Cấy ghép não và mô hình AI được sử dụng để dịch tư duy thành văn bản

Những nhà nghiên cứu tại Đại học California, San Francisco đã gần đây tạo ra một hệ thống AI có thể tạo ra văn bản bằng cách phân tích hoạt động của não bộ một người, về cơ bản là dịch tư duy của họ thành văn bản. Hệ thống AI này lấy tín hiệu thần kinh từ người dùng và giải mã chúng, và nó có thể giải mã lên đến 250 từ trong thời gian thực dựa trên một tập hợp của 30 đến 50 câu.

Theo báo cáo của Independent, mô hình AI này được đào tạo trên tín hiệu thần kinh thu thập từ bốn phụ nữ. Những người tham gia trong thí nghiệm đã được cấy ghép điện cực vào não để theo dõi sự xảy ra của các cơn động kinh. Những người tham gia được hướng dẫn đọc to các câu, và tín hiệu thần kinh của họ được cung cấp cho mô hình AI. Mô hình này có thể phân biệt hoạt động thần kinh liên quan đến các từ cụ thể, và các mẫu này trùng khớp với các từ thực tế khoảng 97% thời gian, với tốc độ lỗi trung bình khoảng 3%.

Đây không phải là lần đầu tiên tín hiệu thần kinh được liên kết với câu. Các nhà khoa học thần kinh đã làm việc trên các dự án tương tự trong hơn một thập kỷ. Tuy nhiên, mô hình AI được tạo ra bởi các nhà nghiên cứu này cho thấy độ chính xác ấn tượng và hoạt động gần như trong thời gian thực. Mô hình này sử dụng mạng nơ-ron hồi quy để mã hóa hoạt động thần kinh thành các biểu diễn có thể được dịch thành từ. Như các tác giả nói trong bài báo của họ:

“Lấy cảm hứng từ những tiến bộ gần đây trong dịch máy, chúng tôi đã đào tạo một mạng nơ-ron hồi quy để mã hóa mỗi chuỗi hoạt động thần kinh dài như một câu thành một biểu diễn trừu tượng, và sau đó giải mã biểu diễn này, từ từ, thành một câu tiếng Anh.”

Theo ArsTechnica, để hiểu rõ hơn về cách liên kết giữa tín hiệu thần kinh và từ được thực hiện, các nhà nghiên cứu đã thí nghiệm bằng cách vô hiệu hóa các phần khác nhau của hệ thống. Việc vô hiệu hóa hệ thống một cách có hệ thống đã làm rõ rằng độ chính xác của hệ thống là do biểu diễn thần kinh. Ngoài ra, việc vô hiệu hóa đầu vào âm thanh của hệ thống đã làm tăng lỗi, nhưng hiệu suất tổng thể vẫn được coi là đáng tin cậy. Điều này rõ ràng có nghĩa là hệ thống có thể có ích như một thiết bị cho những người không thể nói.

Khi các phần khác nhau của đầu vào điện cực bị vô hiệu hóa, người ta thấy rằng hệ thống đang chú ý nhiều nhất đến các vùng não cụ thể liên quan đến xử lý và sản xuất ngôn ngữ. Ví dụ, một phần đáng kể của hiệu suất của hệ thống dựa trên các vùng não chú ý đến âm thanh của giọng nói khi nói.

Mặc dù kết quả ban đầu có vẻ đầy hứa hẹn, nhóm nghiên cứu không chắc chắn về việc mô hình sẽ mở rộng như thế nào đến các từ vựng lớn hơn. Điều quan trọng là nguyên tắc này có thể được tổng quát hóa đến các từ vựng lớn hơn, vì người nói tiếng Anh trung bình có từ vựng hoạt động khoảng 20.000 từ. Phương pháp giải mã hiện tại hoạt động bằng cách giải thích cấu trúc tĩnh của một câu và sử dụng cấu trúc đó để đưa ra các đoán về các từ phù hợp với một mẫu hoạt động thần kinh cụ thể. Khi từ vựng tăng, độ chính xác tổng thể có thể giảm vì nhiều mẫu thần kinh có thể trông tương tự.

Các tác giả của bài báo giải thích rằng mặc dù họ hy vọng giải mã sẽ cuối cùng học cách phân biệt các mẫu thường xuyên, đáng tin cậy trong ngôn ngữ, nhưng họ không chắc chắn về lượng dữ liệu cần thiết để đào tạo một mô hình có thể tổng quát hóa đến ngôn ngữ tiếng Anh hàng ngày. Một cách có thể để giải quyết vấn đề này là bổ sung đào tạo với dữ liệu thu thập từ các giao diện não-máy tính khác sử dụng các thuật toán và cấy ghép khác.

Nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học California chỉ là một phát triển gần đây trong một làn sóng nghiên cứu và phát triển ngày càng tăng về giao diện não và máy tính. Hội Hoàng gia đã phát hành một báo cáo năm ngoái dự đoán rằng giao diện não-máy tính sẽ cho phép người dân đọc suy nghĩ của nhau. Báo cáo này引用 công ty khởi nghiệp Neuralink do Elon Musk tạo ra và các công nghệ được phát triển bởi Facebook (META ) làm bằng chứng về những tiến bộ sắp tới trong lĩnh vực máy tính hướng đến con người. Hội Hoàng gia lưu ý rằng giao diện não-máy tính sẽ là một lựa chọn mạnh mẽ trong điều trị các bệnh thần kinh suy giảm như Alzheimer trong hai thập kỷ tới.