Čtení myšlenek se stává realitou: Nový systém umělé inteligence zvládne přeložit mozkovou aktivitu do textu s 97% přesností

Technologie na rozhraní mezi mozkem a strojem se v posledních letech vyvíjí obrovskou rychlostí. Od zvířecích modelů se přechází na lidské a ty přináší nové výsledky. Zatím nejsou zcela přesné, jak uvádí výzkumníci z University of California San Francisco (UCSF).

Tým vedený neurochirurgem Edwardem Changem z Changových laboratoří na UCSF použil novou metodu dekódování elektrokortikogramů, elektrod implantovaných do mozku pacienta, jež snímají elektrické impulsy z povrchu mozkové kůry. Vědci z UCSF se rozhodli tyto zachycované impulsy analyzovat jiným způsobem než obvykle. Ke svému výzkumu využili čtveřici pacientů, kteří tyto implantáty nosili k monitorování epileptických záchvatů. Vědci nechali účastníky experimentu číst a opakovat určité množství předem zadaných vět nahlas a elektrody během toho cvičení celou dobu zaznamenávali jejich mozkovou aktivitu.

Zaznamenaná data byla poté vložena do umělé neuronové sítě. Ta vzorky mozkové aktivity analyzovala a spojila s jednotlivými znaky řeči, jako jsou třeba samohlásky, souhlásky nebo pohyby úst, jež jsou založené na zvukových záznamech experimentu. Následně další neuronová síť dekódovalat tyto reprezentace nashromážděné z opakování 30 – 50 mluvených vět a použila je k předpovězení toho, co účastníci řeknou, čistě na základě kortikálních znacích slov.

Když systém takto překládal mozkové signály do textu, v nejlepším případě se u jednoho účastníka podařilo vytvořit míru chybovosti slov jen na 3%. V takto přísně vymezených experimentálních podmínkách je výzkum nejblíže konceptu čtení myšlenek, jak ho v současnosti chápeme.

Zatím je ještě spousta překážek, které je potřeba překonat. Tým vědců navrhuje, že jednoho dne by systém mohl být základem protézy pro pacienty, kteří ztratili schopnost mluvit. Někteří lidé by tak získali schopnost komunikovat se světem pomocí mluvené řeči. Postupem času by se objev mohl použít napříč obory medicíny a psychologie.

Zdroj: https://www.nature.com/articles/s41593-020-0608-8
Titulní obrázek: technologynetworks