A mesterséges intelligencia segítségével percenként 90 karaktert tudott leírni egy férfi, akinek egyik karja sem mozgott. Ez megközelíti azt a 115-ös átlagot, amelyet kortársai átlagosan produkálnak egy okostelefonnal.
Újabb jelentős lépésnek lehetünk tanúi a súlyos mozgáskorlátozottak kommunikációjának helyreállításában. Létrehoztak egy olyan mesterséges neurális hálózatot, amely képes értelmezni az agyból érkező jeleit egy olyan embernek, aki elképzeli, hogy tollal ír és ezeket szöveggé tudja átalakítani.
Az eszköz percenként 90 karaktert „fordít le”, kétszer annyit, mint a korábbi fej- vagy szemkövető rendszerek.
A korábbi megoldásokkal az érintettek mozgatni tudták ugyan az egér kurzorját, de a folyamat rendkívül lassú és kimerítő volt. Szemkövetéskor az illető tekintete valósággal hozzá van láncolva a számítógéphez: azt sem engedheti meg magának, hogy máshová nézzen, tehát rendkívüli koncentráció és önfegyelem kell hozzá.
Jaimie Henderson, a Stanford egyetem kutatója azonban most kidolgozott egy alternatív megoldást.
Henderson és kollégái két kis sornyi szenzort építettek be egy 65 éves férfi agyába közvetlenül annak felszíne alá, az úgynevezett premotoros agykéregbe. Erről a zónáról feltételezik, hogy részt vesz a mozgási szándékok kialakításában.
Ha e szándékokat sikerül tetten érni, sokkal valószínűbb, hogy tisztább jeleket produkálnak, mintha magukat a mozdulatokat ragadnák meg, amelyek sokkal összetettebbek és a körülményektől, céloktól is függenek.
A páciens egy 14 évvel ezelőtti gerincvelő-sérülés után nyaktól lefelé megbénult. Minden szenzorsor mintegy 100 neurontól érkező jelek észlelésére volt képes – ez persze csupán töredéke az emberi agyban lévő becslések szerint 100 milliárd neuronnak. Amikor a férfi elképzelte, hogy szavakat ír egy papírlapra, a jeleket betáplálták egy mesterséges neurális hálózatba. A kutatócsoport tagja, Krishna Shenoy a New Scientistnek elmondta, hogy a szenzorok nem bizonyos neuronokat céloznak meg, mert egy kézmozdulatban több ezer, vagy akár millió neuronnak is szerepe lehet. A 200 követett neuronban elég a támpont ahhoz, hogy a mesterséges neurális hálózat ezekből megbízhatóan értelmezni tudja az agyi jeleket.
A neurális hálózatokat gyakran több ezer példaadattal képezik ki. Ebben az esetben egy levelet író ember agyi jeleit kellene regisztrálni. Ez akkor működik jól, ha már létezik egy nagy adathalmaz, vagy automata rendszerek szolgáltatják őket. Itt azonban nem praktikus egy nagy archívumot létrehozni, mert az embernek több ezer levél megírására kellene gondolnia. Ehelyett a csapat mintákat vett a férfi agyából, miközben bizonyos leveleket írt és ezekről másolatokat készítettek véletlenszerű zajokkal, hogy egy szintetikus adattárat hozzanak létre.
E rendszerrel a páciens percenként 90 karaktert „írt le”, ez megközelíti azt a 115-ös átlagot, amelyet kortársai átlagosan produkálnak egy okostelefonnal. A betű a képernyőn a gondolatot követően kb. fél másodperccel jelent meg. Az eredmény 94,1%-osan pontos nyelvezetű volt, egy önjavító program ráküldése után pedig már több mint 99%-os.
A jelenlegi modell még prototípusnak sem nevezhető, megismételhetetlen, mert egy emberhez kötődik. Az ábécét is csak leegyszerűsített változatban használja, nincsenek nagybetűk, írásjelek. Ezen kívül a tudósok úgy látják, hogy az implantátumok helyzete is változhat idővel, ezért rendszeresen, legalább hetente egyszer újra be kell őket állítani, hogy fenntarthassák ezt az alacsony hibaszázalékot.
A korábbi agy-komputer interfészek a nagyobb jelek értelmezésére voltak képesek, mint például a karok mozgására, eddig azonban nem sikerült az olyan finom, nagy ügyességet igénylő mozgásokat megragadni, mint a kézzel való írás. Elon Musk Neuralink-projektjéből egyelőre csak az implantátumok technológiai oldalát ismerjük, az azonban még nem derült ki, hogy miként lehet használni azokat.
A stanfordi csapat célja, hogy megalkossanak egy beszéd-dekódert azoknak, akik már nem tudnak beszélni, de a neurális útjaik még épek.
