Uređaj za čitanje uma koji pretvara misli u cjelovite rečenice u stvarnom vremenu mogao bi revolucionirati komunikaciju s ljudima koji ne mogu govoriti niti se kretati, odnosno ljudima koji su trenutno ograničeni na pravopisno izgovaranje riječi koristeći pokrete očiju i trzanje mišića. U mnogim slučajevima informacije za stvaranje tečnog govora i dalje su prisutne u mozgu takvih ljudi. Ova tehnologija omogućit će im da izraze svoje misli.
Stopa točnosti od 97% dvostruko je veća od ostalih uređaja za dekodiranje moždanih signala. Algoritam prikazuje aktivnost neurona u kombinacijama samoglasnika, suglasnika i naredbi u dijelovima usta. To mu omogućuje da u stvarnom vremenu ispisuje nizove riječi na računalnom sučelju. Dopisni autor dr. Joseph Makin s kalifornijskog sveučilišta u San Franciscu rekao je: „Prosječne stope grešaka u riječima su čak 3%.“ Studija je do sada provedena na četiri pacijenta s epilepsijom koji su bili opremljeni implantatima za mozak radi praćenja njihovih napadaja.
Njihova se neuronska aktivnost riječ po riječ pretvorila u rečenicu u stvarnom vremenu. Dosadašnje tehnike imale su ograničen uspjeh s učinkom daleko nižim od prirodnog govora. Mogli su dekodirati samo fragmente izgovorenih riječi ili manje od 40% riječi izgovorenim frazama.
Dr. Makin i njegovi kolege koristili su umjetno inteligenciju i strojno učenje kako bi izravno povezali ponašanje moždanih stanica s rečenicama. U istraživanju sudionici su naglas pročitali do 50 jednostavnih rečenica, dok su elektrode zabilježile njihovu živčanu aktivnost.
Dani primjeri bili su rečenice poput „Tina Turner je pop pjevačica“ ili „Dio torte pojeo je pas“. Signali mozga pohranjeni su u računalo koje je stvorilo reprezentaciju neuronskih karakteristika. Druga tehnika dubokog učenja, poznata kao ponavljajuća neuronska mreža zatim ih je dešifrirala u rečenice. Štoviše, mreža je uspjela prepoznati pojedinačne riječi što sugerira učenje novih rečenica iz proširenih rječnika.
U posljednjem desetljeću sučelje mozga i uređaja omogućili su vraćanje određene količine motoričke funkcije paraliziranim pacijentima. Dr. Makin kaže: „Iako se ova vrsta kontrole može koristiti u kombinaciji s virtualnom tipkovnicom za proizvodnju teksta, čak i pod idealnim kontrolom kursora, što trenutno nije ostvarivo, brzina prijenosa riječi ipak bi bila ograničena na tipkanje jednim prstom. Alternativa je dekodiranje govornog ili pokušaja govora, ali do sada su takvi uređaju bili ograničeni bilo na izolirane zvukove ili u slučaju kontinuiranog govora na vokabular srednje veličine od oko 100 riječi pa je dekodiranje bilo ispravno na manje od 40% riječi. U ovom istraživanju pokušavamo dekodirati pojedinačnu rečenicu u isto vrijeme, kao i u većini modernih algoritama strojnog prijevoda tako da se oba radna zadatka preslikavaju na istu vrstu ispisa, odnosno niz riječi koji odgovara jednoj rečenici.“
S druge strane, ulazi dvaju zadataka vrlo su različiti. Riječ je o neuronskim signalima i tekstu. Tim je pronašao i moždane regije koje su snažno pridonijele dekodiranju govora, a također su bile uključene u proizvodnju govora i percepciju govora. Pristup je dekodirao izgovorene rečenice iz neuralne aktivnosti jednog pacijenta sa stopom pogreške sličnom onoj u profesionalnoj transkripciji govora. Potrebna su još određena dodatna istraživanja kako bi se u potpunosti istražio potencijal i povećalo dekodiranje izvan jezika ograničenog jezika.
Iako su tehnologije za čitanje uma prvenstveno dizajnirane kako bi pomogle bolesnima, postavili su se problemi i pitanja etičke prirode. Neki stručnjaci kažu da imaju potencijal zlouporabe zdravih i da ih prate kako bi pratili misli ljudi te ih prenijeli vladama ili različitim kompanijama.
Izvor: Mirror
Komentari