تم تطوير الذكاء الاصطناعي لترجمة النشاط الدماغي إلى كلمات

قام باحثون في جامعة كاليفورنيا، سان فرانسيسكو بتطوير ذكاء اصطناعي يمكنه ترجمة النشاط الدماغي إلى نص. يعمل النظام على الأنماط العصبية التي يتم الكشف عنها عندما يتحدث شخص ما، ولكن الخبراء يأملون أنه يمكن استخدامه في النهاية على الأفراد الذين لا يستطيعون التحدث، مثل الأشخاص الذين يعانون من متلازمة القفل.

كان د. جوزيف ماكين من بين مؤلفي البحث.

قال ماكين: “لن نصل إلى هناك بعد، لكننا نعتقد أن هذا يمكن أن يكون أساسًا لبروثيسة كلامية”.

تم نشر البحث في مجلة علم الأعصاب الطبيعي.

اختبار النظام

اعتماد ماكين وفريقه على خوارزميات التعلم العميق لدراسة إشارات الدماغ لأربعة نساء أثناء التحدث. جميع النساء مصابات بالصرع، وتم تثبيت أقطاب على أدمغتهن لمراقبة النوبات.

بعد تثبيت الأقطاب، قرأت كل امرأة مجموعة من الجمل بصوت عالٍ بينما تم قياس نشاط دماغها. أكبر عدد من الكلمات الفريدة المستخدمة كان 250. يمكنهم اختيار جمل من مجموعة من 50 جملة مختلفة، بما في ذلك “تينا تيرنر هي مغنية بوب” و “سارقو 30 جوهرة”.

تم توجيه بيانات نشاط الدماغ إلى خوارزمية الشبكة العصبية، وتم تدريبها على تحديد الأنماط المتكررة. يمكن ربط هذه الأنماط بالجوانب المتكررة من الكلام مثل الحروف الصوتية أو الحروف الساكنة. ثم تم توجيهها إلى شبكة عصبية ثانية حاولت تحويلها إلى كلمات لتشكيل جملة.

تم طلب من كل امرأة تكرار الجمل على الأقل مرتين، مع عدم إدراج التكرار النهائي في بيانات التدريب. هذا سمح للباحثين باختبار النظام.

قال ماكين: “لا يمكن للشبكة أن تتعلم نشاط الدماغ لهذه الجمل، بل يجب أن تتعلم ما هو مشترك بينها حتى تتمكن من تعميمها إلى هذا المثال النهائي”.

النتائج

لم تكن النتائج الأولى من النظام جملًا ذات معنى، ولكنها تحسنت عندما قارن النظام كل تسلسل من الكلمات بالجمل التي تم قراءتها بصوت عالٍ.

ثم قام الفريق باختبار النظام عن طريق توليد نص مكتوب فقط من نشاط الدماغ أثناء الكلام.

كان هناك الكثير من الأخطاء في الترجمة، ولكن معدل الدقة كان لا يزال مثيرًا للإعجاب ومحسّنًا بشكل كبير مقارنة بالمناهج السابقة. تباينت الدقة من شخص لآخر، ولكن لم يكن هناك سوى 3٪ من كل جملة على平均ة تحتاج إلى تصحيحات.

كما تعلم الفريق أن خوارزمية التدريب على بيانات فرد معين سمحت للمستخدم النهائي بتوفير كمية أقل.

وفقًا للدكتور كريستيان هيرف، الذي من جامعة ماستريخت وليس مشاركًا في الدراسة، من المثير للإعجاب أن النظام يتطلب أقل من 40 دقيقة من بيانات التدريب لكل مشارك ومجموعة محدودة من الجمل، مقارنة بالساعات الملايين التي تتطلبها عادة.

قال: “بذلك يصلون إلى مستويات دقة لم تتحقق حتى الآن”.

قال: “بالطبع هذا بحث رائع، ولكن هؤلاء الناس يمكنهم استخدام ‘أو كي جوجل’ أيضًا”. “هذا ليس ترجمة الفكر [ولكن نشاط الدماغ المتعلق بالكلام]”.

يمكن أن يكون أحد التحديات هو أن الأشخاص الذين يعانون من إعاقات الكلام قد يكونون لديهم نشاط دماغي مختلف.

قال ماكين: “نريد نشر هذا في مريض مصاب بعجز حقيقي في الكلام،” “على الرغم من أنه من الممكن أن يكون نشاط دماغهم مختلفًا عن نشاط النساء في هذه الدراسة، مما يجعله أكثر صعوبة”.

لا يزال هناك طريق طويل للذهاب لترجمة بيانات إشارات الدماغ بشكل شامل. يستخدم البشر كمية هائلة من الكلمات، وتم استخدام مجموعة محدودة من الكلام فقط في هذه الدراسة.