A Meta közel áll a gondolatolvasáshoz: itt az AI, ami beszéd nélkül érti, mit akarsz mondani

A neurotudomány és a mesterséges intelligencia határterületén futott be most egy olyan fejlesztés, amely akár forradalmasíthatja a kommunikációs lehetőségeit azoknak, akik súlyos neurológiai problémák miatt képtelenek beszélni, hiszen a Meta vasárnap bemutatta a Brain2Qwerty v2 nevű rendszerét, amely egy nem invazív agy-számítógép interfész, és amely a vállalat állítása szerint a maga nemében a legmagasabb teljesítményű megoldásként valós időben képes lefejteni a gépelt mondatokat a nyers idegi jelekből, a bejelentés pedig pontosan egybeesett az eredeti Brain2Qwerty-kutatás megjelenésével a Nature Neuroscience szaklapban.

A rendszer a résztvevők körében átlagosan 61 százalékos szószintű pontosságot ér el a magnetoenkefalográfia, vagyis a köznyelvben csak MEG-ként emlegetett, nem invazív technika alkalmazásával, amely az agyi aktivitás által keltett mágneses mezőket méri, a legjobban teljesítő résztvevőnél pedig a pontosság elérte a 78 százalékot, és a mondatok több mint felét sikerült legfeljebb egyetlen szavas hibával dekódolni.

A Brain2Qwerty v2 modellt kilenc önkéntes körülbelül 22 ezer mondatán tanították be úgy, hogy a résztvevőket egy MEG-eszközt viselve, 10 órán keresztül rögzítették gépelés közben, a rendszer pedig úgynevezett végponttól végpontig tartó mélytanulást alkalmaz a nyers agyi jeleken, amelyet finomhangolt nagy nyelvi modellekkel kombinál annak érdekében, hogy a Meta saját megfogalmazása szerint áthidalja a zajos idegi adatok és a koherens nyelv közötti szakadékot. Az új rendszer egyúttal túl is lép elődje karakter szintű dekódolásán, hiszen immár közvetlenül szavakat és teljes szemantikai tartalmakat fejt vissza, a Meta szerint pedig a teljesítmény logaritmikusan lineárisan skálázódik az adatmennyiséggel, ami arra utal, hogy egyre több tanítási adat segítségével a jövőben még további javulás is elérhető lehet.

A 61 százalékos szópontosság látványos előrelépést jelent a korábbi nem invazív módszerekhez képest, hiszen az ugyanaznap a Nature Neuroscience folyóiratban publikált Brain2Qwerty v1 még csak MEG segítségével is mindössze 32 százalékos karakterhibaarányt ért el, és egészen mostanáig a magas szószintű pontosság az agyi dekódolás területén kizárólag olyan sebészeti implantátumok révén volt elérhető, amelyek komoly kockázatokat hordoznak magukban, például a fertőzés veszélyét vagy a jel idővel bekövetkező romlását. A Meta a kutatást kifejezetten olyan betegek számára kínált lehetséges megoldásként mutatta be, akik agyi elváltozások vagy különféle neurológiai rendellenességek miatt képtelenek kommunikálni, a vállalat szerint pedig úgy vélik, ez a kutatás valódi változást hozhat azoknak az embereknek az életében, akik agyi elváltozásokban vagy olyan zavarokban szenvednek, amelyek megakadályozzák őket abban, hogy kommunikálni tudjanak másokkal.

A további kutatások felgyorsítása érdekében a Meta nyilvánosságra hozta a teljes betanítási kódot mind a v1, mind a v2 verzióhoz, kutatási partnere, a Baszk Kogníció-, Agy- és Nyelvtudományi Központ pedig közzétette a v1-es verzióhoz tartozó adathalmazt is, a projektben részt vevő Jean-Rémi King kutató pedig a közösségi médiában tisztázta, hogy a lektorált tanulmány valójában a Nature Neuroscience folyóiratban jelent meg. A nyilvánosság fogadtatása ugyanakkor meglehetősen megosztott volt, hiszen míg sokan az akadálymentesítés terén elért komoly előrelépésként méltatták a fejlesztést, mások határozott bizalmatlanságuknak adtak hangot azzal kapcsolatban, hogy éppen a Meta vesz részt egy ilyen, agyleolvasásra képes technológia fejlesztésében, tekintettel a vállalat alapvetően reklámvezérelt üzleti modelljére.

FORRÁS: Digg