„Meta“ pristatė dirbtinį intelektą, kuris dekoduoja mintis be chirurginės intervencijos

„Meta“ išleido „Brain2Qwerty v2“ – neinvazinę smegenų ir kompiuterio sąsają, kuri realiuoju laiku dekoduoja įvestus sakinius iš neuroninių signalų.linkedin+1
Sistema pasiekė 61 % vidutinį žodžių tikslumą naudodama MEG smegenų skenavimą, o geriausias dalyvis pasiekė 78 % – tai prilygsta invaziniams implantams.digg+1
„Meta“ atvėrė mokymo kodo šaltinį, teigdama, kad ši technologija gali padėti milijonams žmonių, negalinčių bendrauti dėl smegenų traumų ar sutrikimų.linkedin

„Meta“ sekmadienį pristatė „Brain2Qwerty v2“ – neinvazinę smegenų ir kompiuterio sąsają, kuri realiuoju laiku dekoduoja įvestus sakinius iš neapdorotų neuroninių signalų, pažymėdama tai, ką bendrovė vadina geriausiai veikiančia tokio pobūdžio sistema. Pranešimas sutapo su originalaus „Brain2Qwerty“ tyrimo publikavimu „Nature Neuroscience“.digg+1

Sistema pasiekia vidutinį 61 % žodžių tikslumą tarp dalyvių, naudojančių magnetoencefalografiją (MEG) – neinvazinį metodą, matuojantį smegenų veiklos generuojamus magnetinius laukus. Geriausiai pasirodžiusio dalyvio tikslumas siekė 78 %, o daugiau nei pusė sakinių buvo iššifruoti su viena ar mažiau žodžių klaidų.linkedin+1

Kaip tai veikia

„Brain2Qwerty v2“ buvo apmokyta naudojant maždaug 22 000 sakinių iš devynių savanorių, kurių kiekvienas buvo įrašinėjamas 10 valandų dėvint MEG įrenginį ir renkant tekstą. Procese naudojamas „end-to-end“ gilusis mokymasis su neapdorotais smegenų signalais, derinamas su patikslintais dideliais kalbos modeliais, siekiant užpildyti tai, ką „Meta“ apibūdino kaip „spragą tarp triukšmingų neuroninių duomenų ir rišlios kalbos“.digg+1

Sistema pažengė toliau nei jos pirmtakės simbolių lygio dekodavimas, tiesiogiai dekoduodama žodžius ir semantiką, o „Meta“ teigia, kad našumas didėja logaritmiškai priklausomai nuo duomenų kiekio – tai rodo, kad su daugiau mokymo duomenų galima pasiekti dar geresnių rezultatų.linkedin

Klinikinė perspektyva ir kontekstas

61 % žodžių tikslumas yra dramatiškas šuolis, palyginti su ankstesniais neinvaziniais metodais. „Brain2Qwerty v1“, tą pačią dieną paskelbta „Nature Neuroscience“, pasiekė 32 % simbolių klaidų lygį naudojant MEG. Iki šiol didelis žodžių lygio tikslumas smegenų dekodavime buvo pasiekiamas tik per chirurginius implantus, kurie kelia riziką, įskaitant infekcijas ir signalo degradaciją laikui bėgant.dallasexpress+2

„Meta“ pateikė šį tyrimą kaip potencialią gelbėjimosi priemonę pacientams, turintiems smegenų pažeidimų ar neurologinių sutrikimų, kurie trukdo bendrauti. „Tikime, kad šis tyrimas turi potencialo iš esmės pakeisti milijonų žmonių, kenčiančių nuo smegenų pažeidimų ar sutrikimų, trukdančių jiems bendrauti, gyvenimą“, – teigė bendrovė.linkedin

Atviras mokslas, nevienareikšmiškas vertinimas

Siekdama paspartinti tolesnį darbą, „Meta“ išleido visą v1 ir v2 mokymo kodą, o jos tyrimų partneris, Baskų pažinimo, smegenų ir kalbos centras, išleido v1 duomenų rinkinį. Jeanas-Rémi Kingas, projekte dalyvavęs tyrėjas, socialinėje žiniasklaidoje patikslino, kad recenzuojamas straipsnis buvo paskelbtas „Nature Neuroscience“.digg+1

Visuomenės reakcija buvo nevienareikšmiška. Nors kai kurie gyrė pažangą dėl prieinamumo, kiti išreiškė nepasitikėjimą „Meta“ dalyvavimu smegenų skaitymo technologijoje, atsižvelgiant į bendrovės reklama pagrįstą verslo modelį.digg

Šaltiniai (35)