日皮视屏看AI又一突破,解码人日皮视屏看类思想,脑损伤患者能实现“无障碍”交流了?_ZAKER新闻
AI又一突破,解码人日皮视屏看类思想,脑损伤患者能实现“无障碍”交流了?_ZAKER新闻
责任编辑:李园
文 | 学术头条对人类而言,沟通至关重要。然而,全球有数以万计的人因脑损伤而无法实现正常交流。脑损伤是指脑组织的异常,可由神经系统疾病或创伤性脑损伤(TBI)引起,导致各种神经功能缺损。此前发表在《柳叶刀神经病学》的研究显示,2021 年全球有超过 30 亿人患有神经系统疾病,如中风、阿尔兹海默症、脑膜炎、癫痫和自闭症谱系障碍等。此外,全球每年也约有 6900 万人遭受着因道路交通事故等导致的创伤性脑损伤。能否 " 修复 " 损伤的大脑,对于改善人类的日常生活和工作至关重要,且意义重大。今天,Meta 公布了两项重磅研究,他们联合认知科学和神经科学顶尖研究机构巴斯克认知、大脑和语言中心(BCBL),采用非侵入式方法利用 AI 解码大脑语言、并进一步理解人类大脑如何形成语言。这两项突破性的研究成果也使得高级机器智能(Advanced Machine Intelligence, AMI)更加接近实现。据介绍,第一项研究成功地通过非侵入式方法解码了脑部活动中句子的生成,准确解码了多达 80% 的字符,也就是说可以完全通过大脑信号重建想表达的完整句子;第二项研究则详细介绍了 AI 如何帮助理解这些大脑信号,并阐明大脑如何有效地将思想转化为一连串的文字。这不仅有助于帮助无法沟通的患者恢复语言能力,也帮助科学家加深对大脑处理语言和认知过程的理解,推动精度更高、更安全可靠的脑机接口(BCI)的开发。从大脑活动到文本输出:依靠非侵入式方法解码目前的方法表明,可以通过神经假体向 AI 解码器输入指令信号来恢复交流。然而,当前的立体定向脑电图和皮层脑电图等侵入式脑记录技术需要神经外科干预,且难以推广,非侵入式方法又通常受到其记录信号的噪声复杂性的限制。在第一项研究中,Meta 团队提出了一种非侵入式方法来解码大脑活动中的句子生成,并在 35 名脑部状态健康的志愿者中证明了其有效性。他们训练了一个新的 AI 模型,可以解码来自脑电图(EEG)或脑磁图(MEG)的句子,参与者则在 QWERTY 键盘上输入简短的句子。该 AI 模型可以解码参与者用 MEG 记录输入的多达 80% 的字符,平均字符错误率(CER)为 32% ,大大优于传统的 EEG(CER:67%)。对于表现最佳的参与者,该模型实现了 19% 的 CER,并且可以完美解码训练集之外的各种句子。具体实验设计如下:参与者坐在投影屏幕前,MEG 和 EEG 分别距离眼睛 100 厘米和 70 厘米,键盘放在一个稳定的平台上。M/EEG 传感器与键盘之间的距离为 70 厘米,确保参与者能以自然的姿势打字。每次实验包括三个步骤:阅读、等待、键入。图|键入实验设计首先,准备好的句子在参与者面前的屏幕上逐词显示,以黑色大写字体呈现在 50% 灰色背景上,持续时间在 465 至 665 毫秒之间,单词之间没有间隔。其次,在每个句子的最后一个单词消失后,屏幕上会显示一个黑色的固定十字,持续 1.5 秒,参与者被要求在 1.5 秒内记住这个句子。当十字从屏幕上消失后,参与者开始凭记忆输入句子。在打字过程中,屏幕上不会显示任何字母,但有最低限度的视觉反馈,即每按一次键,屏幕中央的黑色小方块就顺时针旋转 10 度,有助于在不呈现按键输入的情况下发出成功按键的信号,从而确保参与者最小化眼球运动。参与者尽可能准确地键入句子,不使用空格纠错,同时将注意力集中在屏幕中央,使用大写字母且不带重音。每次测试包括 128 个不重复的陈述性句子(西班牙语),每句话包含 5 到 8 个单词,由定语、名词、形容词、介词和动词组成。在 EEG 中,参与者共输入了 4000 个句子和 146000 个字符;在 MEG 中,共输入了 5100 个句子和 193000 个字符。接下来,他们对深度学习架构 Brain2Qwerty 进行了训练,以解码这些 M/EEG 信号中的单个字符。Brain2Qwerty 则通过三个核心阶段从大脑活动中解码文本:(1)一个卷积模块(convolutional module),输入的是 500 毫秒窗口的 M/EEG 信号;(2)一个在句子层面上训练的 transformer 模块(3)一个预训练的语言模型,用来纠正 transformer 模块的输出。性能评估使用的是句子层面的 CER。图|参与者输入与基于 MEG 解码的文本结果(标红为错误部分)他们评估了平均字符错误率 ,结果显示,Brain2Qwerty 在 MEG 和 EEG 上的错误率分别为 32 ± 0.6% 和 67 ± 1.5% ,反映了不同记录设备之间的巨大差异,表现最好和最差的 EEG 受试者在不同句子中的 CER 分别为 61 ± 2.0% 和 71 ± 2.3%,表现最好和最差的 MEG 受试者在各句子中的 CER 分别为 19 ± 1.1% 和 45 ± 1.2%。图|解码表现较好的 EEG 和 MEG 文本对比,正确解码字符标为蓝色,错误为红色那么,相比于经典的基线架构,Brain2Qwerty 的性能如何呢?为了解决这个问题,他们用同样的方法训练了线性模型和 EEGNet(一种用于脑机接口技术的流行架构),并通过跨受试者的 Wilcoxon 检验比较了它们与 Brain2Qwerty 的解码性能。就 MEG 而言,EEGNet 在手误率(HER) ( p=0.008 ) 和 CER ( pkoa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:刘宝瑞
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将近4000股票下跌的一个早上结束了,临近午间收盘,银行小动了一下,拉回了一点指数,昨日也分析啦,市场到了这个地步,最终最后还是得大金融站出来护盘,只有先把大框架稳住了,其他的才能拉起来了。同时早上两市总成交4200亿,天天地量水平,确实没人炒没人看了。干饭去了。
除南方电网直投的项目外,南方电网控股的上市公司南网能源也通过股权投资的方式延伸产业链条。据Wind统计数据显示,南方电网一季度末持有南网能源40.39%股权,是公司第一大股东。
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与此同时,根据纽约联储本月稍早发布的一项调查数据,由于美联储持续加息引发的信贷紧缩,导致抵押贷款和汽车贷款等信贷金额大幅增加,信用卡债务在8月初首次突破1万亿美元。
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8月22日,市场分析师GaryWagner撰文称,投资者、交易员、市场经济学家和分析师都将全神贯注地倾听鲍威尔主席在本周五央行夏季研讨会上的演讲。这可能是美联储主席每年发表的更重要的讲话之一,投资者希望收集有关美联储未来货币政策的任何可能的见解或暗示。
多家上市银行在近期机构调研过程中表示,将加大消费贷布局,这一方面是响应国家扩大内需的政策导向,另一方面也希望通过优化资产结构缓解息差压力。
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“我们所见的是信托行业清退违规产品的尾声。”钟怡然表示,“这些事件或许能提醒信托行业退出这些产品类别,并提醒投资者风险终将由他们自己承担。”
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横琴人寿所发布的《2023年第2季度关联交易分类合并披露公告》显示,2023年二季度,横琴人寿与中植保险经纪间的交易金额均为0。
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“公司流动比率、速动比率低于同行业可比公司平均水平,资产负债率高于同行业可比公司平均水平。”书香门地坦言。
“公司存在以‘以房抵债’方式收回恒大地产应收款项的风险。”书香门地在招股书(申报稿)中直言。
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多家上市银行在近期机构调研过程中表示,将加大消费贷布局,这一方面是响应国家扩大内需的政策导向,另一方面也希望通过优化资产结构缓解息差压力。
不过,目前股价处于相对高位的证券板块,在各主要指数均创出阶段新低的情况下,面临着不小的调整压力,尤其是前期超涨的小市值龙头品种。
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