Nauka do wstrzyknięcia
Wykupienie dostępu pozwoli Ci czytać artykuły wysokiej jakości i wspierać niezależne dziennikarstwo w wymagających dla wydawców czasach. Rośnij z nami! Pełna oferta →
W ostatnich latach różnym zespołom badawczym udało się pokazać, że można nauczyć sztuczną inteligencję rekonstruowania obrazów, które oglądają uczestnicy badań, wyłącznie na podstawie analizy wzorców aktywności ich mózgu. Rekonstrukcje nie mają jeszcze wysokiej rozdzielczości, ale nie ma wątpliwości, że algorytmy coraz lepiej czytają nasze myśli.
Najnowszym osiągnięciem jest wygenerowanie przez sztuczną inteligencję fragmentu klasycznego utworu „Another Brick in the Wall” zespołu Pink Floyd wyłącznie na podstawie aktywności mózgu uczestników badania. W eksperymencie piosenki tej słuchali pacjenci z lekooporną epilepsją, którym ze względów medycznych na powierzchni mózgu podłączono sieć miniaturowych elektrod. Wyniki badania przedstawili w połowie sierpnia w „PLOS Biology” Ludovic Bellier z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley i współpracownicy. Zrekonstruowany dźwięk nie był czysty, ale słowa dało się zrozumieć, a rytm utworu został zachowany.
Tego rodzaju badania są kluczowe dla rozwoju technologii interfejsów mózg–komputer przeznaczonych dla osób po urazach mózgu, które utraciły jakieś funkcje poznawcze. W najnowszym wydaniu „Nature” ukazały się raporty dwóch zespołów badawczych współpracujących z pacjentami zmagającymi się m.in. z utratą mowy. Zespół Francisa Willetta z Uniwersytetu Stanforda pracował z Pat Bennett – 67-latką cierpiącą na stwardnienie zanikowe boczne – chorobę polegającą na stopniowym obumieraniu neuronów ruchowych i objawiającą się utratą kontroli nad mięśniami. Z kolei zespół Edwarda Changa z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Francisco pracował z Ann, 47-latką, która przed 18 laty przeszła udar pnia mózgu.
Obu pacjentkom badacze wszczepili do mózgu urządzenia, które rejestrowały aktywność ich komórek nerwowych, gdy Ann i Pat próbowały coś powiedzieć. Pat Bennett posługiwała się finalnie rozległym słownikiem zawierającym ok. 125 tys. wyrazów, Ann formułowała zdania z około tysiąca słów. Algorytmy AI wytrenowano tak, by rozpoznawały w czasie rzeczywistym, jaki wzorzec aktywności mózgu odpowiada intencjom wypowiedzenia przez pacjentki określonego słowa. Na tej podstawie syntezator mowy generował słowa.
System pozwalał na skuteczną komunikację – w pierwszym przypadku w tempie 62 słów na minutę, w drugim 78 – z poprawnością ok. 75 proc. (co czwarte słowo interpretowane było błędnie). Nie jest to jeszcze tempo typowej konwersacji, wynoszące ok. 160 słów na minutę, ale stanowi poważny krok w tę stronę – poprzednia, opisana w 2021 r. wersja systemu opracowanego przez zespół Willetta działała około trzykrotnie wolniej i była bardziej podatna na błędy. Choć autorzy badań zastrzegają, że do komercyjnej wersji urządzenia, przeznaczonej dla różnych pacjentów, wciąż daleko. ©℗
