Искусственный интеллект Meta расшифровывает мысли в текст

Компания Meta объявила о создании нового поколения нейрокомпьютерных интерфейсов Brain2Qwerty v2. Эта инновационная разработка использует искусственный интеллект для преобразования сложной деятельности головного мозга в понятный печатный текст.

Как проводилось исследование

Научная работа осуществлялась в Баскском центре когниции, мозга и языка (BCBL), расположенном в испанском городе Сан-Себастьян. В качестве добровольцев участвовали девять здоровых людей в возрасте от 25 до 56 лет.

Процесс сбора информации включал десять сессий, во время которых каждый участник напечатал свыше 2500 предложений. Во время работы активность их мозга регистрировалась с помощью магнитной энцефалографии (МЭГ) — неинвазивного метода сканирования через специальный шлем, улавливающий слабые магнитные поля, создаваемые нейронами.

На лучших тестовых результатах система достигала точности в 78% при декодировании слов. Это означает, что более половины восстановленных из мозговых сигналов предложений содержали максимум одну ошибку. Исследователи заметили четкую закономерность: повышение точности прямо связано с увеличением объема данных, используемых для обучения системы.

Технологическая архитектура решения

Высокая производительность Brain2Qwerty v2 достигнута благодаря комбинированию технологий распознавания образцов, применяемых в современных языковых моделях типа ChatGPT и Meta Llama.

Процесс превращения мысли в текст состоит из трёх ключевых этапов. На первом этапе система анализирует необработанные МЭГ-сигналы и преобразует их в отдельные символьные единицы. Затем промежуточный ИИ-компонент собирает разрозненные символы в целостные слова. На завершающем этапе мощная языковая модель обрабатывает полученные слова и превращает их в грамматически правильные, логичные предложения, учитывая смысловой контекст.

Это первый успешный опыт использования языковых моделей для восстановления информации из зашумленных сигналов головного мозга. В системе также задействованы автономные ИИ-агенты, которые самостоятельно совершенствуют исходный код и разрабатывают более эффективные архитектурные решения для снижения количества ошибок.

Несмотря на значительную роль ИИ в качестве мощного инструмента, исследователи подчеркивают, что люди остаются центральным звеном в научном процессе. Обе версии кода (v1 и v2) были размещены в открытом доступе для использования научным сообществом.