जैसे-जैसे एएलएस (ALS) जैसे मोटर विकारों से ग्रस्त मरीजों के दैनिक संवाद में कठिनाई बढ़ती है, पारंपरिक सहायक संवाद उपकरण अक्सर आंखों की थकान और उच्च समय लागत के कारण आंखों से टाइप करते समय बार-बार की जाने वाली कुंजी संचालन को प्रभावी ढंग से हल नहीं कर पाते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, गूगल शोध टीम ने SpeakFaster नामक एक उपयोगकर्ता इंटरफेस (UI) विकसित किया है, जो बड़े भाषा मॉडल (LLM) और संवाद संदर्भ का उपयोग करके एएलएस मरीजों की संवाद दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने में मदद करता है।
SpeakFaster उपयोगकर्ता द्वारा डाले गए पहले अक्षरों के संक्षिप्ताक्षर की भविष्यवाणी करके और संवाद के संदर्भ के आधार पर उन्हें पूर्ण वाक्य में विस्तारित करके, आंखों से टाइप करते समय कुंजी दबाने की संख्या को 57% तक कम करता है, जिससे पाठ इनपुट की गति पारंपरिक विधियों की तुलना में 29% से 60% तक बढ़ जाती है। यह प्रणाली तीन अलग-अलग इनपुट पथों के साथ समायोजित LLM का उपयोग करती है, जिससे उपयोगकर्ता प्रारंभिक भविष्यवाणी में विफलता के बावजूद उपयुक्त वाक्यांश को आसानी से खोज सकते हैं, जिससे इनपुट की गति तेज होती है और अनावश्यक संचालन कम होते हैं।
इसके अलावा, अनुसंधान से पता चला है कि SpeakFaster न केवल अनुकरण प्रयोगों में कुंजी दबाने की बचत में महत्वपूर्ण सुधार करता है, बल्कि एएलएस मरीजों के प्रयोगों में टाइपिंग की गति को भी बढ़ाता है, विशेष रूप से स्क्रिप्ट परिदृश्यों में, एएलएस मरीजों की इनपुट गति में 61.3% की वृद्धि होती है। हालांकि प्रारंभिक सीखने की अवस्था थोड़ी कठिन है, लेकिन अधिकांश उपयोगकर्ता 15 अभ्यासों के बाद आरामदायक टाइपिंग गति प्राप्त कर लेते हैं।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र प्राधिकरण सेवा प्रदाता Midjourney
वर्तमान तकनीक की तुलना में, SpeakFaster संदर्भ-संवेदनशील AI भविष्यवाणी और वैकल्पिक इनपुट विधियों को संयोजित करके मोटर विकारों से ग्रस्त मरीजों को अधिक कुशल और सटीक संवाद के साधन प्रदान करता है, जिससे उनकी सामाजिक भागीदारी और जीवन गुणवत्ता में काफी सुधार होता है।
