ChatGPT,已經可以用于腦機接口實驗了!
近日,Araya公司的一個團隊,利用高密度腦電圖(EEG)設備成功地實現了腦機接口操作。

研究者構建了一個腦電圖和AI相結合的系統,然后使用非侵入性高密度腦電設備,在語音過程中獲取了腦電數據,然后把這些數據用于訓練AI模型。
在實驗中,他們直接用腦電波和ChatGPT,就能操作Gmail。
在實驗中,被試者帶上EFG設備后,首先在前5封郵件中,選擇了自己要回復的郵件。研究者表示,他們的目標是開發BMI(腦機接口),通過進一步發展這項研究,讓殘障人群也能參與社會互動和溝通。
實驗示意圖Araya的CEO和創始人Ryota Kanai在推上宣布這項研究后,網友們激動地紛紛留言,當然也有人打假。有人表示,沒什么可大驚小怪的,好幾年前就有這次非侵入式的腦機接口了,連AI都不用。有人在評論中分享了這樣一篇文章——神經科學家利用生成式AI直接從大腦解碼語言序列。在Nature的這篇文章中,研究者使用被動BCI(腦機接口)和GPT模型,使用fMRI對患者的思想進行了「解碼」。AI理解大腦在看什么、想什么的準確率,達到了82%。這意味著,像霍金這樣患精神疾病、認知障礙、運動神經元疾病的人,可以獲得極大幫助。當然,這項技術也會引發隱私問題,甚至被用到危險的場景中。如果這項技術真的能商業化,可以想象,客戶的回復速度可以提高100倍。在視頻的0:33-0:35,明顯可以看到被試的嘴巴在動。「那張圖片讓我疑惑,是不是可以僅根據嘴部動作來預測語音,無需發出任何可聽的聲音就能控制設備?」「我很久以前在IISC使用過腦電圖,從我收集到的信息來看,它根本不足以完成這項任務?而且還必須使用噪音處理等來消除微肌肉運動?」「好東西!據我了解,這個模型正在解碼單個觸發詞,而不是連續的語言。考慮到預測單個單詞不應受到使用fMRI的時間性缺點的影響,使用腦電圖比功能磁共振成像(fMRI)有優勢嗎?」也有大V表示,如果這個過程不是靠預先設置好回復郵件的prompt,然后讓腦電波觸發ChatGPT執行prompt,那的確就是很有意義的研究了。來源:新智元
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