Meta vyvinula AI, která dekódováním vašich mozkových vln dokáže odhadnout slova, která slyšíte

Dekódování mozkových vln by mohlo pomoci pacientům, kteří ztratili schopnost mluvit, znovu komunikovat a v konečném důsledku by mohlo lidem otevřít nové způsoby interakce s počítači.

Nyní metavýzkumníci ukázali, že dokážou říct, jaká slova někdo slyší pomocí nahrávek z neinvazivních skenů mozku.

Naše schopnost studovat aktivitu lidského mozku se za posledních několik desetiletí výrazně zlepšila, protože vědci vyvinuli řadu technologií rozhraní mozek-počítač (BCI), které mohou poskytnout vhled do našich myšlenek a záměrů.

Nejpůsobivějších výsledků bylo dosaženo s invazivními záznamovými zařízeními, ve kterých jsou elektrody implantovány přímo do šedé hmoty mozku v kombinaci s umělou inteligencí, která se dokáže naučit interpretovat mozkové signály. V posledních letech to umožnilo dekódovat celé věty z neurální aktivity člověka s přesností 97 % a pokusilo se převést pohyby rukopisu přímo do textu rychlostí srovnatelnou s textováním.

Ale implantace elektrod do lidského mozku má zjevné nevýhody. Tyto vysoce rizikové postupy jsou z lékařského hlediska ospravedlnitelné pouze u pacientů, u kterých je záznam mozku potřebný k řešení jiných zdravotních problémů, jako jsou: B. epilepsie, je nutná. Také neurální sondy se časem opotřebovávají, což vyžaduje pravidelnou výměnu.

Vědci z výzkumného oddělení AI společnosti Meta se tedy rozhodli zjistit, zda by mohli dosáhnout podobných cílů, aniž by museli provádět nebezpečnou operaci mozku. V článku zveřejněném na předtiskovém serveru arXiv tým uvádí , že vyvinul systém umělé inteligence, který dokáže předvídat, jaká slova někdo slyší, na základě mozkové aktivity zaznamenané pomocí neinvazivních rozhraní mozek-počítač.

„Zapíchnutí elektrody do mozku člověka je samozřejmě extrémně invazivní,“ řekl TIME Jean Remi King, výzkumník z laboratoře Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR) . „Chtěli jsme tedy zkusit využít neinvazivní záznamy mozkové aktivity. A cílem bylo vybudovat systém umělé inteligence, který by dokázal dekódovat reakce mozku na mluvené příběhy.“

Vědci čerpali ze čtyř již existujících datových souborů mozkové aktivity shromážděných od 169 lidí při poslechu nahrávek mluvících lidí. Každý subjekt byl zaznamenáván buď pomocí magnetoencefalografie (MEG) nebo elektroencefalografie (EEG), které používají různé typy senzorů pro záznam elektrické aktivity mozku z vnějšku lebky.

Jejich přístupem bylo rozdělit mozek a zvuková data do třísekundových úryvků a vložit je do neuronové sítě, která pak hledala vzorce, které by je mohly spojit. Po školení umělé inteligence s mnoha hodinami těchto dat ji otestovali s dosud neviděnými daty.

Systém si nejlépe vedl na jednom z datových sad MEG, kde dosáhl přesnosti 72,5 procenta v top 10. To znamená, že 10 slov s největší pravděpodobností spojených se segmentem mozkových vln obsahovalo správné slovo 72,5 procenta času.

To nemusí znít jako mnoho, ale je důležité si uvědomit, že systém byl vybrán z potenciální slovní zásoby 793 slov. U druhého souboru dat MEG dosáhl systém skóre 67,2 procenta, ale v souborech dat EEG si vedl méně dobře a dosáhl pouze 10 nejlepších přesností 31,4 a 19,1.

K praktickému systému to má samozřejmě ještě daleko, ale představuje významný pokrok v obtížném problému. Neinvazivní BCI mají mnohem horší poměr signálu k šumu, takže dekódování nervové aktivity tímto způsobem je náročné. v případě úspěchu by to mohlo vést k mnohem šířeji použitelné technologii.

Ne každý je však přesvědčen, že tento problém lze vyřešit. Thomas Knopfel z Imperial College London řekl New Scientist , že „pokoušet se prozkoumat mysl těmito neinvazivními metodami je jako pokoušet se přenášet HD film přes staromódní analogové telefonní modemy“ a pochyboval, že by se takové metody někdy staly praktickou úrovní přesnosti. být dosaženo.

Společnosti jako Neuralink Elona Muska také sází na to, že jak se technologie zdokonalí, nakonec překonáme svou nechuť používat invazivní metody a pak budou moci běžní lidé dostat mozkové implantáty .

Výzkum meta týmu je však stále ve velmi rané fázi a je zde stále velký prostor pro zlepšení. A komerční možnosti pro každého, kdo dokáže prolomit neinvazivní skenování mozku, budou pravděpodobně obrovskou motivací to zkusit.