Implanturi cerebrale și model de IA utilizat pentru a traduce gândurile în text

Cercetătorii de la Universitatea din California, San Francisco, au creat recent un sistem de inteligență artificială care poate produce text prin analizarea activității cerebrale a unei persoane, traducând practic gândurile sale în text. Sistemul de IA preia semnalele neuronale de la un utilizator și le decodifică, putând decoda până la 250 de cuvinte în timp real, pe baza unui set de între 30 și 50 de propoziții.

Conform unui raport din Independent, modelul de IA a fost instruit pe semnale neuronale colectate de la patru femei. Participanții la experiment au avut electrozi implantați în creier pentru a monitoriza apariția crizelor de epilepsie. Participanții au fost instruiți să citească propoziții cu voce tare, iar semnalele lor neuronale au fost transmise modelului de IA. Modelul a putut discerne activitatea neuronală corelată cu cuvinte specifice, iar modelele s-au aliniat cu cuvintele reale aproximativ 97% din timp, cu o rată medie de eroare de aproximativ 3%.

Acesta nu este primul caz în care semnalele neuronale au fost corelate cu propoziții, neuroștiințificii lucrând la proiecte similare de peste un deceniu. Cu toate acestea, modelul de IA creat de cercetători arată o acuratețe impresionantă și funcționează în timp real. Modelul utilizează o rețea neuronală recurentă pentru a codifica activitatea neuronală în reprezentări care pot fi traduse în cuvinte. Așa cum spun autorii în lucrarea lor:

„Luând un indiciu de la progresele recente în traducerea mașinilor, am instruit o rețea neuronală recurentă pentru a codifica fiecare secvență de activitate neuronală de lungimea unei propoziții într-o reprezentare abstractă și apoi pentru a decoda această reprezentare, cuvânt cu cuvânt, într-o propoziție în limba engleză.”

Conform ArsTechnica, pentru a înțelege mai bine cum au fost stabilite legăturile dintre semnalele neuronale și cuvinte, cercetătorii au experimentat prin dezactivarea diferitelor părți ale sistemului. Dezactivarea sistematică a făcut clar că acuratețea sistemului a fost datorată reprezentării neuronale. De asemenea, s-a constatat că dezactivarea intrărilor audio pentru sistem a făcut ca erorile să crească, dar performanța generală a fost încă considerată fiabilă. Evident, acest lucru înseamnă că sistemul ar putea fi util ca dispozitiv pentru cei care nu pot vorbi.

Când au fost dezactivate diferite porțiuni ale intrării electrozilor, s-a constatat că sistemul a acordat atenție celor mai importante regiuni cerebrale asociate cu procesarea și producerea vorbirii. De exemplu, o parte considerabilă a performanței sistemului a fost bazată pe regiunile cerebrale care se concentrează asupra sunetului vocii proprii atunci când se vorbește.

Deși rezultatele inițiale par promițătoare, echipa de cercetare nu este sigură cum va scala modelul la vocabulare mai mari. Este important ca principiul să poată fi generalizat la vocabulare mai mari, deoarece vorbitorul mediu de engleză are un vocabular activ de aproximativ 20.000 de cuvinte. Metoda decodificării actuale funcționează prin interpretarea structurii statice a unei propoziții și utilizarea acestei structuri pentru a face presupuneri educate despre cuvintele care se potrivesc unui anumit model de activitate neuronală. Pe măsură ce vocabularul crește, acuratețea generală poate scădea, deoarece mai multe modele neuronale pot avea un aspect similar.

Autorii lucrării explică faptul că, deși speră ca decodificatorul să învețe în cele din urmă să discerne modele regulate și fiabile în limbaj, nu sunt siguri cât de multe date sunt necesare pentru a instrui un model capabil să generalizeze la limba engleză de zi cu zi. O posibilă modalitate de a face față acestei probleme este de a completa instruirea cu date colectate de la alte interfețe creier-calculator care utilizează algoritmi și implanturi diferite.

Cercetarea efectuată de cercetătorii de la Universitatea din California este doar o dezvoltare recentă într-o undă crescândă de cercetare și dezvoltare cu privire la interfețele neuronale și calculatoare. Societatea Regală a publicat un raport anul trecut care a prezis că interfețele neuronale care leagă oamenii de calculatoare vor permite în cele din urmă oamenilor să citească gândurile unii altora. Raportul face referire la startup-ul Neuralink creat de Elon Musk și la tehnologiile dezvoltate de Facebook (META ) ca dovezi ale progreselor viitoare în domeniul calculatoarelor orientate spre oameni. Societatea Regală notează că interfețele om-calculator vor fi o opțiune puternică pentru tratarea bolilor neurodegenerative, cum ar fi Alzheimer, în următorii douăzeci de ani.