科学家们开发出了世界上第一个读心人工智能，可以将脑电波转化为可读的文本。
它使用覆盖传感器的头盔进行工作，该头盔可以观察佩戴者思考时大脑中的特定电活动，并将其转化为文字。
这项革命性技术是首创的由悉尼科技大学的一个团队开发，他们表示这可能会彻底改变因中风或瘫痪而变得沉默的患者的护理。
这款便携式非侵入式系统是一个重要的里程碑，为中风或瘫痪患者提供变革性的通信解决方案
一段演示视频显示，人类受试者思考屏幕上显示的句子，然后切换到人工智能模型解码的内容 - 结果几乎完美匹配。
该团队还相信，这项创新将允许对仿生肢体和机器人等设备进行无缝控制，让人类只需通过思考即可给出方向。
首席研究员 CT Lin 教授表示：“这项研究代表了将原始脑电波直接翻译成语言的开创性努力，标志着该领域的重大突破。< /p>
'它是第一个将离散编码技术纳入大脑到文本翻译过程的技术，引入了一种创新的神经解码方法。
“与大型语言模型的集成也开辟了神经科学和人工智能的新领域。”
以前将大脑信号翻译成语言的技术要么需要通过手术在大脑中植入电极，例如埃隆·马斯克的 Neuralink，要么需要在 MRI 机器中进行扫描，这是重要的、昂贵的并且难以在日常生活中使用。
演示视频显示人类主体思考屏幕上显示的句子
屏幕随后切换到 AI 模型解码的内容 - 结果几乎完美匹配
然而，新技术使用头顶上的简单头盔来读取一个人的想法。
为了测试这项技术，Lin 和他的团队对 29 名参与者进行了实验，这些参与者在屏幕上看到了一个句子或陈述，他们必须考虑阅读。
人工智能模型随后显示从受试者脑电波中翻译出来的内容。
一个例子要求参与者思考，“下午好！”我希望你一切都好。我先来一杯卡布奇诺，再加一杯浓缩咖啡。”
然后屏幕显示 AI 正在“思考”并显示其响应： '下午！你还好吗？卡布奇诺，Xtra shot。 Espresso。
DeWave 可以使用基于 BART 模型的大量脑电图数据的大型语言模型 (LLM) 将脑电图信号转换为单词，并结合 BERT双向上下文和 ChatGPT 的从左到右解码器。
该团队指出，翻译准确度分数目前约为 40%，但正在继续努力提高该分数到 90%。
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