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追赶马斯克,Facebook为脑机接口掷下一枚风暴级棋子,直接从大脑中解读语音!

时间:2019-08-08
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昨天人工智能研究我想分享image.php?url=0MoI47NDgt

硅谷“钢铁侠”马斯克刚刚上演了一个脑 - 电脑界面节目,本周二,扎克伯格的Facebook也迅速抛出了脑电计项目的新发展:将人脑思维解码成文本语言,直接解读大脑中的言语。

大脑 - 计算机界面,一种看似“计算机朋克”的技术,正在被推向新的发展高潮,我们正在将科幻故事变为现实。

Facebook大脑项目,读你的大脑

在两年前的F8会议上,Facebook首次展示了“大脑打字”项目。目标是通过非侵入式硬件创建一个静音语言系统,该硬件可以直接从大脑读取信号,以每分钟100次的速度打字。单词比在智能手机上打字的人快五倍。

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接下来是许多神经科学家的问题,因为将脑波转换成单词是一个技术问题,更不用说比我们的打字速度更快。

据了解,这项研究最初是由Facebook的创新硬件部门Building 8进行的,该团队由加州大学旧金山分校,加州大学伯克利分校,霍普金斯医学院,霍普金大学应用物理实验室等机构的60多名科学家和工程师组成。

去年12月,Facebook对其进行了重组,并将其头脑风暴项目转移到了Facebook Reality Lab团队(前身为Oculus Lab团队)。

周二,由该团队赞助的加州大学旧金山分校的研究人员在《自然通讯》(自然通讯)上发表了他们的研究结果。结果表明,该系统可以准确地解码佩戴设备的人听到和说话的单词和短语。

在实验中,如果参与者听到有人问“你喜欢听什么样的乐器?”,参与者在录制大脑活动时会回答几个选择之一,如“小提琴”或“鼓”。该系统使用大脑活动来判断参与。无论是听者还是说话,然后尝试解码这些声音。据统计,该系统可以达到61%至76%的准确率。

第一作者和旧金山加利福尼亚大学神经外科教授Edward Chang说,到目前为止,该系统只能识别非常有限的术语。

研究人员目前正在与三名接受癫痫治疗的患者合作测试该技术。然而,Facebook脑界面计划的研究主任Mark Chevillet说:“我们没有任何实际的产品计划,因为这项技术是研究的早期阶段。”

相比之下,马斯克的头脑风暴项目神经网络有更大的抱负:在2020年之前,神经网络的技术在人体上进行了测试,“通过与人工智能合并”来强化大脑,让人类与人工智能形成共生关系。

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Neuralink

学术界和商业公司合作,新的蓝海即将出现

无论是20世纪80年代英国和美国电视节目中着名的化身Super Max,还是将人类心灵复制到一个新的人形机器人,人类大脑和神经元周围的技术总是充满了神秘的吸引力。除了技术狂人马斯克和社交达人之外,还有许多创业公司在路上。

在2017年发布的《中美首份脑机接口行业分析》报告中,列出了一些最受欢迎的脑机接口公司。排名第一的是马斯克对神经网络(一种脑 - 计算机接口系统)的投资。

在国内,早期的互联网人陈天桥表示,他将投入10亿美元用于脑科学探索。哈佛大学的中国医生韩寒此前在哈佛大学创立了Brainco,试图克服脑 - 计算机界面这两个最困难的领域:脑电图信号意识分析,自适应算法(人类和算法机器的相互识别)。

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目前,脑 - 脑界面主要分为三种类型:侵入性,部分侵入性和非侵入性。侵入性需要将神经芯片和传感器等外围设备植入大脑;非侵入性方法通常通过接触头皮的脑电帽获取大脑皮层神经信号,包括脑电图(EEG)和功能磁共振成像。 (fMRI)等。

通常,非侵入式脑 - 计算机接口设备偏向于消费产品,例如VRAR硬件。 Invasive更专注于开发用于临床和科学研究的高精度EEG测量设备。

但是,目前脑机接口技术的真正进步仍然来自军方和科学家。例如,自20世纪70年代以来,美国国防部高级研究计划局(DARPA)一直在资助脑机接口研究。最新的N3脑机接口项目旨在实现非手术情况下的脑与系统通信。

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4月,旧金山加利福尼亚大学的科学家在自然界发表了一种新的神经网络驱动的BCI,它允许患有惊厥或中风的人以自然语言的速度进行交流,平均每分钟150个单词。该研究的主要作者也是Edward F. Chang。

在接下来的六月,卡内基梅隆大学和明尼苏达大学的研究人员利用非侵入性脑计算机界面开发出第一个机器人手臂,可以控制连续跟踪计算机光标的想法。

在脑机接口的研究中,我们的步伐越来越快。

根据研究公司Allied Market Research的研究,预计2020年全球脑机接口市场将达到14.6亿美元,2014年至2020年的复合年增长率为11.5%。学术界发布的科研成果商业公司的快速发展使得大脑 - 计算机界面成为潜在的商业市场。

最后

处于开发初期的脑 - 计算机接口技术基本上是“增强”或“恢复”它自己的一些功能,这类似于当前的外骨骼机器人和其他产品。

近年来,国内外出现了许多优秀的脑机接口研究团队,但人类大脑皮层中存在数百亿个神经元,每个神经元包含数个到数万个分支。庞大而精细的神经网络,如何准确地解码这些超大规模神经网络发布的信号仍然是瓶颈。

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硅谷“钢铁侠”马斯克刚刚上演了一个脑 - 电脑界面节目,本周二,扎克伯格的Facebook也迅速抛出了脑电计项目的新发展:将人脑思维解码成文本语言,直接解读大脑中的言语。

大脑 - 计算机界面,一种看似“计算机朋克”的技术,正在被推向新的发展高潮,我们正在将科幻故事变为现实。

Facebook大脑项目,读你的大脑

在两年前的F8会议上,Facebook首次展示了“大脑打字”项目。目标是通过非侵入式硬件创建一个静音语言系统,该硬件可以直接从大脑读取信号,以每分钟100次的速度打字。单词比在智能手机上打字的人快五倍。

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接下来是许多神经科学家的问题,因为将脑波转换成单词是一个技术问题,更不用说比我们的打字速度更快。

据了解,这项研究最初是由Facebook的创新硬件部门Building 8进行的,该团队由加州大学旧金山分校,加州大学伯克利分校,霍普金斯医学院,霍普金大学应用物理实验室等机构的60多位科学家和工程师组成。

去年12月,Facebook对其进行了重组,并将其头脑风暴项目转移到Facebook Reality Lab团队(原Oculus Lab团队)。

周二,由该团队赞助的加州大学旧金山分校的研究人员在《自然通讯》(自然通讯)上发表了他们的研究结果。结果表明,该系统可以准确地解码佩戴设备的人听到和说话的单词和短语。

在实验中,如果参与者听到有人问“你喜欢听什么样的乐器?”,参与者在录制大脑活动时会回答几个选择之一,如“小提琴”或“鼓”。该系统使用大脑活动来判断参与。无论是听者还是说话,然后尝试解码这些声音。据统计,该系统可以达到61%至76%的准确率。

第一作者和旧金山加利福尼亚大学神经外科教授Edward Chang说,到目前为止,该系统只能识别非常有限的术语。

研究人员目前正在与三名接受癫痫治疗的患者合作测试该技术。然而,Facebook脑界面计划的研究主任Mark Chevillet说:“我们没有任何实际的产品计划,因为这项技术是研究的早期阶段。”

相比之下,马斯克的头脑风暴项目神经网络有更大的抱负:在2020年之前,神经网络的技术在人体上进行了测试,“通过与人工智能合并”来强化大脑,让人类与人工智能形成共生关系。

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学术界和商业公司合作,新的蓝海即将出现

无论是20世纪80年代英国和美国电视节目中着名的化身Super Max,还是将人类心灵复制到一个新的人形机器人,人类大脑和神经元周围的技术总是充满了神秘的吸引力。除了技术狂人马斯克和社交达人之外,还有许多创业公司在路上。

在2017年发布的《中美首份脑机接口行业分析》报告中,列出了一些最受欢迎的脑机接口公司。排名第一的是马斯克对神经网络(一种脑 - 计算机接口系统)的投资。

在国内,早期的互联网人陈天桥表示,他将投入10亿美元用于脑科学探索。哈佛大学的中国医生韩寒此前在哈佛大学创立了Brainco,试图克服脑 - 计算机界面这两个最困难的领域:脑电图信号意识分析,自适应算法(人类和算法机器的相互识别)。

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目前,脑 - 脑界面主要分为三种类型:侵入性,部分侵入性和非侵入性。侵入性需要将神经芯片和传感器等外围设备植入大脑;非侵入性方法通常通过接触头皮的脑电帽获取大脑皮层神经信号,包括脑电图(EEG)和功能磁共振成像。 (fMRI)等。

通常,非侵入式脑 - 计算机接口设备偏向于消费产品,例如VRAR硬件。 Invasive更专注于开发用于临床和科学研究的高精度EEG测量设备。

但是,目前脑机接口技术的真正进步仍然来自军方和科学家。例如,自20世纪70年代以来,美国国防部高级研究计划局(DARPA)一直在资助脑机接口研究。最新的N3脑机接口项目旨在实现非手术情况下的脑与系统通信。

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4月,旧金山加利福尼亚大学的科学家在自然界发表了一种新的神经网络驱动的BCI,它允许患有惊厥或中风的人以自然语言的速度进行交流,平均每分钟150个单词。该研究的主要作者也是Edward F. Chang。

在接下来的六月,卡内基梅隆大学和明尼苏达大学的研究人员利用非侵入性脑计算机界面开发出第一个机器人手臂,可以控制连续跟踪计算机光标的想法。

在脑机接口的研究中,我们的步伐越来越快。

根据研究公司Allied Market Research的研究,预计2020年全球脑机接口市场将达到14.6亿美元,2014年至2020年的复合年增长率为11.5%。学术界发布的科研成果商业公司的快速发展使得大脑 - 计算机界面成为潜在的商业市场。

最后

处于开发初期的脑 - 计算机接口技术基本上是“增强”或“恢复”它自己的一些功能,这类似于当前的外骨骼机器人和其他产品。

近年来,国内外出现了许多优秀的脑机接口研究团队,但人类大脑皮层中存在数百亿个神经元,每个神经元包含数个到数万个分支。庞大而精细的神经网络,如何准确地解码这些超大规模神经网络发布的信号仍然是瓶颈。

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