Koristeći samo kacigu napunjenu senzorima u kombinaciji sa veštačkom inteligencijom, tim naučnika je obznanio da može da pretvori nečije misli u pisane reči. U sklopu istraživanja, učesnici su čitali odlomke teksta dok su nosili kapu koja je snimala električnu aktivnost mozga kroz njihovo teme. Ovi snimci elektroencefalograma (EEG) su zatim pretvoreni u tekst koristeći AI model pod imenom DeWave.
Čin-Teng Lin sa Tehnološkog univerziteta u Sidneju (UTS) u Australiji, kaže da je ova tehnika bezbedna, relativno jeftina i lako prenosiva. Iako je sistem daleko od savršenog, sa tačnošću od približno 40 odsto, Lin kaže da noviji podaci koji se trenutno recenziraju pokazuju povećanu preciznost od preko 60 odsto. U studiji predstavljenoj na konferenciji NeurIPS u Nju Orleansu u Luizijani, učesnici su čitali rečenice naglas, iako program DeWave ne prepoznaje izgovorene reči. Međutim, u najnovijem istraživanju, učesnici su tiho čitali rečenice.
Prošle godine, tim predvođen Džerijem Tangom sa Univerziteta Teksas u Ostinu utvrdio je sličnu tačnost u pretvaranju misli u tekst, mada je za tumačenje aktivnosti mozga korišćena magnetna rezonanca (MRI). Korišćenje EEG-a je praktičnije, jer ispitanici ne moraju mirno da leže unutar skenera. DeWave je obučavan na mnoštvu primera preklapanja moždanih signala sa određenim rečenicama, kaže član tima Čarls Džou iz UTS-a. „Na primer, kada razmišljate da kažete ‘zdravo’, vaš mozak šalje određene signale,” kaže Džou. „DeWave uči kako se ovi signali odnose na reč ‘zdravo’ tako što upoređuje brojne uzorke signala sa različitim rečima ili rečenicama.” Kada je DeWave dobro proučio moždane signale, naučnici su ga povezali sa velikim jezičkim modelom otvorenog koda (LLM), sličnom veštačkoj inteligenciji koja pokreće ChatGPT.
„Ovaj LLM je poput pametnog pisca koji ume da stvara rečenice. Mi mu onda kažemo da obrati pažnju na signale iz DeWave-a i da ih koristi kao vodič za kreiranje rečenica,“ kaže Džou. Najzad, istraživači su uporedo obučavali i DeWave i jezički model kako bi postali još bolji u pisanju rečenica na osnovu EEG podataka. Uz dalje usavršavanje, istraživači predviđaju da bi sistem mogao da pomogne ljudima koji su izgubili moć govora, npr. nakon moždanog udara, a takođe bi mogao da se primeni u robotici.
Kreg Đin sa Univerziteta u Sidneju kaže da je impresioniran učinkom Linovog tima. „To je izvanredan napredak“, kaže naučnik. „Mnoge kolege već decenijama žele da pretvore EEG u tekst, a njihov model pokazuje izuzetan nivo preciznosti. Do pre nekoliko godina, konverzije podataka iz EEG-a u tekst bile su potpune besmislice.“
(NewScientist-ZTP, foto: Neuroscience News)
