الأفكار في النص: الذكاء الاصطناعي (AI) يفك تشفير الدماغ البشري

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لتفسير نشاط الدماغ إلى تدفق نصي مستمر. يمكن أن يؤدي هذا إلى تحويل التواصل للأشخاص الذين يعانون من أمراض عصبية حادة. في سياق أساليب التصوير العصبي، يحمل الذكاء الاصطناعي وعدًا هائلاً لتحليل نشاط الدماغ.

في أحدث التطورات، أظهر جهاز فك التشفير الدلالي القائم على الذكاء الاصطناعي طرقًا جديدة لترجمة أنشطة الدماغ إلى مجموعة لا نهاية لها من النصوص. وهذا الابتكار من شأنه أن يسمح أو يحول الأفكار "غير الغازية" إلى نصوص لأول مرة. قد يساعد هذا الأشخاص الذين يعانون من صعوبة في التواصل بعد الإصابة بسكتة دماغية أو مرض في الخلايا العصبية الحركية. 

لاستخراج المعلومات ذات الصلة من البيانات المعقدة والصاخبة، هناك حاجة إلى أساليب معالجة البيانات المتقدمة لتفسير نشاط الدماغ. قد تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في أتمتة هذا الإجراء وتبسيطه. وهذا يتيح للباحثين استخلاص استنتاجات أكثر دقة ويمكن الاعتماد عليها فيما يتعلق بنشاط الدماغ.

في هذه الحالة، يستطيع جهاز فك التشفير إعادة بناء الكلام بشكل صحيح بينما يستمع المستجيبون إلى حكاية ما أو يتخيلونها. وتعد هذه قفزة هائلة في الابتكار مقارنة بأنظمة فك تشفير اللغة السابقة التي تضمنت الغرسات الجراحية. 

لقد دعم العلماء المشهورون أحدث التطورات لأنه يتغلب على عقبة حرجة. وأضاف الدكتور ألكسندر هوث، طبيب الأعصاب في جامعة تكساس: "بالنسبة للطريقة غير الجراحية، يعد هذا قفزة حقيقية إلى الأمام مقارنة بما تم القيام به من قبل، والذي عادة ما يكون عبارة عن كلمات مفردة أو جمل قصيرة".

يراقب التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي الاختلافات في تدفق الدم إلى أجزاء مختلفة من الدماغ، والتي يمكن استخدامها لاستنتاج النشاط العصبي. ومع ذلك، بالمقارنة مع الإطلاق الفعلي للخلايا العصبية في الدماغ، فإن هذه العملية بطيئة نسبيًا. يتمتع التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي بدقة زمنية تبلغ ثوانٍ، مما يعني أنه لا يمكنه اكتشاف التغيرات السريعة في نشاط الدماغ. وفقًا لصحيفة الغارديان، فإن هذا يجعل تحليل نشاط الدماغ كرد فعل على "الكلام الطبيعي" أمرًا صعبًا لأنه يوفر "مزيجًا من المعلومات" المنتشرة عبر بضع ثوانٍ.

كان إدخال نماذج اللغات الكبيرة، مثل ChatGPT من OpenAI، بمثابة تقدم كبير في الذكاء الاصطناعي. يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يسمح لها بالاستجابة لمجموعة واسعة من المدخلات بطريقة تشبه الإنسان. وقد مكن الباحثين من فحص المعنى الدلالي للكلام في هذه الحالة. أي فهم أنماط النشاط العصبي المرتبطة بسلسلة من الكلمات. 

بعد هذا الاكتشاف، يعتزم فريق البحث توسيع فائدة هذه التقنية في أنظمة تصوير الدماغ الأخرى الأكثر قابلية للنقل، مثل التحليل الطيفي الوظيفي للأشعة تحت الحمراء القريبة (fNIRS). ومع ذلك، قد تنشأ مخاوف أمنية نتيجة لأحدث الابتكارات.