Fugu-MT 論文翻訳(概要): MindGPT: Advancing Human-AI Interaction with Non-Invasive fNIRS-Based Imagined Speech Decoding

論文の概要: MindGPT: Advancing Human-AI Interaction with Non-Invasive fNIRS-Based Imagined Speech Decoding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05361v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 18:18:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 04:07:11.617822
Title: MindGPT: Advancing Human-AI Interaction with Non-Invasive fNIRS-Based Imagined Speech Decoding
Title（参考訳）: MindGPT:非侵襲的fNIRSに基づく音声デコーディングによる人間とAIのインタラクションの促進
Authors: Suyi Zhang, Ekram Alam, Jack Baber, Francesca Bianco, Edward Turner, Maysam Chamanzar, Hamid Dehghani,
Abstract要約: 人間とAIエージェント間のシームレスで共生的なコミュニケーションを可能にするコミュニケーションシステムの構築がますます重要になっている。この研究は、非侵襲的高密度機能近赤外分光法(fNIRS)を用いた想像音声の復号化のための革新的なアプローチを開発することにより、人間とAIの相互作用の分野を前進させる。特に本研究では,世界初の思考言語モデルであるMindGPTを紹介した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In the coming decade, artificial intelligence systems are set to revolutionise every industry and facet of human life. Building communication systems that enable seamless and symbiotic communication between humans and AI agents is increasingly important. This research advances the field of human-AI interaction by developing an innovative approach to decode imagined speech using non-invasive high-density functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Notably, this study introduces MindGPT, the first thought-to-LLM (large language model) system in the world.
Abstract（参考訳）: 今後10年間で、人工知能システムはあらゆる産業や人間の生活に革命をもたらすだろう。人間とAIエージェント間のシームレスで共生的なコミュニケーションを可能にするコミュニケーションシステムの構築がますます重要になっている。本研究は、非侵襲的高密度機能近赤外分光法(fNIRS)を用いて、想像音声を復号化するための革新的なアプローチを開発することにより、人間とAIの相互作用の分野を前進させる。特に本研究では,世界初の思考言語モデルであるMindGPTを紹介した。

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