Сила думки замість клавіш: Meta продемонструвала можливості технології Brain2Qwerty
Meta презентувала нову вражаючу розробку – пристрій, який може перетворювати думки людини на друкований текст. В основі технології лежить поєднання передового сканера мозкової активності та системи глибокого навчання. Про це інформує «Главком» із посиланням на MarkTechPost.
Інтелектуальна модель аналізує нейронні сигнали, що виникають під час друку, і з високою точністю визначає, які кнопки збиралася натиснути людина. За словами розробників, точність розпізнавання дає змогу відновлювати цілі пропозиції.
У людей, які можуть швидко друкувати, система Brain2Qwerty вгадує натискання клавіш з точністю до 80%. Щоправда, щоб досягти такого результату, комп'ютеру спершу потрібно «спостерігати» користувача, поки той набере кілька тисяч символів.
«Учасники дослідження набирали напам’ять речення на QWERTY-клавіатурі, поки їх мозкова активність записувалася. Якщо раніше від користувачів вимагали зосереджуватися на зовнішніх подразниках або уявних рухах, то Brain2Qwerty використовує природні рухові процеси, пов’язані з набором тексту, і це потенційно більш інтуїтивно зрозумілий спосіб інтерпретації активності мозку», – йдеться у матеріалі.
Середній показник помилок поки що далекий від досконалості – він становить 32%. Звісно, є й інші подібні технології, ефективніші. Є навіть системи з точністю до 99%, але вони вимагають хірургічного втручання та встановлення нейронного імплантату прямо у мозок.
Як пише MIT Technology Review, незважаючи на перспективні результати, технологія навряд чи стане комерційним продуктом, адже поки що вона не є портативною. Причина в тому, що вона базується на магнітоенцефалографічному сканері – масивному приладі вартістю $2 мільйони, який вловлює найтонші магнітні сигнали мозку. З одного боку, цей метод дозволяє «підслуховувати» думки неінвазивно. Але сам сканер важить близько півтонни і потребує особливих умов роботи.
Пристрій може функціонувати лише у спеціально екранованому приміщенні, де пригнічено магнітне поле Землі – інакше воно заглушить слабкі нейронні імпульси. Більше того, під час сканування випробуваний повинен залишатися абсолютно нерухомим: найменший рух голови може призвести до збоїв.
Незважаючи на обмеження, розробка Meta відкриває нові горизонти у розвиток штучного інтелекту. Спостерігаючи за нейронною активністю під час набору тексту, вчені підтвердили важливу теорію: наш мозок у процесі вибудовує чітку ієрархію – від простих нервових сигналів до складних мовних конструкцій. Так фахівці сподіваються знайти підказки для створення досконаліших нейромереж. За словами керівника команди Brain & AI у Meta Жан-Ремі Кінга, якщо вдасться розкрити механізми освоєння та структурування мови у людей, це може призвести до великого прориву у машинному навчанні.

