脳内の言葉文字化するAI、米大学開発 ChatGPTと同手法
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AIと脳の視点で、進化への期待と不安が膨らみますね
AIの視点では、ChatGPTの同じ手法のTransformerを利用している。だが、GPTが大規模データで学習したことで飛躍的に進化したのに対して、この研究では、個人ごとの少ないデータで学習している点が大きく異なる。(=GPTとは異なる)
脳科学の視点では、脳にチップを埋め込む必要のない非侵襲型のfMRIで脳活動をスキャン出来ている点が、実用化へ期待できる。fMRIは巨大かつ高価な施設が必要なので、小型化へのステップとして脳磁図での実現可能性もある。ただ、日常的に装着できる脳波デバイスだと、物理的に測定精度の限界が来るので、過度な期待や不安は禁物ですね。
(参考) 脳に電極を埋め込まなくても「思考」がリアルタイムで読めるAI技術が登場
https://gigazine.net/news/20221025-algorithm-mind-reading/深層学習のニューラルネットワークは人間の脳みその構造とは違うということが言われてきましたが人間の脳を理解する上で大きな成果を出しています。fMRIを使った実験では人間に見せた画像を再構築する(文字が読めるくらい)などの結果も出ていますが巨大な機械の中に入らないとデータはまだ取れなくて、比較的簡単に測れる脳波からの読み出しなどはまだ大きな成功事例はないようです。関連して脳死の寝たきりの人間との会話ができたなどの成功例もあります。
以前、京大の神谷先生がやられているfMRIで夢を映像にする研究に関してお話を伺ったことがあるけど、そのときも、教師データを作るのに膨大な時間が必要だということをおっしゃっていた。
今回の言葉を文字化するAIも、どれくらい個人を跨いだ汎用性があるのかは記事には書かれていなかったけど、個人差はどれぐらいあるんだろう。
もし汎用化できたとして。文字入力の技術は、マウス、キーボード、スマホのタップ、フリック、さらには音声入力までさまざまな手段が出てきているけどいまだに非直感的なQWERTYキーボードが一番速いのが現状なので、それ以上が実現できたら仕事の仕方が根本的に変わるだろうなぁ。
