นักวิทยาศาสตร์ที่ Meta ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการสแกนสมองที่ไม่รุกล้ำเพื่อคลี่คลายความคิดที่แปลเป็นประโยคที่พิมพ์ได้
ในการศึกษาหนึ่งนักวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาแบบจำลอง AI ที่ถอดรหัสสัญญาณสมองเพื่อทำซ้ำประโยคที่พิมพ์โดยอาสาสมัคร ในการศึกษาครั้งที่สองนักวิจัยคนเดียวกันใช้ AI เพื่อทำแผนที่ว่าสมองผลิตภาษาจริง ๆ เปลี่ยนความคิดเป็นประโยคที่พิมพ์ได้
วันหนึ่งการค้นพบนี้สามารถรองรับอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมองที่ไม่รุกล้ำซึ่งสามารถช่วยผู้คนที่มีรอยโรคในสมองหรือการบาดเจ็บในการสื่อสารนักวิทยาศาสตร์กล่าว
"นี่เป็นขั้นตอนที่แท้จริงในการถอดรหัสโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการถอดรหัสแบบไม่รุกล้ำ"Alexander Huthนักประสาทวิทยาเชิงคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยเท็กซัสที่ออสตินซึ่งไม่ได้มีส่วนร่วมในการวิจัยบอกกับวิทยาศาสตร์การใช้ชีวิต
ที่เกี่ยวข้อง:
อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมองที่ใช้เทคนิคการถอดรหัสที่คล้ายกันได้รับการปลูกฝังในสมองของคนที่สูญเสียความสามารถในการสื่อสาร แต่การศึกษาใหม่สามารถรองรับเส้นทางที่มีศักยภาพไปยังอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้
ในการศึกษาครั้งแรกนักวิจัยใช้เทคนิคที่เรียกว่า Magnetoencephalography (MEG) ซึ่งวัดสนามแม่เหล็กที่สร้างขึ้นโดยแรงกระตุ้นไฟฟ้าในสมองเพื่อติดตามกิจกรรมของระบบประสาทในขณะที่ผู้เข้าร่วมพิมพ์ประโยค จากนั้นพวกเขาได้ฝึกอบรมแบบจำลองภาษา AI เพื่อถอดรหัสสัญญาณสมองและทำซ้ำประโยคจากข้อมูล MEG
โมเดลถอดรหัสตัวอักษรที่ผู้เข้าร่วมพิมพ์ด้วยความแม่นยำ 68% ตัวอักษรที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งถูกถอดรหัสอย่างถูกต้องบ่อยขึ้นในขณะที่ตัวอักษรที่พบน้อยเช่น Z และ K มาพร้อมกับอัตราความผิดพลาดที่สูงขึ้น เมื่อโมเดลทำผิดพลาดมันมีแนวโน้มที่จะแทนที่ตัวละครที่อยู่ใกล้กับตัวอักษรเป้าหมายบนคีย์บอร์ด Qwerty แนะนำว่าแบบจำลองใช้สัญญาณมอเตอร์จากสมองเพื่อทำนายตัวอักษรตัวใดที่ผู้เข้าร่วมพิมพ์
การศึกษาครั้งที่สองของทีมสร้างขึ้นจากผลลัพธ์เหล่านี้เพื่อแสดงให้เห็นว่าภาษาผลิตในสมองได้อย่างไรในขณะที่บุคคลประเภท นักวิทยาศาสตร์รวบรวมสแน็ปช็อต 1,000 เม็กต่อวินาทีเนื่องจากผู้เข้าร่วมแต่ละคนพิมพ์ประโยคสองสามประโยค จากภาพรวมเหล่านี้พวกเขาถอดรหัสเฟสต่าง ๆ ของการผลิตประโยค
ถอดรหัสความคิดของคุณด้วย AI
พวกเขาพบว่าสมองสร้างข้อมูลเกี่ยวกับบริบทและความหมายของประโยคเป็นครั้งแรกจากนั้นสร้างการเป็นตัวแทนที่ละเอียดยิ่งขึ้นของแต่ละคำพยางค์และตัวอักษรเป็นประเภทผู้เข้าร่วม
"ผลลัพธ์เหล่านี้ยืนยันการคาดการณ์ที่ยาวนานว่าการผลิตภาษาต้องใช้การสลายตัวแบบลำดับชั้นของความหมายของประโยคในหน่วยที่เล็กกว่าซึ่งควบคุมการกระทำของมอเตอร์ในที่สุด" ผู้เขียนเขียนในการศึกษา
เพื่อป้องกันการเป็นตัวแทนของคำหรือตัวอักษรหนึ่งคำจากการแทรกแซงต่อไปสมองใช้ "รหัสประสาทแบบไดนามิก" เพื่อแยกพวกเขาออกจากกันทีมพบ รหัสนี้จะเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องโดยที่ข้อมูลแต่ละชิ้นจะแสดงในส่วนที่ผลิตภาษาของสมอง
นั่นช่วยให้สมองเชื่อมโยงตัวอักษรพยางค์และคำพูดต่อเนื่องในขณะที่ยังคงรักษาข้อมูลเกี่ยวกับแต่ละช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้น อย่างไรก็ตามการทดลอง MEG ไม่สามารถระบุได้อย่างชัดเจนว่าในภูมิภาคสมองเหล่านั้นแต่ละครั้งของการเป็นตัวแทนของภาษาเหล่านี้เกิดขึ้น
เมื่อนำมารวมกันการศึกษาทั้งสองนี้ซึ่งยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยเพื่อนสามารถช่วยนักวิทยาศาสตร์ออกแบบอุปกรณ์ที่ไม่รุกล้ำซึ่งสามารถปรับปรุงการสื่อสารในผู้ที่สูญเสียความสามารถในการพูด
แม้ว่าการตั้งค่าในปัจจุบันมีขนาดใหญ่เกินไปและมีความอ่อนไหวเกินกว่าที่จะทำงานได้อย่างถูกต้องนอกสภาพแวดล้อมในห้องปฏิบัติการที่ควบคุมได้ แต่ความก้าวหน้าในเทคโนโลยี MEG อาจเปิดประตูสู่อุปกรณ์สวมใส่ในอนาคตนักวิจัยเขียน
“ ฉันคิดว่าพวกเขาอยู่ในความทันสมัยของวิธีการที่นี่” ฮั ธ กล่าว "พวกเขาทำอย่างแน่นอนเท่าที่เราสามารถทำได้กับเทคโนโลยีปัจจุบันในแง่ของสิ่งที่พวกเขาสามารถดึงออกมาจากสัญญาณเหล่านี้"
