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发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：1133
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研究人员的算法很快就学会了预测与神经阻滞相关的单词。 AI预测说“小鸟在看骚动”时生成的数据意味着“那只小鸟在看骚动”非常接近，但是预测“用梯子救猫和那个男人”。 例如，预测“用哪个梯子来救猫和人”。
准确性因参加者而异。 Makin和Chang发现基于一个参与者的算法是训练另一个参与者的先发性算法，从而指示随着时间的推移重用AI的训练变得容易。
卫报与专家克里斯蒂安赫尔夫(Christian Herff )谈话，后者发现该系统令人印象深刻。 这是因为每个参加者都使用不足40分钟的训练数据，而不是试图从神经数据中提取文本的其他时间。 他说：“这样做，可以达到前所未有的精确度。”
以前，尝试从神经活动中获取语音主要集中在构建语音音素上，而Makin和Chang则集中在整个单词上。 在这个研究中，一定有比音素更多的单词，但是“在连续声音中特定的音素的发生，会受到之前的音素的影响，其分辨率下降”这个课题。 为了将以单词为基础的方法的难易度降到最低，口头句中共计使用了250个单词。
显然还有改善的馀地。 AI预言“那些音乐家们美妙的和谐”是“菠菜是有名的歌手”。 “她穿着暖羊毛工作服”被误解了。 被误解为“小偷们偷了30个宝石”的是“在哪个剧场放映鹅肝酱”，算法的预测数据是“在厨房混乱”和“有助于偷饼干”。
当然，关于这项研究的词汇有限，句子的例子也是一样。 Makin指出“除了尝试使用的[50句]以外，解码更加恶化。” 另一个显然的警告来源于这样的事实： AI是基于每个参与者都会高声说话的语句而受到训练的，对于被锁定的患者来说是不可能的。
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