La macchina per leggere la mente può tradurre i pensieri e mostrarli come testo

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Questa tecnologia è il risultato della cosiddetta "BRAIN Initiative" del presidente Obama (Ricerca sul cervello attraverso l'avanzamento delle neurotecnologie innovative) che è stato lanciato in 2013 con un budget di $ 100 milioni per sovvenzioni volte a stimolare partenariati pubblico-privato. Alla stessa luce della mappatura del progetto del genoma umano, l'iniziativa BRAIN intendeva mappare il cervello umano e capire come funziona. ⁃ Editor TN

Gli scienziati hanno sviluppato un'incredibile macchina per leggere la mente che può tradurre ciò che stai pensando e visualizzarlo immediatamente come testo.

Sostengono che ha un tasso di accuratezza pari o superiore allo 90 per cento e affermano che funziona interpretando consonanti e vocali nel nostro cervello.

I ricercatori ritengono che un giorno la macchina potrebbe aiutare i pazienti che soffrono di condizioni che non consentono loro di parlare o muoversi.

La macchina registra e analizza la combinazione di vocali e consonanti che usiamo quando costruiamo una frase nel nostro cervello.

Interpreta queste frasi sulla base di segnali neurali e può tradurle in testo in tempo reale.

In effetti, gli scienziati affermano che la macchina può usare parole che non ha nemmeno sentito prima.

Gli scienziati affermano che la macchina è al 90% o più precisa e in futuro potrebbe essere utilizzata per aiutare le persone che non possono parlare (FILE foto)

Lo ha detto il leader dello studio David Moses il Sole: "Nessun lavoro pubblicato ha dimostrato la classificazione in tempo reale di frasi da segnali neurali.

"Date le prestazioni esibite dalla [macchina] in questo lavoro e la sua capacità di espansione, siamo fiduciosi nella sua capacità di fungere da piattaforma per il dispositivo protesico del linguaggio proposto."

Ci sono timori della critica, tuttavia, che il dispositivo causerà problemi se i pensieri segreti vengono esposti accidentalmente.

Il dispositivo è stato sviluppato presso l'Università della California e spiegato nel Journal of Neural Engineering.

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