghiên cứu, những người tham gia đọc thầm các đoạn văn bản trong khi đội một chiếc mũ ghi lại hoạt động điện não qua da đầu bằng cách sử dụng điện não đồ (EEG). Sóng EEG được phân thành các đơn vị riêng biệt để nắm bắt các đặc điểm và mô thức cụ thể từ não người. Điều này được thực hiện bởi một mô hình AI có tên là DeWave do các nhà nghiên cứu tại HAI phát triển. DeWave dịch tín hiệu EEG thành từ và câu bằng cách học từ số lượng lớn dữ liệu EEG.

UTS

"Nghiên cứu này thể hiện nỗ lực tiên phong trong việc biến sóng EEG thô trực tiếp thành ngôn ngữ, đánh dấu một bước đột phá đáng kể trong lĩnh vực này", giáo sư CT Lin, giám đốc HAI và là người chủ trì nghiên cứu, cho biết.

"Đây là nghiên cứu đầu tiên kết hợp các kỹ thuật mã hóa phân tách nguồn trong quá trình dịch suy nghĩ trong não bộ thành văn bản, giới thiệu một cách tiếp cận sáng tạo để giải mã thần kinh. Việc tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn cũng đang mở ra những biên giới mới trong khoa học thần kinh và AI", theo nhà nghiên cứu.

Công nghệ trước đây để chuyển đổi tín hiệu não thành ngôn ngữ đòi hỏi bước phẫu thuật để cấy các điện cực vào não, chẳng hạn như Neuralink của tỉ phú Elon Musk, hoặc quét bằng máy MRI, loại máy lớn, đắt tiền và khó sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

Các phương pháp này cũng gặp khó khăn trong việc chuyển đổi tín hiệu não thành từ ngữ mà không có sự hỗ trợ bổ sung như theo dõi bằng mắt, làm hạn chế khả năng ứng dụng thực tế của các hệ thống như vậy. Công nghệ mới có thể được sử dụng có hoặc không có việc theo dõi bằng mắt.

Nghiên cứu của HAI được thực hiện với 29 người tham gia. Điều này có nghĩa là hệ thống có khả năng mạnh mẽ và dễ thích ứng hơn so với công nghệ giải mã trước đây chỉ được thử nghiệm trên một hoặc hai cá nhân, vì sóng EEG khác nhau giữa các cá nhân.

Điểm chính xác của bản dịch hiện là khoảng 40% trên BLEU-1. Điểm BLEU là một số từ 0 đến 1 để đo lường mức độ tương đương của văn bản được dịch bằng máy với một tập hợp các bản dịch tham chiếu chất lượng cao. Các nhà nghiên cứu hy vọng mức độ chính xác sẽ được cải thiện đến mức có thể so sánh với các chương trình dịch ngôn ngữ hoặc nhận dạng giọng nói truyền thống, vốn đạt gần 90%.