Meta|念力打字系統 單詞六成準
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
美國科技巨擘Meta近日發表新版人工智能(AI)模型Brain2Qwerty v2,稱其已經可以直接解析人類打字時的大腦活動,直接輸出產生他們想表達的自然句子(Sentence)。測試結果顯示,新模型輸出詞彙的準確率平均超過六成。
傳統非侵入式腦機介面(BCI)多依賴腦電圖(EEG)分析,惟其訊號雜訊較高、解析表現有限,對用戶也會造成較大負擔,因此Brain2Qwerty選擇訊號品質較佳的腦磁圖(MEG)。
研究人員在訓練新版Brain2Qwerty之前,首先邀請了9位健康受試者,讓他們從耳機聽取英語自然句子,接着在鍵盤打字輸入內容,藉此收集總計約90小時、2.2萬句的資料。
3層架構破解腦波生成句子
相比前一版本,團隊今次改用3層模型架構。第一層透過連結時序分類(CTC)作字元解碼,第二層將腦訊號對齊到詞彙,第三層以大型語言模型(LLM)根據解碼結果生成完整句子。
測試結果顯示,新版模型平均詞彙錯誤率為39%,亦即其準確率超過六成;在表現最佳的受試者身上,詞彙錯誤率僅為22%,同時有近半句子是完全正確或者只錯一個詞(Word)以內。
另外,學術期刊《自然神經科學》同日正式刊登Brain2Qwerty研究論文,當中提到前版模型平均字母(Charactor)準確率逾七成。有關成果已獲同行評審確認,數據集亦開放下載。
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