Sposobnost dekodiranja možganskih valov bi lahko bolnikom, ki so izgubili sposobnost govora, pomagala pri ponovni komunikaciji in bi na koncu lahko zagotovila nove načine za interakcijo ljudi z računalniki. Raziskovalci Meta so zdaj pokazali, da lahko povedo, katere besede nekdo je sluha z uporabo posnetkov neinvazivnih pregledov možganov.
Naša sposobnost sondiranja človeškega možganska aktivnost se je v zadnjih desetletjih bistveno izboljšala, saj so znanstveniki razvili različne tehnologije vmesnika možgani-računalnik (BCI), ki lahko nudijo okno v naše misli in namere.
Najbolj impresivne rezultate so dosegli z invazivnimi snemalnimi napravami, ki vsadijo elektrode neposredno v možganov gray zadeva, v kombinaciji z AI ki se lahko nauči tolmačitit možganski signali. V zadnjih letih je to made je možno dekodirati celotne stavke iz nevronske aktivnosti nekoga s 97-odstotno natančnostjo in poskus prevajanja premiki rokopisa neposredno v besedilo pri primerljivih hitrostihle na pošiljanje sporočil.
Toda vsaditev elektrod v možgane nekoga ima očitne slabosti. Ti tvegani postopki so medicinsko upravičeni samo za bolnike, ki potrebujejo snemanje možganov za pomoč pri reševanju drugih zdravstvenih težav, kot je epilepsija. In nevronske sonde se sčasoma razgradijo, kar poveča možnost, da jih bo treba redno menjavati.
Zato so se raziskovalci v Metinem raziskovalnem oddelku za umetno inteligenco odločili raziskati, ali bi lahko dosegli podobne cilje, ne da bi potrebovali nevarno operacijo možganov.l. V papirju objavljen na strežniku za predtiskanje arXiv, ekipa je poročala, da je razvila sistem umetne inteligence, ki lahko predvidi, katere besede nekdo posluša na podlagi možganske aktivnosti, zabeležene z neinvazivnimi možgansko-računalniški vmesniki.
"Očitno je izjemno invazivno vstaviti elektrodo v možgane nekoga,« Jean Remi King, raziskovalec v Facebookovem laboratoriju za raziskave umetne inteligence (FAIR), Rekel ČAS. "Zato smo želeli poskusiti uporabiti neinvazivne posnetke možganske aktivnosti. In cilj je bil zgraditi sistem umetne inteligence, ki lahko dekodira možganske odzive na govorjene zgodbe.«
Raziskovalci so se zanašali na štiri že obstoječe nize podatkov o možganski aktivnosti, ki so jih zbrali od 169 ljudi, medtem ko so poslušali posnetke ljudi, ki so govorili. Vsak prostovoljec je bil posnet bodisi z magnetoencefalografijo (MEG) bodisi z elektroencefalografijo (EEG), ki uporabljata različne vrste senzorjev za zaznavanje električne aktivnosti možganov zunaj lobanje.
Njihov pristop vključujed razdelitev možganov in zvočnih podatkov na tri-sekundo dolge izrezke in vnašanje v nevronsko mrežo, ki nato pogledaed za vzorce, ki cOuld povežite to dvoje. Potem ko so umetno inteligenco učili na mnogih urah teh podatkov, so jo nato preizkusili na prej nevidenih podatkih.
Sistem se je najbolje obnesel na enem od naborov podatkov MEG, kjer je dosegel 10-odstotno natančnost med 72.5 najboljših. To pomeni, da ko je uvrstil 10 besede z največjo verjetnostjo, da so povezane s segmentom možganskih valov, je bila pravilna beseda tam 72.5 odstotkov časa.
To morda ne zveni dobro, vendar je pomembno vedeti, da je izbiral iz potencialnega besednjaka 793 besede. Sistem je dosegel 67.2 odstotka pri drugem naboru podatkov MEG, slabše pa se je odrezal pri naborih podatkov EEG in se uvrstil na prvo mesto0 natančnosti le 31.4 in 19.1.
Jasno je, da je to še daleč od praktičnega sistema, vendar predstavlja pomemben napredek pri težkem problemu. Neinvazivni BCI imajo veliko slabša razmerja med signalom in šumom, zato je dešifriranje nevronske aktivnosti na ta način zahtevno, vendar bi lahko, če bi bilo uspešno, povzročilo veliko širšo uporabno tehnologijo.
Niso pa vsi prepričani, da je to rešljiv problem. je povedal Thomas Knopfel z Imperial College London New Scientist da je bilo poskušanje raziskovanja misli s temi neinvazivnimi pristopi kot "poskušal pretakati film visoke ločljivosti prek staromodnih analognih telefonskih modemov,« in podvomil, ali bodo takšni pristopi kdaj dosegli praktično raven natančnosti.
Podjetja, kot je Neuralink Elona Muska, prav tako stavijo, da bomo sčasoma premagali našo zaskrbljenost nad invazivnimi pristopi, ko se bo tehnologija izboljševala in odprla vrata običajnim ljudem, da dobijo možganske vsadke.
Toda raziskave ekipe pri Meti so v zelo zgodnjih fazah in obstaja veliko možnosti za izboljšave. In komercialne priložnosti za vsakogar, ki lahko vdre v neinvazivno skeniranje možganov, bodo verjetno zagotovile veliko motivacije za poskus.
Kreditno slike: Gnojni tran iz pixabay
