精度の向上と未来
どの脳活動パターンが、どの音素と関連しているかをアルゴリズムに認識させるため、ベネットさんは、1回4時間に及ぶトレーニングセッションを約25回にも渡って取り組みました。
その内容とは、電話で話している人々の膨大な量の会話のサンプルから、ランダムに選ばれた言葉を繰り返して表示し、ベネットさんがその文章を暗唱しようとすると、脳活動が変換して単語に組み立てられ、スクリーンに表示されるというものでした。
ベネットさんは1回のトレーニングで260から480の文章を繰り返し暗唱しました。そして、ベネットさんが発話を試みているにつれ、システム全体の精度は向上し続けたのです。
ベネットさんとスタンフォード大学の共同チームは、語彙が50単語に制限された条件下で、AIの翻訳エラー率を9.1%にまで減少させることに成功しました。
しかし、語彙を一般的に使用される12万5000語まで拡大した際、エラー率は増加し、23.8%になりました。
この数字からも改善の余地はありますが、研究者たちはトレーニングの量を増やし、脳とのAIの相互作用を強化することで、さらにエラー率を下げることが可能だと考えています。
現時点ではまだ実験段階の技術であり、日常生活で使用できるものではありませんが、言葉を話すことができない人々のコミュニケーションの回復に向けた大きな前進であることは間違いありません。
ベネットさんはこう語っています。
「言葉を話せない人々も、この技術により世界との絆が深まり、仕事、そして愛する人たちとのつながりを保ち続けることができるでしょう」
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