ロシア、人間のようにテキストを読むAIの特許を取得

研究者らは、読書中の人間の視線を予測するシステムの特許を取得した。このシステムは、英語、韓国語、ドイツ語など12言語での読書方法を予測するもので、多言語モデルと、ネイティブスピーカーの眼球運動記録で学習させたトランスフォーマーを組み合わせた単一のニューラルネットワークアーキテクチャに基づいている。このシステムは、合成の視線注視シーケンスを生成し、単語スキップ確率、初回読書中の注視回数などの基準で評価する。Innopolis UniversityのAI in Medicine Labの責任者であるIlya Pershin氏は、実際のアイトラッキング記録が不足している場合、合成データが唯一の解決策となることが多く、トレーニングのコストを削減し、これまで不可能だったタスクを可能にすると説明した。ある研究では、このアプローチにより、X線画像上の視線予測精度が20～30%向上した。2つ目の特許は、読書中の眼球運動生成を評価するための統一プロトコルを対象としており、空間的・時間的特性による視線軌跡の比較、テキスト全体・単語・文レベルの特徴分析を行う。3つ目の特許は、合成視線軌跡を用いた言語モデルのトレーニング方法を記述しており、視覚的注意データを人間のフィードバックからの強化学習に統合する。研究室のスペシャリストであるIvan Stebakov氏は、報酬モデルは実際の人間の好みに基づいてトレーニングされ、大規模言語モデルの応答を自動的に評価することで、トレーニングを1.5～2倍高速化し、計算コストを削減し、人間の注意パターンを93%の精度で再現し、さらに低リソース言語でも機能すると述べた。