Rusia Mematenkan AI yang Membaca Teks Seperti Manusia

Para peneliti telah mendapatkan paten untuk sistem yang memprediksi arah pandangan manusia saat membaca. Sistem ini memperkirakan bagaimana seseorang akan membaca teks dalam bahasa Inggris, Korea, Jerman, dan sepuluh bahasa lainnya, berdasarkan arsitektur jaringan saraf tunggal yang menggabungkan model multibahasa dan transformer yang dilatih pada rekaman gerakan mata dari penutur asli. Sistem ini menghasilkan urutan fiksasi pandangan sintetis dan mengevaluasinya berdasarkan probabilitas melompati kata, jumlah fiksasi selama pembacaan pertama, dan kriteria lainnya. Ilya Pershin, kepala Lab AI dalam Kedokteran di Universitas Innopolis, menjelaskan bahwa data sintetis seringkali menjadi satu-satunya solusi ketika rekaman pelacakan mata asli langka, membuat pelatihan lebih murah dan memungkinkan tugas-tugas yang sebelumnya mustahil. Dalam satu studi, pendekatan ini meningkatkan akurasi prediksi pandangan pada gambar sinar-X sebesar 20–30%. Paten kedua mencakup protokol terpadu untuk mengevaluasi pembuatan gerakan mata saat membaca, membandingkan lintasan pandangan berdasarkan karakteristik spasial dan temporal, serta menganalisis fitur pada tingkat keseluruhan teks, kata, dan kalimat. Paten ketiga menjelaskan metode untuk melatih model bahasa dengan lintasan pandangan sintetis, mengintegrasikan data perhatian visual ke dalam pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia. Ivan Stebakov, seorang spesialis lab, mengatakan bahwa model penghargaan dilatih pada preferensi manusia yang nyata untuk secara otomatis mengevaluasi respons dari model bahasa besar, mempercepat pelatihan sebesar 1,5–2 kali, mengurangi biaya komputasi, mencapai akurasi 93% dalam mereproduksi pola perhatian manusia, dan bekerja bahkan untuk bahasa dengan sumber daya rendah.