Thoughts Into Text: Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) αποκωδικοποιεί τον ανθρώπινο εγκέφαλο

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για την ερμηνεία της εγκεφαλικής δραστηριότητας σε μια συνεχή ροή κειμένου. Αυτό μπορεί ενδεχομένως να μεταμορφώσει την επικοινωνία για άτομα που πάσχουν από σοβαρές νευρολογικές παθήσεις. Στο πλαίσιο των μεθόδων νευροαπεικόνισης, η τεχνητή νοημοσύνη υπόσχεται τεράστια υποσχέσεις για την ανάλυση της εγκεφαλικής δραστηριότητας.

Στην πιο πρόσφατη εξέλιξη, ένας σημασιολογικός αποκωδικοποιητής που βασίζεται σε AI έδειξε νέους τρόπους για να μεταφράσει τις εγκεφαλικές δραστηριότητες σε μια ατελείωτη σειρά κειμένων. Αυτή η καινοτομία θα επέτρεπε ή θα μετέτρεπε τις «μη επεμβατικές» ιδέες σε κείμενα για πρώτη φορά. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τους ανθρώπους με δυσκολία στην επικοινωνία μετά από εγκεφαλικό επεισόδιο ή ασθένεια των κινητικών νευρώνων. 

Για την εξαγωγή σχετικών πληροφοριών από πολύπλοκα και θορυβώδη δεδομένα, απαιτούνται προηγμένες μέθοδοι επεξεργασίας δεδομένων για την ερμηνεία της εγκεφαλικής δραστηριότητας. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στην αυτοματοποίηση και τον εξορθολογισμό αυτής της διαδικασίας. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στους ερευνητές να βγάλουν πιο ακριβή και αξιόπιστα συμπεράσματα σχετικά με την εγκεφαλική δραστηριότητα.

Σε αυτήν την περίπτωση, ο αποκωδικοποιητής θα μπορούσε να ανακατασκευάσει σωστά την ομιλία καθώς οι ερωτώμενοι άκουγαν ή φαντάζονταν μια ιστορία. Αυτό είναι ένα τεράστιο άλμα στην καινοτομία σε σύγκριση με προηγούμενα συστήματα αποκωδικοποίησης γλώσσας που περιλάμβαναν χειρουργικά εμφυτεύματα. 

Διάσημοι επιστήμονες υποστήριξαν τη νεότερη πρόοδο καθώς ξεπερνά ένα κρίσιμο εμπόδιο. Ο Δρ Alexander Huth, νευρολόγος στο Πανεπιστήμιο του Τέξας, πρόσθεσε: «Για μια μη επεμβατική μέθοδο, αυτό είναι ένα πραγματικό άλμα προς τα εμπρός σε σύγκριση με αυτό που έχει γίνει πριν, που είναι συνήθως μεμονωμένες λέξεις ή σύντομες προτάσεις».

Το fMRI παρακολουθεί τις διακυμάνσεις της ροής του αίματος σε διάφορα μέρη του εγκεφάλου, τα οποία μπορεί να χρησιμοποιηθούν για να συμπεράνουμε τη νευρική δραστηριότητα. Ωστόσο, σε σύγκριση με την πραγματική πυροδότηση νευρώνων στον εγκέφαλο, αυτή η διαδικασία είναι σχετικά αργή. Η fMRI έχει χρονική ανάλυση δευτερολέπτων, που σημαίνει ότι δεν μπορεί να ανιχνεύσει γρήγορες αλλαγές στην εγκεφαλική δραστηριότητα. Σύμφωνα με τον The Guardian, αυτό καθιστά δύσκολη την ανάλυση της εγκεφαλικής δραστηριότητας ως αντίδραση στη «φυσική ομιλία», καθώς παρέχει μια «μίξη πληροφοριών» διασκορπισμένη σε λίγα δευτερόλεπτα.

Η εισαγωγή μοντέλων μεγάλων γλωσσών, όπως το ChatGPT του OpenAI, σηματοδότησε μια σημαντική πρόοδο στην τεχνητή νοημοσύνη. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε τεράστιους όγκους δεδομένων κειμένου, επιτρέποντάς τους να ανταποκρίνονται σε μια μεγάλη ποικιλία εισροών με τρόπο που μοιάζει με τον άνθρωπο. Έδωσε τη δυνατότητα στους ερευνητές να εξετάσουν τη σημασιολογική σημασία του λόγου σε αυτή την περίπτωση. Δηλαδή, να κατανοήσουν τα μοτίβα νευρικής δραστηριότητας που σχετίζονται με μια σειρά λέξεων. 

Μετά την ανακάλυψη, η ερευνητική ομάδα σκοπεύει να επεκτείνει τη χρησιμότητα της τεχνικής σε άλλα, πιο φορητά συστήματα απεικόνισης εγκεφάλου, όπως η λειτουργική φασματοσκοπία εγγύς υπέρυθρη (fNIRS). Ωστόσο, ενδέχεται να προκύψουν ανησυχίες για την ασφάλεια ως αποτέλεσμα της τελευταίας καινοτομίας.