Un derrame le robó la capacidad de hablar a los 30 años. La IA está ayudando a restaurarla años después.
Derrame le roba capacidad de hablar. IA ayuda a restaurarla años después.
.fav_bar { float:left; border:1px solid #a7b1b5; margin-top:10px; margin-bottom:20px; } .fav_bar span.fav_bar-label { text-align:center; padding:8px 0px 0px 0px; float:left; margin-left:-1px; border-right:1px dotted #a7b1b5; border-left:1px solid #a7b1b5; display:block; width:69px; height:24px; color:#6e7476; font-weight:bold; font-size:12px; text-transform:uppercase; font-family:Arial, Helvetica, sans-serif; } .fav_bar a, #plus-one { float:left; border-right:1px dotted #a7b1b5; display:block; width:36px; height:32px; text-indent:-9999px; } .fav_bar a.fav_de { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #fff } .fav_bar a.fav_de:hover { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #e6e9ea } .fav_bar a.fav_acm_digital { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_acm_digital:hover { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_pdf { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_pdf:hover { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_more .at-icon-wrapper{ height: 33px !important ; width: 35px !important; padding: 0 !important; border-right: none !important; } .a2a_kit { line-height: 24px !important; width: unset !important; height: unset !important; padding: 0 !important; border-right: unset !important; border-left: unset !important; } .fav_bar .a2a_kit a .a2a_svg { margin-left: 7px; margin-top: 4px; padding: unset !important; }
![Eventualmente, los investigadores esperan que las personas que han perdido el habla puedan conversar en tiempo real a través de imágenes computarizadas de ellos mismos que transmitan tono, inflexión y emociones como la alegría y la ira. ¶ Crédito: Sara Hylton/The New York Times](https://cacm.acm.org/system/assets/0004/6200/082423_Sara_Hylton_for_The_New_York_Times_Implant.large.jpg?1692906152&1692906152)
En la recepción de bodas de Ann Johnson hace 20 años, su habilidad para hablar era vívidamente evidente. En un animado brindis de 15 minutos, bromeó diciendo que había corrido por el pasillo, se preguntó si el programa de la ceremonia debería haber dicho “flutista” o “flautista” y admitió que estaba “acaparando el micrófono”.
Solo dos años después, la Sra. Johnson, entonces una maestra de 30 años, entrenadora de voleibol y madre de un bebé, tuvo un accidente cerebrovascular cataclísmico que la dejó paralizada e incapaz de hablar.
El miércoles, los científicos informaron un avance notable para ayudarla a ella y a otros pacientes a hablar nuevamente. En un hito de la neurociencia y la inteligencia artificial, los electrodos implantados decodificaron las señales cerebrales de la Sra. Johnson mientras intentaba decir frases en silencio. La tecnología convirtió sus señales cerebrales en lenguaje escrito y vocalizado, y permitió que un avatar en la pantalla de una computadora pronunciara las palabras y mostrara sonrisas, labios fruncidos y otras expresiones.
- RAG vs Finetuning ¿Cuál es la mejor herramienta para impulsar tu solicitud de LLM?
- ¿Podemos evitar que los LLMs alucinen?
- Explorando el paisaje de la inteligencia artificial generativa
La investigación, publicada en la revista Nature, demuestra por primera vez que las palabras habladas y las expresiones faciales se han sintetizado directamente a partir de señales cerebrales, según los expertos. La Sra. Johnson eligió el avatar, una cara parecida a la suya, y los investigadores utilizaron su brindis de bodas para desarrollar la voz del avatar.
Del artículo completo de The New York Times
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Agentes de IA Tendencia del Mes en IA Generativa
- Descubriendo el Teorema de Flujo Máximo Corte Mínimo Un Enfoque Integral y Formal
- IA generativa para conocimientos biomédicos
- GPT-3 ¿Aprendizaje de pocos ejemplos para modelos de lenguaje?
- Ciencia de Datos Orientada a Objetos Refactorización de Código
- Una comparación de los métodos Temporal-Difference (0) y Constant-α Monte Carlo en la tarea de Random Walk
- Comparando y explicando los modelos de difusión en los Difusores de HuggingFace