研究では、彼らに「ティナ・ターナーはポップシンガー」「その盗賊団は宝石を30個盗んだ」といった、50本の短文を何度か声に出して読んでもらい、電極を通じてそのときの神経活動を記録した。

　次に機械学習によって、こうして得られた脳活動データを各文章に対応するよう数値化。さらに、この数値を発声された内容と確実に紐づけるために、神経活動パターンから予測される音と実際に録音された音声と比較させて、AIシステムを学習させた。

　こうしてAIシステムを学習させたら、参加者にこれまでと同じように文章を読んでもらう。


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・脳の神経活動パターンを検出し文章を出力

　するとシステムは、脳の神経活動のパターンを検出して、正確に読み上げている文章を出力できたとのこと。

　最初のうちは、意味不明な文章ばかりが表示されたそうだが、実際に声に出された音声との比較を行い学習を続けるうちに、数値と単語の関係性や、ある単語に続くことが多い単語の傾向が理解され、徐々に改善が進んだそうだ。

　精度は被験者によってバラツキがあり、最終的なエラー率はわずか3～5パーセントだった。これは従来のシステムに比べれば、かなり正確な結果であるらしい。


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・まだ完璧ではないが実用化は可能

　とは言っても、まだ完璧なわけではなく、誤変換されることもあった。