思考をテキストに: 人工知能 (AI) が人間の脳を解読する

AI は、脳の活動を連続的なテキスト ストリームに解釈するためにますます使用されています。これにより、重度の神経疾患に苦しむ人々のコミュニケーションが変わる可能性があります。神経画像法の文脈では、AI は脳活動の分析に大きな期待を抱いています。

最新の進歩では、AI ベースのセマンティック デコーダーが、脳の活動を無限のテキストに変換する新しい方法を実証しました。この革新により、初めて「非侵襲的な」アイデアをテキストに変換することが可能になります。これは、脳卒中や運動ニューロン疾患の後にコミュニケーションが困難になった人々に役立つ可能性があります。 

複雑でノイズの多いデータから関連情報を抽出するには、脳活動の解釈に高度なデータ処理手法が必要です。 AI アルゴリズムは、この手順の自動化と合理化に役立つ可能性があります。これにより、研究者は脳の活動に関してより正確で信頼できる結論を導き出すことができます。

この場合、デコーダは、回答者が物語を聞いたり想像したりしながら、音声を適切に再構築できました。これは、外科的インプラントを含む以前の言語解読システムと比較して、革新における大きな飛躍です。 

著名な科学者たちは、重大なハードルを克服するための最新の進歩を支持しています。テキサス大学の神経内科医、アレクサンダー・ヒュース博士は、「非侵襲的方法としては、これまでに行われてきた、通常は単一の単語や短い文章で行われていたものと比較して、これは大きな進歩である」と付け加えた。

fMRI は脳のさまざまな部分への血流の変化を監視し、神経活動を推測するために使用される可能性があります。ただし、脳内のニューロンの実際の発火と比較すると、このプロセスは比較的遅いです。 fMRI の時間分解能は数秒であるため、脳活動の急速な変化を検出することはできません。ガーディアン紙によると、「自然な音声」は数秒間に分散した「情報の寄せ集め」を提供するため、このことが「自然な音声」に反応する脳活動の分析を困難にしているという。

OpenAI の ChatGPT などの大きな言語モデルの導入により、人工知能は大きく進歩しました。これらのモデルは大量のテキスト データでトレーニングされており、人間のような方法でさまざまな入力に応答できるようになります。これにより、研究者はこの場合の音声の意味論的な意味を調べることができました。つまり、一連の単語に関連付けられた神経活動パターンを理解することです。 

この発見を受けて、研究チームは、機能的近赤外分光法（fNIRS）など、他のよりポータブルな脳イメージングシステムでこの技術の有用性を拡大する予定です。ただし、最新の技術革新の結果、セキュリティ上の懸念が生じる可能性があります。