Der Social-Media-Riese Meta hat kürzlich ein bahnbrechendes Forschungsergebnis veröffentlicht, das erfolgreich ein revolutionäres Gehirn-Computer-Schnittstellengerät entwickelte, das Texteingaben ermöglicht, indem sie neuronale Signale aus dem menschlichen Gehirn lesen. Die innovative Technologie wurde in zwei detaillierten Studien eines Teams von Meta-Wissenschaftlern nachgewiesen, die die modernsten Hirntechnologie und Deep-Learning-KI-Modelle verwendeten, um die von Menschen beim Tippen erzeugten EEG-Signale erfolgreich zu entschlüsseln und sogar die vollständigen Sätze zu rekonstruieren. Dieser Durchbruch zeigt nicht nur die tiefe Integration der Technologie und des menschlichen Gehirns, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für die zukünftige Interaktion zwischen Mensch und Computer.
Der Kern dieser Technologie basiert auf einem Scanner namens Magneto-Elektroenzephalographie (MEG), der schwache magnetische Signale aus dem Gehirn erfasst. Im Gegensatz zur herkömmlichen Technologie der Hirn-Computer-Schnittstelle erfordert dieses Gerät keine invasive Operation und kann ohne direkten Kontakt mit dem Gehirn arbeiten, was die Gebrauchsbarrieren und potenzielle Risiken erheblich verringert. Das Gerät weist jedoch auch erhebliche Einschränkungen auf: Es wiegt fast eine halbe Tonne, kostet bis zu 2 Millionen US -Dollar und kann nur in dedizierten geschützten Räumen verwendet werden, um Störungen durch das Magnetfeld der Erde am Signal zu vermeiden. Darüber hinaus muss der Benutzer den Kopf während des Betriebs still halten, und jede leichte Bewegung kann zu einem Signalverlust führen.
Trotzdem hat diese Technologie ein beeindruckendes Potenzial gezeigt. Forschungsdaten zeigen, dass das System Tasten erkennen kann, die von einem "qualifizierten" Typisten mit einer Genauigkeitsrate von bis zu 80%gedrückt werden. Obwohl diese Genauigkeit noch keine Perfektion erreicht hat, reicht es aus, einen vollständigen Satz durch Dekodieren von Gehirnsignalen zu konstruieren. Um dies zu erreichen, entwickelte das Forschungsteam ein Deep -Lern -System namens "Brain2QWERTY", das die Schlüssel, die sie drücken, durch die Beobachtung von Tausenden von von Benutzern eingegebenen Charaktere lernt und voraussagt.
Obwohl die aktuelle Technologie noch etwas weit von der praktischen Anwendung entfernt ist, sind Meta -Forscher in dieser Entdeckung zuversichtlich. Sie glauben, dass diese Studie nicht nur die Theorie überprüft, dass das menschliche Gehirn der hierarchischen Struktur in der Sprachbildung folgt, sondern auch neue Ideen für die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz liefert. Jean-Rémi King, Leiter des Gehirns und KI-Teams von Meta, sagte, dass ein tiefes Verständnis der Funktionsweise des menschlichen Gehirns durch Durchbrüche in die Entwicklung der maschinellen Intelligenz führen könnte.
Schlüsselpunkte:
Meta hat ein nicht-invasives Gehirn-Computer-Schnittstellengerät entwickelt, das Text über Gehirnsignale eingeben kann.
Das Gerät wiegt eine halbe Tonne, kostet bis zu 2 Millionen US -Dollar und muss in speziellen Umgebungen verwendet werden.
Die aktuelle Genauigkeitsrate beträgt 80%, muss jedoch noch verbessert werden, und es ist immer noch eine bestimmte Entfernung von der tatsächlichen Anwendung entfernt.