يمكن أن تساعد القدرة على فك تشفير الموجات الدماغية المرضى الذين فقدوا القدرة على التحدث على التواصل مرة أخرى ، ويمكن أن توفر في النهاية طرقًا جديدة للبشر للتفاعل مع أجهزة الكمبيوتر. الآن أظهر باحثو Meta أنهم يستطيعون معرفة الكلمات التي يرمز إليها شخص ما السمع باستخدام تسجيلات من فحوصات الدماغ غير الغازية.
قدرتنا على التحقيق الانسان تحسن نشاط الدماغ بشكل ملحوظ في العقود الأخيرة حيث طور العلماء مجموعة متنوعة من تقنيات واجهة الدماغ والحاسوب (BCI) التي يمكن أن توفر نافذة على أفكارنا ونوايانا.
جاءت النتائج الأكثر إثارة للإعجاب من أجهزة التسجيل الغازية ، التي تزرع أقطابًا كهربائية مباشرة في في الدماغ gray مهم ، جنبًا إلى جنب مع AI التي يمكن أن تتعلم كيفية interpret إشارات الدماغ. في السنوات الأخيرة ، كان هذا أماهمن الممكن أن فك شفرة جمل كاملة من نشاط عصبي لشخص ما بدقة 97 بالمائة ، وتمت محاولة الترجمة حركات خط اليد مباشرة في النص بسرعات مقارنةجنيه للرسائل النصية.
لكن الاضطرار إلى زرع أقطاب كهربائية في دماغ شخص ما له جوانب سلبية واضحة. هذه الإجراءات المحفوفة بالمخاطر لها ما يبررها طبيًا فقط للمرضى الذين يحتاجون إلى تسجيل دماغ للمساعدة في حل المشكلات الطبية الأخرى ، مثل الصرع. وتتحلل المسابير العصبية بمرور الوقت ، مما يزيد من احتمالية الاضطرار إلى استبدالها بانتظام.
لهذا السبب قرر الباحثون في قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي في Meta التحقيق فيما إذا كان بإمكانهم تحقيق أهداف مماثلة دون الحاجة إلى جراحة دماغية خطيرةذ. في ورقة المنشورة على خادم ما قبل الطباعة arXiv, أفاد الفريق أنهم طوروا نظام ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بالكلمات التي يستمع إليها شخص ما بناءً على نشاط الدماغ المسجل باستخدام غير جراحي. واجهات المخ والكمبيوتر.
"من الواضح أن وضع قطب كهربائي داخل دماغ شخص ما أمر بالغ الانتهاك "،" جان ريمي كينج ، عالم أبحاث في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي (FAIR) على Facebook ، قال الوقت. "لذلك أردنا محاولة استخدام التسجيلات غير الغازية لنشاط الدماغ. وكان الهدف هو بناء نظام ذكاء اصطناعي يمكنه فك شفرة استجابات الدماغ للقصص المنطوقة ".
اعتمد الباحثون على أربع مجموعات بيانات موجودة مسبقًا لنشاط الدماغ تم جمعها من 169 شخصًا أثناء استماعهم إلى تسجيلات لأشخاص يتحدثون. تم تسجيل كل متطوع باستخدام إما تخطيط الدماغ المغناطيسي (MEG) أو تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) ، والتي تستخدم أنواعًا مختلفة من أجهزة الاستشعار لالتقاط النشاط الكهربائي للدماغ من خارج الجمجمة.
نهجهم ينطويd تقسيم الدماغ والبيانات الصوتية إلى ثلاثة-المقتطفات الطويلة الثانية وإدخالها في الشبكة العصبية التي تبحث بعد ذلكed للأنماط التي جولد ربط الاثنين. بعد تدريب الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات لساعات عديدة ، قاموا بعد ذلك باختبارها على بيانات غير مرئية من قبل.
كان أداء النظام هو الأفضل على إحدى مجموعات بيانات MEG ، حيث حقق أعلى 10 دقة بنسبة 72.5 بالمائة. هذا يعني أنه عندما صنفت 10 الكلمات ذات الاحتمالية الأكبر لربطها بمقطع موجة الدماغ ، كانت الكلمة الصحيحة هي هناك 72.5 بالمائة من الوقت.
قد لا يبدو هذا رائعًا ، لكن من المهم أن تتذكر أنه كان ينتقي من مفردات محتملة من 793 كلمات. سجل النظام 67.2 في المائة على مجموعة بيانات MEG الأخرى ، لكنه لم يكن جيدًا على مجموعات بيانات EEG ، وحصل على المركز الأول0 دقة فقط 31.4 و 19.1.
من الواضح أن هذا لا يزال بعيدًا عن نظام عملي ، لكنه يمثل تقدمًا كبيرًا في مشكلة صعبة. تتمتع BCIs غير الغازية بنسب إشارة إلى ضوضاء أسوأ بكثير ، لذا فإن فك تشفير النشاط العصبي بهذه الطريقة يمثل تحديًا ، ولكن إذا نجحت ، فقد يؤدي إلى تقنية قابلة للتطبيق على نطاق أوسع.
لكن ليس الجميع مقتنعًا بأنها مشكلة قابلة للحل. قال توماس كنوبفيل من إمبريال كوليدج لندن عالم جديد أن محاولة تقصي الأفكار باستخدام هذه الأساليب غير الغازية كانت مثل "محاولة بث فيلم عالي الدقة عبر أجهزة مودم الهاتف التناظرية القديمة "، وتساءل عما إذا كانت مثل هذه الأساليب ستصل إلى مستويات الدقة العملية.
تراهن شركات مثل Neuralink من Elon Musk أيضًا على أننا سنتغلب في النهاية على قلقنا حول الأساليب الغازية مع تحسن التكنولوجيا ، مما يفتح الباب أمام الأشخاص العاديين الذين يحصلون على غرسات دماغية.
لكن البحث الذي أجراه الفريق في Meta لا يزال في مراحله المبكرة ، وهناك مجال كبير للتحسينات. ومن المرجح أن توفر الفرص التجارية لأي شخص يمكنه اختراق مسح الدماغ غير الجراحي الكثير من الدوافع للمحاولة.
