Meta направи важна стъпка в развитието на интерфейсите мозък-компютър с Brain2Qwerty, система, базирана на изкуствен интелект, способна да преобразува мисли в текст. Този напредък, който се основава на технологии като магнитоенцефалография (MEG) и електроенцефалография (EEG), се стреми да улесни общуване за хора с двигателни или говорни затруднения.
Изследването е извършено от Фундаментален изследователски център за изкуствен интелект (FAIR) на Meta, в сътрудничество с Баския център за познание. в него, 35 доброволци са участвали в опити, които записват мозъчната им активност, докато се опитват да напишат изречения на клавиатура.
Как работи Brain2Qwerty?
Brain2Qwerty използва a модел на дълбоко обучение разделен на три етапа: първо, конволюционна невронна мрежа (CNN) извлича модели от мозъчни данни, събрани от EEG или MEG; След това модул за трансформация анализира последователностите и предвижда думи, а не отделни знаци; И накрая, езиковият модел подобрява прецизност на генерирания текст.
По време на тестването доброволците въвеждат изречения като „процесорът изпълнява инструкция“, докато мозъците им изпращат сигнали, които AI на Brain2Qwerty интерпретира в реално време.
Декодиране на структурата на езика в мозъка
Едно от най-интересните открития на изследването е, че мозъкът не произвежда думи изолирано, а по-скоро следва йерархичен процес: първо генерира контекста на изречението, след това зарежда значението му и накрая превежда тези понятия в срички и букви.
Това знание позволи на изследователите да подобрят AI моделите, правейки системата способна на разберете по-добре значението на мисли, а не само идентифициране на отделни герои.
Предизвикателства и ограничения на Brain2Qwerty
Въпреки че резултатите са обещаващи, системата все още е изправена пред значителни предизвикателства. Точността зависи до голяма степен от използваната технология за изображения. Доказано е, че MEG е по-ефективен, с процент грешки при предсказване на характеристиките на 32% средно, докато ЕЕГ с по-ниска пространствена разделителна способност е достигнал a 67% грешка.
Друг проблем е размерът и цената на оборудването. В сегашното си състояние технологията изисква машина 500 кг и цена от 2 милиона долара, което ограничава приложението му извън лабораторията.
Може ли Brain2Qwerty на Meta да се прилага в ежедневието?
Едно от основните предизвикателства на Brain2Qwerty е да превърне тази технология в a практичен и достъпен инструмент. Meta Той посочи, че един от неговите приоритети е миниатюризирането на хардуера, което би позволило използването му извън контролирани среди.
Освен това, въпреки че системата е доказала способността си да интерпретира мисли, тя не го прави в реално време. Той прави това само след като лицето е завършило изречението. Тази латентност може да затрудни прилагането в ситуации на течна комуникация.
Поверителност и етични съображения
Фактът, че изкуственият интелект може да интерпретира мисли, повдига важни въпроси относно Уединение. Meta увери, че Brain2Qwerty открива само доброволни намерения за писане, а не спонтанни мисли. Но експертите предупреждават, че разработването на такива технологии изисква a ясна регулаторна рамка за предотвратяване на злоупотреба.
Бъдещето на тази технология ще зависи от способността за решаване на тези предизвикателства и гарантиране, че се използва етично. Засега подходът остава чисто изследователски, въпреки че разработването на по-достъпни и по-точни устройства може да отвори нови възможности в тази област. подпомагана комуникация.
Пробивът на Brain2Qwerty представлява стъпка към сливането между ума и машината без необходимост от инвазивни устройства. Способността да се превеждат мислите в текст естествено може да промени начина, по който хората взаимодействат с технологиите в бъдеще, въпреки че все още има много препятствия да се преодолее, преди тази иновация да стане ежедневна реалност.