Новые нейросети позволят разработать улучшенные слуховые аппараты и интерфейсы «мозг-машина»

Специалисты из Массачусетского технологического института провели исследование глубоких нейронных сетей, которые состоят из множества уровней блоков обработки информации, которые обучаются на огромных объемах данных для выполнения конкретных задач.

В процессе выполнения задачи процессорные блоки нейросети генерируют паттерны активации в ответ на каждый аудиовход, в числе которых слово или другой тип звука. Такой подход можно сравнить с паттернами активации, которые наблюдаются и при ФМРТ-сканировании мозга людей.

Новое исследование показало, что слуховая кора ГМ человека имеет иерархическую организацию, в которой обработка разделена на этапы, поддерживающие различные вычислительные функции. Стало известно, что представления, сгенерированные моделью, очень похожи на те представления, которые генерируются в областях мозга за пределами первичной коры.

Также исследователи выяснили, что обученные различным задачам модели способны воспроизводить различные аспекты слуха более качественно. Те модели, которые обучены связанным с речью задачам, больше напоминали области ГМ, которые отвечают за речь.

Полученные данные станут основой для создания компьютерной модели, которая сможет предсказывать реакции и поведение мозга человека, а также слуховых аппаратов и интерфейсов "мозг-машина".