Содержание |
Основная статья: МРТ
История
2022: Впервые успешно применили неинвазивный метод чтения мыслей
В середине октября 2022 года ученые сообщают, что разработали метод, использующий записи функциональной магнитно-резонансной томографии мозга для восстановления непрерывного языка. Полученные результаты являются следующим шагом в поисках лучших интерфейсов мозг-компьютер, которые разрабатываются в качестве вспомогательной технологии для тех, кто не может говорить или печатать. Утверждается, что речь идет о первом примении неинвазивного метода чтения мыслей.
Команда из Техасского университета в Остине подробно описывает алгоритм, который может читать слова, которые человек слышит или думает во время функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) мозга. Хотя другие команды ранее сообщали о некоторых успехах в реконструкции языка или изображений на основе сигналов от имплантатов в мозге, новый декодер является первым, использующим неинвазивный метод для достижения этой цели.
Использовать данные фМРТ для такого рода исследований сложно, поскольку они довольно медленные по сравнению со скоростью человеческих мыслей. Вместо того чтобы регистрировать вспышки нейронов, которые происходят в масштабе миллисекунд, аппараты МРТ измеряют изменения кровотока в мозге как косвенные показатели мозговой активности, стоит отметить, что такие изменения занимают секунды. По ученых, причина, по которой установка, используемая в данном исследовании, работает, заключается в том, что система не расшифровывает язык слово в слово, а скорее определяет высокоуровневый смысл предложения или мысли.
Основываясь на 16 часах записей фМРТ собственного мозга испытуемых, дешифратор сделал ряд прогнозов о том, как будут выглядеть показания фМРТ. По словам исследователей, использование этих догадок было ключом к тому, чтобы дешифратор смог перевести мысли, которые не относились ни к одной из известных аудиозаписей, использованных в процессе обучения. Затем эти предположения сверялись с записью фМРТ в реальном времени, и предсказание, которое наиболее точно соответствовало реальным показаниям, определяло слова, которые в итоге генерировал декодер. Помощник или конкурент? Чем ИИ может быть полезен в HR-процессах 
Для того, чтобы определить, насколько успешным был декодер, исследователи оценивали сходство генерируемой декодером речи со стимулом, предъявляемым испытуемому. Они также оценили язык, сгенерированный тем же декодером, который не был сверен с записью фМРТ. Затем ученые сравнили эти оценки и проверили статистическую значимость разницы между ними. Результаты показали, что процедура угадывания и проверки алгоритма в конечном итоге создает целую историю на основе записей фМРТ, которая, по словам исследователей, "довольно хорошо" совпадает с реальной историей, рассказанной в аудиозаписи. Однако у нее есть и недостатки, например, она не очень хорошо сохраняет местоимения и часто путает первое и третье лицо. Дешифратор, довольно точно знает, что происходит, но не знает, кто это делает.
Поскольку декодер использует неинвазивные записи фМРТ головного мозга, он имеет больший потенциал для применения в реальном мире, чем инвазивные методы, хотя расходы и неудобства, связанные с использованием аппаратов МРТ, являются очевидной проблемой. По словам исследователей, магнитоэнцефалография, еще один неинвазивный, но более портативный метод визуализации мозга, более точный во временном отношении, чем МРТ, потенциально может быть использован с аналогичным вычислительным декодером для обеспечения невербальных людей способом общения.
С точки зрения конфиденциальности также примечательно, что декодер, обученный на сканах мозга одного человека, не смог восстановить язык другого человека, вернув практически не пригодную для использования информацию в исследовании. Поэтому человеку придется пройти длительное обучение, прежде чем его мысли будут точно расшифрованы.[1]
Примечания
