Trí tuệ nhân tạo (AI) biến hoạt động của não bộ thành lời nói

Từ VLOS
Bước tới: chuyển hướng, tìm kiếm
Chia sẻ lên facebook Chia sẻ lên twitter Chia sẻ lên google-plus In trang này

Đối với những người bị liệt hay người không nói được, tín hiệu về những gì họ muốn nói chỉ ẩn chứa trong não bộ. Chúng ta có thể hiểu được những người đó nếu giải mã được những tín hiệu trong bộ não họ. Gần đây, có ba nhóm nghiên cứu đã đạt được nhiều tiến bộ trong việc chuyển dữ liệu thu được từ các điện cực đặt trên não thành lời nói nhờ máy tính. Sử dụng mạng thần kinh (neural networks), họ thu các tín hiệu để xây dựng lại thành từ và câu. Mặc dù phần lớn kết quả vẫn chưa thành những đoạn văn hoàn chỉnh, dễ hiểu, nhưng đây vẫn là niềm hy vọng cho nhiều người trong tương lai.

Nima Mesgarani, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Columbia cho biết: "Chúng tôi đang cố gắng tạo mô hình của các nơ-ron thần kinh "bật" và "tắt" ở các thời điểm khác nhau để suy ra âm thanh lời nói. Việc xác định trình tự tín hiệu này không hề dễ dàng." Trước mắt vẫn còn rất nhiều khó khan bởi quy trình trên sẽ khác nhau ở mỗi người, do đó các mô hình máy tính phải được cá nhân hóa cho người sử dụng. Mặt khác, các mô hình tính toán chỉ cho kết quả tốt nhất khi có dữ liệu cực kì chính xác (khi có cấu trúc hộp sọ thông qua phẫu thuật). Một là trong quá trình loại bỏ khối u não, khi các bác sĩ phẫu thuật gắn điện cực trực tiếp lên não để lấy số đo điện não nhằm xác định vị trí và tránh khu vực thần kinh vận động chính. Một hướng tiếp cận khác là khi người bị động kinh được cấy điện cực lên não vài ngày để xác định nguồn gốc cơn động kinh trước khi điều trị phẫu thuật. Rõ ràng, khả năng ghi nhận các số liệu này là không hề dễ dàng.

Tri-tue-nhan-tao-ai-bien-hoat-dong-cua-nao-bo-thanh-loi-noi.jpg

Nhóm của Mesgarani dựa vào dữ liệu từ 5 bệnh nhân động kinh. Hệ thống máy tính đã phân tích chỉ số của vỏ não thính giác (auditory cortex) (hoạt động trong cả khi nói và nghe) khi cho các bệnh nhân nghe ghi âm những mẩu truyện và nghe giọng đọc số từ 0 đến 9. Sau đó, máy tính xây dựng lại lời nói từ dữ liệu thu được. Bệnh nhân khi được cho nghe máy tính "nói" đã ghi nhận mức độ chính xác đến 75%.

Một nhóm nghiên cứu khác, dẫn đầu bởi nhà khoa học máy tính Tanja Schultz, đã dựa vào dữ liệu từ 6 người tham gia phẫu thuật khối u não. Các nhà nghiên cứu thu âm khi bệnh nhân đọc to những từ một âm tiết. Trong lúc đó, các điện cực sẽ ghi nhận các khu vực của não quy định sự hình thành và vận động của lời nói. Hai nhà khoa học máy tính Miguel Angrick và Christian Herff đã tạo ra một mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Network) có thể liên kết chỉ số từ các điện cực với các bản ghi âm, sau đó tái cấu trúc từ ngữ. Theo một hệ thống chấm điểm tự động, khoảng 40% các từ do máy tính tạo ra là có thể hiểu được.

Nhóm tiếp theo gồm bác sĩ phẫu thuật thần kinh Edward Chang và đồng nghiệp tại Đại học California, nghiên cứu dữ liệu từ 3 bệnh nhân động kinh. Nhóm nghiên cứu đã tái lập toàn bộ câu nói theo tín hiệu thu được từ các khu vực vận động và khu vực hình thành lời nói của não khi cho 3 bệnh nhân đọc to thành tiếng. Để kiểm tra, 166 người ngẫu nhiên trực tuyến đã được nghe một trong những câu nói được tái lập bởi máy tính và chọn trong 10 đáp án cho sẵn. Một số câu đã được xác định chính xác đến hơn 80%.

Tuy nhiên, theo nhà thần kinh học Stephanie Riès, chuyên nghiên cứu về cách thức tạo ra ngôn ngữ (language production), điều thực sự được mong đợi là làm sao để áp dụng những phương pháp này với bệnh nhân không thể nói được. Không có âm thanh lời nói để liên kết, đối chiếu với hoạt động của não bộ, máy tính thậm chí khó có thể phân biệt được người đó đang bắt đầu hay kết thúc suy nghĩ. Việc giải mã và xây dựng lại lời nói từ suy nghĩ đòi hỏi rất nhiều nỗ lực để có được bước tiến vượt bậc. Hiện tại vẫn chưa có phương thức thực hiện nào thực sự khả dụng. Tuy nhiên, nếu có thể thực hiện được, đây sẽ là một công cụ vô cùng hữu ích hỗ trợ giao tiếp cho nhiều người không có khả năng nói.

Rss.jpg
Mời bạn đón đọc các bài viết tiếp theo bằng cách đăng kí nhận tin bài viết qua email hoặc like fanpage Thuvienkhoahoc.com để nhận được thông báo khi có cập nhật mới.

Nguồn[sửa]

  • Bản dịch: Vietnam Journal of Science
Chia sẻ lên facebook Chia sẻ lên twitter Chia sẻ lên google-plus In trang này