Announcement

Collapse
No announcement yet.

AI giúp bệnh nhân bại liệt ‘nói chuyện’ được như xưa

Collapse
X
Collapse
 
  • Filter
  • Time
  • Show
Clear All
new posts

  • Font Size
    #1

    AI giúp bệnh nhân bại liệt ‘nói chuyện’ được như xưa

    SAN FRANCISCO, California (NV) – Não bộ một người phụ nữ bị liệt đang được chuyển tự rồi phát ra thành lời nói thông qua một bức ảnh đại diện. Cột mốc này có thể giúp các bệnh nhân khác bị mất khả năng nói, theo phóng sự đăng trên The New York Times.

    Tại tiệc cưới của Ann Johnson 20 năm trước, khả năng ăn nói thiên phú của cô đã được thể hiện rõ ràng. Trong màn nâng ly sôi nổi kéo dài 15 phút, Johnson nói đùa rằng cô đã chạy xuống giữa hai hàng ghế, và tự hỏi rằng liệu cô nên nói là “flutist” hay “flautist” trong chương trình buổi lễ, và cô cũng thừa nhận rằng cô đang “át cả tiếng micro.”

    Chỉ trong vòng hai năm sau, Johnson – lúc đó đang là một cô giáo 30 tuổi, huấn luyện viên bóng chuyền và là mẹ của một đứa trẻ – hứng chịu một cơn đột quỵ khiến cô bị liệt và mất khả năng trò chuyện.

    Một câu nói của Ann Johnson được truyền bằng tín hiệu não bộ qua hệ thống vi tính lên màn hình đại diện (Hình chụp từ video của Metzger et al., Weill Institute for Neurosciences/University of California, San Francisco)

    Trung tuần Tháng Tám, các khoa học gia loan báo một sự tiến bộ đáng chú ý có thể giúp đỡ Johnson và các bệnh nhân khác, tiếp tục nói chuyện. Một cột mốc quan trọng về khoa học thần kinh và trí tuệ nhân tạo AI, các điện cực được cấy ghép giải mã tín hiệu não bộ của Johnson khi cô cố gắng diễn đạt một câu nói thầm. Kỹ thuật đã chuyển đổi tín hiệu não bộ của cô thành ngôn ngữ có từ ngữ và lời nói, đồng thời hiển thị ảnh đại diện trên một màn hình máy tính để phát ra từ ngữ và còn hiện cả nụ cười, mím môi và các biểu cảm khác.

    Nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature, là minh chứng cho lần đầu tiên lời nói và biểu cảm gương mặt được giải mã trực tiếp từ tín hiệu não bộ, các chuyên gia cho biết. Cô Johnson đã chọn hình đại diện là một gương mặt tương đồng với cô, và các nhà nghiên cứu đã sử dụng lời ăn mừng trong tiệc cưới của cô để phát triển thành chất giọng cho hình đại diện.

    “Chúng tôi chỉ đang cố gắng giúp người ta sống như trước,” Tiến Sĩ Edward Chang, trưởng nhóm nghiên cứu, trưởng khoa phẫu thuật thần kinh tại đại học University of California, San Francisco cho biết.

    “Thành quả này giúp tôi như sống lại là một con người trọn vẹn,” Cô Johnson, năm nay 48 tuổi, viết ra những lời này.

    Kinh nghiệm của Johnson phản ảnh sự tiến bộ vượt bậc của khoa học. Chỉ hai năm trước, nhóm nghiên cứu đã công bố một công trình về một người đàn ông bị liệt, biệt hiệu Pancho, sử dụng phương pháp cấy ghép và thuật toán đơn giản hơn để tạo ra 50 chữ căn bản như “xin chào” và “đói” hiển thị dưới dạng ký tự trên màn hình sau khi ông ấy cố nói ra những lời đó.

    Phương pháp cấy ghép áp dụng cho Johnson có số lượng điện cực gần gấp đôi, tăng khả năng phát tín hiệu não bộ từ tiến trình cảm giác và vận động liên quan tới miệng, môi, hàm, lưỡi và thanh quản. Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện trí thông minh nhân tạo AI tinh vi để nhận ra không chỉ từ đơn, mà còn là các âm vị, hoặc đơn vị âm thanh như “ow” và “ah” có thể dùng để tạo ra bất kỳ chữ nào.

    Trong khi trước đây, hệ thống của ông Pancho có thể tạo ra 15 tới 18 chữ mỗi phút, thì tỷ lệ này là 78 đối với trường hợp của Johnson nhờ sử dụng danh sách từ vựng bao quát hơn. Một cuộc đàm thoại điển hình có khoảng 160 chữ mỗi phút.

    Làm việc với một công ty chế tạo diễn hoạt khuôn mặt, các nhà nghiên cứu đã lập trình bức hình đại diện với dữ kiện về chuyển động cơ mặt. Cô Johnson sau đó đã cố gắng làm ra nét mặt vui tươi, buồn bã và ngạc nhiên, mỗi biểu cảm như vậy được bày tỏ ở các mức độ, cao, trung bình, và thấp. Cô còn cố gắng thực hiện các chuyển động hàm, lưỡi và môi. Tín hiệu não bộ được giải mã của cô được truyền tải trên gương mặt của bức hình đại diện.

    Lãnh vực này phát triển nhanh đến nỗi, các chuyên gia tin rằng các phiên bản với điện toán không dây được liên bang chuẩn thuận sẽ ra mắt vào thập niên tới. Các phương pháp khác nhau sẽ được tối ưu hóa cho từng bệnh nhân. (TTHN)
Working...
X