Mô hình AI mới có thể chuyển đổi suy nghĩ của bạn thành bài phát biểu hoàn chỉnh

Trong một nghiên cứu, các nhà khoa học đã phát triển một mô hình AI giải mã tín hiệu não và chuyển nó thành văn bản. Trong nghiên cứu thứ hai , các nhà nghiên cứu tương tự đã sử dụng AI để lập bản đồ não, biến suy nghĩ thành văn bản đánh máy.

Các nhà khoa học cho biết những phát hiện này một ngày nào đó có thể hỗ trợ giao diện não-máy tính không xâm lấn, giúp những người bị tổn thương hoặc chấn thương não giao tiếp.

"Đây là một bước tiến thực sự trong việc giải mã, đặc biệt là với giải mã không xâm lấn", Alexander Huth , nhà khoa học thần kinh tính toán tại Đại học Texas ở Austin, Mỹ, cho biết.

Giao diện não-máy tính sử dụng các kỹ thuật giải mã tương tự đã được cấy vào não của những người mất khả năng giao tiếp, nhưng các nghiên cứu mới có thể hỗ trợ cho một hướng đi tiềm năng hướng đến các thiết bị đeo được.

Trong nghiên cứu đầu tiên, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một kỹ thuật gọi là từ não đồ (MEG), đo từ trường tạo ra bởi các xung điện trong não, để theo dõi hoạt động thần kinh trong khi người tham gia gõ câu. Sau đó, họ đào tạo một mô hình ngôn ngữ AI để giải mã các tín hiệu não và tái tạo các câu từ dữ liệu MEG.

Mô hình giải mã các chữ cái mà người tham gia gõ với độ chính xác 68%. Các chữ cái thường xuyên xuất hiện được giải mã chính xác thường xuyên hơn, trong khi các chữ cái ít phổ biến hơn, như Z và K, có tỷ lệ lỗi cao hơn. Khi mô hình mắc lỗi, nó có xu hướng thay thế các ký tự gần với chữ cái mục tiêu trên bàn phím QWERTY, cho thấy mô hình sử dụng tín hiệu vận động từ não để dự đoán chữ cái mà nó gõ thành văn bản.

Nghiên cứu thứ hai của nhóm dựa trên những kết quả này để chỉ ra cách ngôn ngữ được tạo ra trong não khi một người gõ. Các nhà khoa học đã thu thập 1.000 ảnh chụp nhanh MEG mỗi giây khi mỗi người tham gia gõ một vài câu. Từ những ảnh chụp nhanh này, họ giải mã các giai đoạn khác nhau của quá trình tạo câu.

Để tránh việc biểu diễn một từ hoặc chữ cái này gây trở ngại cho từ hoặc chữ cái tiếp theo, nhóm nghiên cứu phát hiện ra rằng, não sử dụng "mã thần kinh động" để giữ chúng tách biệt. Mã này liên tục thay đổi vị trí mà mỗi thông tin được biểu diễn trong các phần não sản xuất ngôn ngữ.

Điều này cho phép não liên kết các chữ cái, âm tiết và từ liên tiếp trong khi vẫn duy trì thông tin về từng chữ cái, âm tiết và từ trong thời gian dài hơn. Tuy nhiên, các thí nghiệm MEG không thể xác định chính xác vị trí trong các vùng não mà mỗi biểu diễn ngôn ngữ này phát sinh.