Искусственный интеллект научился читать мысли с точностью до 74%

Исследователи Стэнфордского университета (США) представили результаты работы экспериментального нейро-компьютерного интерфейса (brain-computer interface, BCI), способного превращать внутреннюю речь человека в текст. В ранних испытаниях технология показала точность распознавания на уровне 74%. По словам ученых, это открывает перспективу использования таких систем для восстановления возможности общения у людей, которые не могут говорить, передает EuroNews.

Устройство работает путем считывания нейронной активности с моторной коры - участка мозга, ответственного за формирование речи. Четырем добровольцам имплантировали микроэлектроды, регистрирующие электрические сигналы от нейронов в мозге. Во время эксперимента, результаты которого опубликованы в журнале Cell, участников просили либо пытаться произносить определённые слова, либо лишь представлять, что они их говорят. Обе задачи активировали частично те же зоны мозга, что позволило алгоритму искусственного интеллекта "научиться" распознавать непроизносимые предложения.

Ученые сообщили, что для дополнительной защиты приватности они протестировали функцию "пароля", который должен был разрешать или блокировать распознавание внутреннего разговора. В одном из тестов участники выбрали кодовую фразу "Chitty chitty bang bang" ("Читти-читти-банг-банг"). Система идентифицировала ее правильно в около 99% случаев, что продемонстрировало возможность контролировать доступ к внутренним мыслям.

Нейро-компьютерные интерфейсы уже используются для того, чтобы позволять людям с инвалидностью взаимодействовать с компьютерами, управлять протезами или выполнять другие действия исключительно с помощью мыслей. По словам одной из авторов исследования, исследовательницы Стэнфордского университета Эрин Кунц, это первый случай, когда ученым удалось зафиксировать и интерпретировать мозговую активность, связанную именно с процессом "мысленного разговора".

Еще один автор работы, доцент кафедры нейрохирургии Стэнфордского университета Фрэнк Уиллетт, отметил, что технология имеет потенциал восстанавливать общение в форме, максимально близкой к естественной речи. В то же время он отметил, что модели можно научить игнорировать внутреннюю речь, если пользователь этого желает.

Авторы также отмечают, что разработка находится на начальной стадии. Системы BCI, которые существуют сегодня, не способны "читать мысли" без значительных мер предосторожности. Но, по словам исследователей, в будущем совершенные модели смогут это делать.

Интерес к подобным технологиям растет на фоне развития других проектов, в частности Neuralink Илона Маска, который тестирует безопасность и функциональность своих имплантатов у людей с нарушениями подвижности. Стэнфордская система, в отличие от Neuralink, сосредоточена на расшифровке внутренней речи, что может стать отдельным направлением развития BCI.