Meta Brain2Qwerty с Meta AI: важный шаг в неинвазивном преобразовании речи из мозга в текст

Забудьте о наборе текста! Meta AI расшифровывает ваши мысли и преобразует их в текст — будущее коммуникации.

Разработка Brain2Qwerty компанией Meta AI представляет собой значительный шаг вперед в области интерфейсов «мозг-компьютер» (BCI). Используя магнитоэнцефалографию (МЭГ) и электроэнцефалографию (ЭЭГ), эта система успешно преобразует сигналы мозга в текст, достигая точности распознавания символов до 81% в оптимальных условиях. Хотя технология еще не готова к выходу на рынок, она уже демонстрирует большой потенциал, особенно для людей с нарушениями речи или двигательных функций, которые ищут новые способы общения.

Разработка интерфейсов «мозг-компьютер»

Исторический контекст и медицинские потребности

Интерфейсы «мозг-компьютер» были разработаны для создания прямых каналов связи между человеческим мозгом и внешними устройствами. Хотя инвазивные методы с использованием имплантированных электродов уже обеспечивают высокую точность (более 90%), они связаны со значительными рисками, включая инфекции и необходимость хирургического вмешательства. Неинвазивные альтернативы, такие как ЭЭГ и МЭГ, считаются более безопасными, но до сих пор сталкивались с проблемами, связанными с ограниченным качеством сигнала. Brain2Qwerty от Meta AI стремится устранить этот пробел, впервые достигнув уровня ошибок всего в 19% при декодировании на основе МЭГ.

ЭЭГ против МЭГ: преимущества и недостатки методов измерения.

ЭЭГ измеряет электрические поля на коже головы с помощью электродов, тогда как МЭГ регистрирует магнитные поля нейронной активности. МЭГ обеспечивает значительно более высокое пространственное разрешение и менее подвержена искажению сигнала. Это объясняет, почему Brain2Qwerty достигает частоты ошибок рисования всего 32% при использовании МЭГ, в то время как системы на основе ЭЭГ достигают частоты ошибок 67%. Однако устройства МЭГ, стоимость которых достигает двух миллионов долларов США и которые весят 500 кг, труднодоступны и в настоящее время не подходят для широкого использования.

Архитектура и функциональность Brain2Qwerty

Трехэтапная модель обработки сигналов

Brain2Qwerty основан на комбинации трех модулей:

• Сверточный модуль: извлекает пространственно-временные характеристики из необработанных данных МЭГ/ЭЭГ и выявляет закономерности, связанные с двигательными импульсами во время набора текста.
• Модуль Transformer: последовательно анализирует сигналы мозга для получения контекстной информации, что позволяет предсказывать целые слова, а не отдельные символы.
• Языковой модуль: Предварительно обученная нейронная сеть исправляет ошибки на основе лингвистических вероятностей. Например, «Hll@» дополняется с использованием контекстных знаний о слове «Hallo».

Процесс обучения и адаптивность

Система была обучена на данных 35 здоровых добровольцев, каждый из которых провел 20 часов в МЭГ-сканере. Они многократно набирали предложения, подобные «el procesador ejecuta la instrucción ». В течение этого времени система научилась распознавать специфические нейронные сигналы для каждого нажатия клавиши. Интересно, что Brain2Qwerty также смогла исправлять опечатки, что указывает на интеграцию когнитивных процессов.

Оценка производительности и сравнение с существующими системами.

Количественные результаты

В ходе тестирования система Brain2Qwerty, использующая МЭГ, показала средний уровень ошибок распознавания символов в 32%, при этом у некоторых участников этот показатель достигал 19%. Для сравнения, профессиональные транскрипционисты-люди достигают уровня ошибок около 8%, а инвазивные системы, такие как Neuralink, — менее 5%. Декодирование на основе ЭЭГ показало значительно худшие результаты, с уровнем ошибок в 67%.

Качественный прогресс

В отличие от предыдущих интерфейсов мозг-компьютер, которые использовали внешние стимулы или воображаемые движения, Brain2Qwerty опирается на естественные двигательные процессы во время набора текста. Это снижает когнитивные усилия, требуемые от пользователей, и впервые позволяет расшифровывать целые предложения на основе неинвазивных сигналов мозга.

От мысли к тексту: Преодоление препятствий обобщения

Технические ограничения

К числу текущих проблем относятся:

• Обработка в реальном времени: в настоящее время Brain2Qwerty может расшифровывать предложения только после их завершения, а не посимвольно.
• Портативность устройства: Современные МЭГ-сканеры слишком громоздки для повседневного использования.
• Обобщение: Система была протестирована только на здоровых добровольцах. Эффективность системы для пациентов с двигательными нарушениями остается неясной.

Brain2Qwerty: Революция или риск? Интерфейс управления мозгом от Meta прошел проверку на конфиденциальность данных.

Возможность считывать сигналы мозга вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности данных. Компания Meta подчеркивает, что Brain2Qwerty записывает только преднамеренные движения при наборе текста, а не бессознательные мысли. Кроме того, в настоящее время коммерческих планов нет; его основное применение — научные исследования в области нейронной обработки языка.

Перспективы на будущее и возможные области применения

Перенос обучения и оптимизация оборудования

Компания Meta проводит исследования в области трансферного обучения для адаптации моделей к различным пользователям. Первые тесты показывают, что ИИ, обученный для человека А, может быть использован и для человека Б путем тонкой настройки. Параллельно исследователи работают над созданием портативных систем МЭГ, которые были бы более экономичными и компактными.

Интеграция с искусственным интеллектом для обработки естественного языка.

В долгосрочной перспективе кодировщик Brain2Qwerty можно будет объединить с языковыми моделями, такими как GPT-4. Это позволит декодировать сложный контент путем прямого преобразования сигналов мозга в семантические представления.

Клинические применения

Для пациентов с синдромом «запертого человека» или БАС система Brain2Qwerty могла бы предложить революционные возможности для общения. Однако для этого потребуется интеграция в систему сигналов, не зависящих от моторики, таких как визуальные представления.

Тенденция будущего: общение, управляемое мыслями, благодаря искусственному интеллекту и инновационному оборудованию.

Проект Brain2Qwerty от Meta впечатляюще демонстрирует, что неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер могут быть значительно улучшены за счет глубокого обучения. Хотя технология все еще находится на стадии разработки, она открывает путь к безопасным средствам коммуникации. Будущие исследования должны устранить разрыв с инвазивными системами и определить этические рамки. С дальнейшим прогрессом в аппаратном обеспечении и искусственном интеллекте, концепция коммуникации, управляемой мыслью, вскоре может стать реальностью.

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

Meta Brain2Qwerty с Meta AI: важный шаг в неинвазивном преобразовании речи из мозга в текст.

Разработка Brain2Qwerty компанией Meta AI представляет собой значительный прорыв в области исследований неинвазивных интерфейсов «мозг-компьютер» (BCI). Эта инновационная система использует магнитоэнцефалографию (МЭГ) и электроэнцефалографию (ЭЭГ) для преобразования нейронных сигналов в письменный текст. В оптимальных условиях она достигает замечательной точности до 81% на уровне символов. Хотя эта технология еще не готова к повседневному использованию, она впечатляюще демонстрирует долгосрочный потенциал для открытия совершенно новых форм общения для людей с нарушениями речи или двигательных функций. Это достижение может коренным образом изменить жизнь миллионов людей во всем мире и переосмыслить наше представление о коммуникации и технологиях.

Основы интерфейсов «мозг-компьютер»: путешествие в мир науки.

Исторические корни и острая необходимость клинического применения

Идея создания прямой связи между человеческим мозгом и внешними устройствами не нова, а скорее уходит корнями в десятилетия исследований и инноваций. Интерфейсы мозг-компьютер, или BCI, — это системы, цель которых — установить именно этот прямой канал связи. Первые концепции и эксперименты в этой области относятся к XX веку, когда ученые начали более детально изучать электрическую активность мозга.

Инвазивные методы интерфейса «мозг-компьютер» (BCI), при которых электроды имплантируются непосредственно в мозг, уже достигли впечатляющих результатов, в некоторых случаях достигая точности более 90%. Эти системы продемонстрировали способность декодировать сложные двигательные команды и, например, управлять протезами или компьютерными курсорами с помощью мысли. Несмотря на эти успехи, инвазивные методы связаны со значительными рисками. Хирургические вмешательства на головном мозге всегда несут риск инфекции, повреждения тканей или долгосрочных осложнений от имплантированного оборудования. Кроме того, долгосрочная стабильность имплантатов и их взаимодействие с тканями головного мозга остаются актуальной проблемой.

Неинвазивные альтернативы, такие как ЭЭГ и МЭГ, предлагают значительно более безопасный метод, поскольку не требуют хирургического вмешательства. ЭЭГ включает в себя размещение электродов на коже головы для измерения электрических полей, в то время как МЭГ регистрирует магнитные поля, генерируемые нейронной активностью. Однако исторически эти методы часто оказывались неэффективными из-за низкого качества сигнала и, как следствие, сниженной точности декодирования. Задача заключалась в том, чтобы извлечь достаточно информации из относительно слабых и зашумленных сигналов, измеряемых вне черепа, для обеспечения надежной связи.

Компания Meta AI точно устранила этот пробел с помощью Brain2Qwerty. Используя передовые алгоритмы машинного обучения и комбинируя данные ЭЭГ и МЭГ, они достигли уровня ошибок всего в 19% при декодировании на основе МЭГ. Это значительный прогресс, приближающий неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер к практическому применению. Разработка Brain2Qwerty — это не только технологический успех, но и луч надежды для людей, потерявших способность говорить или общаться традиционными способами из-за паралича, инсульта, БАС или других заболеваний. Для этих людей надежный интерфейс «мозг-текст» может кардинально изменить качество их жизни и позволить им снова активно участвовать в жизни общества.

Подробный анализ технологических различий: ЭЭГ против МЭГ

Для полного понимания возможностей Brain2Qwerty и достижений, которые он представляет, важно более подробно изучить технологические различия между ЭЭГ и МЭГ. Оба метода имеют свои специфические преимущества и недостатки, которые влияют на их применимость в различных приложениях интерфейса мозг-компьютер.

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это устоявшийся и широко используемый метод в нейробиологии и клинической диагностике. Он измеряет колебания электрического потенциала, генерируемые коллективной активностью групп нейронов в головном мозге. Эти колебания регистрируются с помощью электродов, обычно прикрепляемых к коже головы. Системы ЭЭГ относительно недороги, портативны и просты в использовании. Они обеспечивают высокое временное разрешение в миллисекундном диапазоне, что означает возможность точной регистрации быстрых изменений активности мозга. Однако ЭЭГ имеет ограниченное пространственное разрешение. Электрические сигналы искажаются и размываются при прохождении через череп и кожу головы, что затрудняет точное определение источников нейронной активности. Как правило, пространственное разрешение ЭЭГ составляет 10–20 миллиметров и более.

С другой стороны, магнитоэнцефалография (МЭГ) измеряет магнитные поля, генерируемые нервными токами. В отличие от электрических полей, магнитные поля в меньшей степени подвержены влиянию тканей черепа. Это приводит к значительно более высокому пространственному разрешению МЭГ, в миллиметровом диапазоне (приблизительно 2-3 мм). Таким образом, МЭГ позволяет более точно локализовать нейронную активность и выявлять более тонкие различия в активности различных областей мозга. Кроме того, МЭГ также обеспечивает очень хорошее временное разрешение, сравнимое с ЭЭГ. Еще одним преимуществом МЭГ является ее способность лучше, чем ЭЭГ, обнаруживать определенные типы нейронной активности, особенно активность в более глубоких областях мозга и токи, ориентированные тангенциально к коже головы.

Главный недостаток МЭГ заключается в сложности и высокой стоимости технологии. Системы МЭГ требуют использования сверхпроводящих квантовых интерферометров (СКВИД) в качестве датчиков, которые чрезвычайно чувствительны к магнитным полям. Эти СКВИДы необходимо охлаждать до чрезвычайно низких температур (близких к абсолютному нулю), что делает эксплуатацию и обслуживание приборов сложными и дорогостоящими. Кроме того, измерения МЭГ должны проводиться в магнитно-экранированных помещениях для минимизации помех от внешних магнитных полей. Такие помещения также дороги и сложны в установке. Типичный прибор МЭГ может стоить до 2 миллионов долларов и весит около 500 кг. Эти факторы значительно ограничивают широкое распространение технологии МЭГ.

Значительное улучшение производительности Brain2Qwerty при использовании МЭГ по сравнению с ЭЭГ (32% ошибок распознавания символов против 67%) подчеркивает преимущества более высокого качества сигнала и пространственного разрешения МЭГ для сложных задач декодирования. Хотя ЭЭГ является гораздо более доступной технологией, МЭГ демонстрирует, что при использовании более точных методов измерения и сложных алгоритмов в неинвазивных исследованиях интерфейсов мозг-компьютер все еще существует значительный потенциал. В будущем можно было бы стремиться к снижению стоимости и сложности МЭГ или разработать альтернативные, более экономичные методы, предлагающие аналогичные преимущества с точки зрения качества сигнала и пространственного разрешения.

Архитектура и функциональность Brain2Qwerty: взгляд изнутри.

Трехэтапная модель обработки сигналов: от сигнала мозга к тексту.

Brain2Qwerty использует сложную трехэтапную модель для преобразования сложных нейронных сигналов в читаемый текст. Эта модель сочетает в себе передовые методы машинного обучения и нейронных сетей для преодоления трудностей неинвазивного декодирования информации из мозга в текст.

Сверточный модуль

Извлечение пространственно-временных признаков: Первый модуль в конвейере обработки данных — это сверточная нейронная сеть (CNN). CNN особенно хорошо распознают закономерности в пространственных и временных данных. В данном случае CNN анализирует необработанные данные МЭГ или ЭЭГ.

Датчики используются для обнаружения нажатий клавиш. Модуль извлекает специфические пространственно-временные характеристики, важные для расшифровки движений при наборе текста. Этот модуль обучен выявлять повторяющиеся паттерны в сигналах мозга, которые коррелируют с едва уловимыми двигательными импульсами при наборе текста на виртуальной клавиатуре. По сути, он отфильтровывает «шум» из сигналов мозга и фокусируется на информационно насыщенных компонентах. Сверточная нейронная сеть (CNN) изучает, какие области мозга активны во время определенных движений при наборе текста и как эта активность меняется со временем. Она выявляет характерные паттерны, которые позволяют ей различать разные нажатия клавиш.

Модуль трансформатора

Понимание контекста и анализ последовательностей: Второй модуль — это сеть Transformer. В последние годы сети Transformer произвели революцию в обработке последовательных данных, особенно в обработке естественного языка. В контексте Brain2Qwerty модуль Transformer анализирует последовательности сигналов мозга, извлеченных сверточным модулем. Ключ к успеху сетей Transformer заключается в их механизме «внимания». Этот механизм позволяет сети улавливать взаимосвязи и зависимости между различными элементами в последовательности — в данном случае, между последовательными сигналами мозга, представляющими разные буквы или слова. Модуль Transformer понимает контекст входных данных и, таким образом, может делать прогнозы относительно следующего символа или слова. Он учится тому, что определенные комбинации букв более вероятны, чем другие, и что слова в предложении имеют определенную грамматическую и семантическую связь друг с другом. Эта способность моделировать контекст имеет решающее значение не только для декодирования отдельных символов, но и для понимания и генерации целых предложений.

Языковой модуль

Исправление ошибок и лингвистический интеллект: Третий и заключительный модуль представляет собой предварительно обученную нейронную языковую модель. Этот модуль специализируется на уточнении и исправлении текстовых последовательностей, генерируемых модулем Transformer. Языковые модели, такие как GPT-2 или BERT, которые могут использоваться в подобных системах, были обучены на огромных массивах текстовых данных и обладают всесторонними знаниями о языке, грамматике, стиле и семантических связях. Языковой модуль использует эти знания для исправления ошибок, которые могли возникнуть на предыдущих этапах декодирования. Например, если система выдает «Hll@» вместо «Hello» из-за шума сигнала или неточностей декодирования, языковой модуль может обнаружить это и исправить на «Hello», используя лингвистические вероятности и контекстные знания. Таким образом, языковой модуль действует как своего рода «интеллектуальный корректор», преобразуя исходный вывод предыдущих модулей в связный и грамматически правильный текст. Он не только повышает точность декодирования, но и читабельность и естественность сгенерированного текста.

Тренировочные данные и искусство адаптации: обучение на основе набора текста

Для обучения Brain2Qwerty и развития его возможностей требовались обширные данные. Компания Meta AI провела исследование с участием 35 здоровых добровольцев. Каждый участник провел около 20 часов в МЭГ-сканере, набирая различные предложения. Предложения были на разных языках, включая испанский («el procesador ejecuta la instrucción» – «процессор выполняет инструкцию»), чтобы продемонстрировать универсальность системы.

Во время набора текста активность мозга участников регистрировалась с помощью МЭГ. Искусственный интеллект анализировал эти данные, чтобы выявить специфические нейронные сигнатуры для каждого отдельного символа на клавиатуре. Система научилась определять, какие паттерны мозговой активности соответствуют набору букв «А», «В», «С» и так далее. Чем больше данных получала система, тем точнее она распознавала эти паттерны. Это похоже на изучение нового языка: чем больше вы практикуетесь и чем больше примеров видите, тем лучше у вас получается.

Интересным аспектом исследования стало то, что Brain2Qwerty не только научилась правильно печатать, но и смогла распознавать и даже исправлять опечатки участников. Это говорит о том, что система улавливает не только чисто двигательные процессы, но и когнитивные процессы, такие как намерение напечатать и ожидание определенного слова или фразы. Например, если участник «случайно» напечатал «Fhelr», хотя на самом деле хотел написать «Fehler» (ошибка), система могла распознать это и исправить ошибку, даже если двигательные сигналы участника отражали опечатку. Эта способность исправлять ошибки на когнитивном уровне является признаком высокого интеллекта и адаптивности Brain2Qwerty.

Объём обучающих данных на каждого участника был значительным: каждый участник в течение исследования набрал несколько тысяч символов. Этот большой набор данных позволил ИИ обучить надёжные и эффективные модели, которые хорошо работали даже с новыми, неизвестными входными данными. Кроме того, способность системы адаптироваться к индивидуальным стилям набора текста и нейронным сигнатурам демонстрирует потенциал персонализированных систем интерфейса мозг-компьютер, адаптированных к конкретным потребностям и характеристикам отдельных пользователей.

Оценка и сравнение производительности: какое место занимает Brain2Qwerty в конкурентной борьбе?

Количественные результаты: Показатель частоты ошибок ввода символов.

Производительность Brain2Qwerty была количественно измерена с помощью показателя частоты ошибок распознавания символов (CER). Показатель CER указывает процент декодированных символов, которые не соответствуют фактически введенному тексту. Более низкий показатель CER означает более высокую точность.

В ходе тестирования система Brain2Qwerty с МЭГ показала средний показатель CER в 32%. Это означает, что в среднем примерно 32 из 100 декодированных символов были неправильными. Лучшие участники даже достигли показателя CER в 19%, что является очень впечатляющим результатом для неинвазивной системы интерфейса мозг-компьютер.

Для сравнения, профессиональные транскрипционисты, работающие с людьми, обычно достигают коэффициента ошибок около 8%. Инвазивные системы интерфейса мозг-компьютер, в которых электроды имплантируются непосредственно в мозг, могут достигать еще более низких показателей ошибок — менее 5%. Декодирование на основе ЭЭГ с помощью Brain2Qwerty достигло коэффициента ошибок 67%, что подчеркивает явное превосходство МЭГ для данного применения, но также показывает, что ЭЭГ в этой конкретной реализации еще не достигла такого же уровня точности.

Важно отметить, что показатель CER в 19% был достигнут в оптимальных условиях, то есть в контролируемой лабораторной среде с обученными испытуемыми и высококачественным оборудованием МЭГ. В реальных условиях применения, особенно с пациентами с неврологическими расстройствами или в условиях, далеких от идеальных, фактическая частота ошибок может быть выше. Тем не менее, результаты Brain2Qwerty представляют собой значительный прогресс и демонстрируют, что неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер все больше приближаются к инвазивным системам по точности и надежности.

Улучшение качества: естественность и интуитивно понятное управление.

Помимо количественного повышения точности, Brain2Qwerty также представляет собой качественный прогресс в исследованиях интерфейсов мозг-компьютер. Предыдущие системы BCI часто полагались на внешние стимулы или воображаемые движения. Например, пользователям приходилось представлять себе перемещение курсора на экране или обращать внимание на мигающие огни, чтобы отдавать команды. Эти методы могут быть когнитивно сложными и неинтуитивными.

Brain2Qwerty, с другой стороны, использует естественные двигательные процессы во время набора текста. Он декодирует сигналы мозга, связанные с фактическими или предполагаемыми движениями при наборе текста на виртуальной клавиатуре. Это делает систему более интуитивно понятной и снижает когнитивные усилия для пользователей. Представлять себе процесс набора текста кажется более естественным, чем решать абстрактные умственные задачи для управления интерфейсом мозг-компьютер.

Еще одним важным качественным достижением является способность Brain2Qwerty расшифровывать целые предложения на основе сигналов мозга, измеренных вне черепа. Предыдущие неинвазивные системы интерфейса мозг-компьютер часто ограничивались расшифровкой отдельных слов или коротких фраз. Способность понимать и генерировать целые предложения открывает новые возможности для общения и взаимодействия с технологиями. Это позволяет вести более естественные и плавные беседы и взаимодействия, вместо трудоемкого составления отдельных слов или команд.

Вызовы и этические последствия: путь к ответственным инновациям

Технические ограничения: препятствия на пути к практическому применению.

Несмотря на впечатляющий прогресс, достигнутый компанией Brain2Qwerty, перед широким применением этой технологии на практике необходимо преодолеть ряд технических проблем.

Обработка в реальном времени

В настоящее время Brain2Qwerty декодирует текст только после завершения предложения, а не посимвольно в реальном времени. Однако декодирование в реальном времени имеет важное значение для естественного и беглого общения. В идеале пользователи должны иметь возможность видеть, как их мысли преобразуются в текст по мере того, как они думают или печатают, подобно набору текста на клавиатуре. Поэтому повышение скорости обработки и снижение задержки являются ключевыми задачами для дальнейшего развития.

портативность устройства

МЭГ-сканеры — это большие, тяжелые и дорогостоящие устройства, требующие магнитной защиты помещений. Они не подходят для домашнего использования или для работы вне специализированных лабораторных условий. Для широкого применения технологии BCI необходимы портативные, беспроводные и более экономичные устройства. Разработка более компактных систем МЭГ или улучшение качества сигнала и точности декодирования ЭЭГ, что по своей природе делает их более портативными, являются важными направлениями исследований.

Обобщение и популяции пациентов

Исследование Brain2Qwerty проводилось на здоровых добровольцах. Остается неясным, работает ли система и насколько хорошо она функционирует у пациентов с параличом, нарушениями речи или нейродегенеративными заболеваниями. У этих групп пациентов часто наблюдаются измененные паттерны мозговой активности, которые могут осложнять расшифровку. Важно тестировать и адаптировать Brain2Qwerty и аналогичные системы на различных группах пациентов, чтобы обеспечить их эффективность и применимость для тех, кто в них больше всего нуждается.

Этические вопросы: защита данных, конфиденциальность и пределы чтения мыслей.

Возможность преобразовывать мысли в текст поднимает серьезные этические вопросы, особенно в отношении защиты данных и конфиденциальности. Сама идея того, что технологии потенциально могут «читать» мысли, вызывает тревогу и требует тщательного рассмотрения ее этических последствий.

Meta AI подчеркивает, что Brain2Qwerty в настоящее время фиксирует только целенаправленные движения при наборе текста, а не спонтанные мысли или непроизвольные когнитивные процессы. Система обучена распознавать нейронные сигнатуры, связанные с сознательной попыткой набора текста на виртуальной клавиатуре. Она не предназначена для расшифровки общих мыслей или эмоций.

Тем не менее, остается вопрос, где проходит грань между расшифровкой предполагаемых действий и «чтением» мыслей. С развитием технологий и повышением точности расшифровки, будущие системы интерфейса мозг-компьютер потенциально смогут улавливать все более тонкие и сложные когнитивные процессы. Это может вызвать опасения по поводу конфиденциальности, особенно если такие технологии будут использоваться в коммерческих целях или интегрированы в повседневную жизнь.

Важно установить этические рамки и четкие руководящие принципы для разработки и применения технологии интерфейса мозг-компьютер (BCI). Это включает в себя вопросы защиты данных, безопасности данных, информированного согласия и защиты от неправомерного использования. Необходимо обеспечить уважение конфиденциальности и автономии пользователей, а также использование технологии BCI на благо людей и общества.

Компания Meta AI подчеркнула, что ее исследования в области Brain2Qwerty в первую очередь направлены на понимание нейронной обработки языка, и что в настоящее время коммерческих планов для этой системы нет. Это заявление подчеркивает необходимость того, чтобы исследования и разработки в области технологий интерфейса мозг-компьютер с самого начала руководствовались этическими соображениями, а потенциальные социальные последствия тщательно взвешивались.

Перспективы и потенциал будущего: Видение будущего, управляемого разумом

Перенос знаний и инновации в аппаратном обеспечении: ускорение прогресса

Исследования Brain2Qwerty и связанных с ним систем интерфейса мозг-компьютер — это динамичная и быстро развивающаяся область. Несколько перспективных направлений исследований потенциально могут еще больше улучшить производительность и применимость неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер в будущем.

Перенос обучения

Компания Meta AI исследует методы трансферного обучения для переноса обученных моделей между разными участниками. В настоящее время Brain2Qwerty приходится обучать индивидуально для каждого человека, что является трудоемким и ресурсозатратным процессом. Трансферное обучение может позволить использовать модель, обученную для одного человека, в качестве основы для обучения модели для другого. Первые тесты показывают, что ИИ, обученный для человека А, также может быть использован для человека Б посредством тонкой настройки. Это значительно сократит трудозатраты на обучение и ускорит разработку персонализированных систем интерфейса мозг-компьютер.

Аппаратные инновации

Наряду с разработкой программного обеспечения, исследователи работают над улучшением аппаратного обеспечения для неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер. Ключевым направлением является разработка портативных беспроводных и более экономичных систем МЭГ. Перспективные подходы, основанные на новых сенсорных технологиях и методах криогенного охлаждения, потенциально могут позволить создавать более компактные, легкие и менее энергоемкие устройства МЭГ. В области ЭЭГ также достигнут прогресс в разработке массивов электродов высокой плотности и улучшенной обработки сигналов, что направлено на повышение качества сигнала и пространственного разрешения ЭЭГ.

Интеграция с искусственным интеллектом для обработки естественного языка: следующее поколение декодирования

В долгосрочной перспективе сочетание преобразования сигналов мозга в текст с передовыми языковыми моделями, такими как GPT-4 или аналогичными архитектурами, может привести к созданию еще более мощных и универсальных систем интерфейса мозг-компьютер. Кодировщик Brain2Qwerty, преобразующий сигналы мозга в текстовое представление, может быть объединен с генеративными возможностями языковых моделей.

Это позволило бы расшифровывать незнакомые предложения и более сложные мысли. Вместо простой расшифровки жестов набора текста, будущие системы могли бы напрямую преобразовывать сигналы мозга в семантические представления, которые затем могли бы использоваться языковой моделью для генерации связных и осмысленных ответов или текстов. Такая интеграция могла бы еще больше размыть грань между интерфейсами «мозг-компьютер» и искусственным интеллектом, что привело бы к совершенно новым формам взаимодействия человека и компьютера.

Клиническое применение: надежда для людей с коммуникативными барьерами.

Для пациентов с синдромом «запертого человека», БАС или другими тяжелыми неврологическими заболеваниями Brain2Qwerty и аналогичные технологии могут стать жизненно важным средством общения. Для людей, полностью парализованных и утративших способность говорить или общаться обычными способами, надежный интерфейс «мозг-текст» может предложить способ вновь выражать свои мысли и потребности, а также взаимодействовать с внешним миром.

Однако текущая версия Brain2Qwerty, основанная на постукивании, нуждается в дальнейшей доработке для интеграции сигналов, не зависящих от двигательной активности. Для пациентов с полным параличом необходимы системы, основанные на других формах нейронной активности, таких как зрительные образы, мысленные образы или намерение говорить без фактического выполнения движений. Исследования в этой области имеют решающее значение для того, чтобы сделать технологию BCI доступной для более широкого круга пациентов.

Компания Meta в своем проекте Brain2Qwerty продемонстрировала, что неинвазивные интерфейсы «мозг-компьютер» (BCI) могут быть значительно улучшены за счет использования глубокого обучения и передовой обработки сигналов. Хотя технология все еще находится на лабораторной стадии, и многие проблемы остаются, она открывает путь к более безопасным, доступным и удобным средствам коммуникации. Будущие исследования должны еще больше сократить разрыв с инвазивными системами, уточнить этические рамки и адаптировать технологию к потребностям различных групп пользователей. С дальнейшим прогрессом в аппаратном обеспечении, моделях ИИ и нашем понимании работы мозга, концепция коммуникации, управляемой мыслью, может стать реальностью в недалеком будущем, позитивно изменив жизнь миллионов людей во всем мире.

Нейронное декодирование и генерация текста: детальное изучение работы современных систем транскрипции мозга.

Возможность напрямую переводить сигналы мозга в текст — это захватывающая и многообещающая область исследований на стыке нейронауки, искусственного интеллекта и информатики. Современные системы транскрипции мозговой активности, такие как Brain2Qwerty от Meta, основаны на сложном многоэтапном процессе, который сочетает в себе нейробиологические знания об организации и функционировании мозга со сложными архитектурами глубокого обучения. В основе лежит интерпретация паттернов нейронной активности, коррелирующих с лингвистическими, моторными или когнитивными процессами. Эта технология потенциально может сыграть преобразующую роль как в медицинских приложениях, таких как средства коммуникации для людей с параличом, так и в технологических приложениях, таких как новые человеко-компьютерные интерфейсы.

Основные принципы сбора и обработки сигналов: мост между мозгом и компьютером.

Неинвазивные методы измерения: сравнение ЭЭГ и МЭГ.

Современные системы транскрипции мозговой активности в основном основаны на двух неинвазивных методах измерения мозговой активности: электроэнцефалографии (ЭЭГ) и магнитоэнцефалографии (МЭГ). Обе методики позволяют регистрировать нейронные сигналы вне черепа без необходимости хирургического вмешательства.

Электроэнцефалография (ЭЭГ)

ЭЭГ — это устоявшийся нейрофизиологический метод, измеряющий изменения электрического потенциала на коже головы. Эти изменения потенциала возникают в результате синхронизированной активности больших групп нейронов в головном мозге. Во время записи ЭЭГ на кожу головы размещается до 256 электродов, как правило, в стандартизированном порядке, покрывающем всю голову. Системы ЭЭГ регистрируют разницу напряжений между электродами, генерируя электроэнцефалограмму, отражающую временную динамику активности мозга. ЭЭГ характеризуется высоким временным разрешением до 1 миллисекунды, что означает, что очень быстрые изменения активности мозга могут быть точно зафиксированы. Однако пространственное разрешение ЭЭГ ограничено, обычно в диапазоне 10–20 миллиметров. Это связано с тем, что электрические сигналы искажаются и пространственно размываются при прохождении через кости черепа, кожу головы и другие слои тканей. ЭЭГ — это относительно недорогой и портативный метод, широко используемый во многих клинических и исследовательских областях.

Магнитоэнцефалография (МЭГ)

Магнитоэлектрический анализ (МЭГ) — это дополнительный нейрофизиологический метод, позволяющий регистрировать магнитные поля, генерируемые нейронными токами в головном мозге. В отличие от электрических полей, магнитные поля менее подвержены влиянию биологической ткани черепа. Это приводит к более точной локализации источников нейронной активности и более высокому пространственному разрешению по сравнению с электроэнцефалографией (ЭЭГ). МЭГ обеспечивает пространственное разрешение приблизительно 2–3 миллиметра. В системах МЭГ используются сверхпроводящие квантовые интерферометры (СКВИДы), которые чрезвычайно чувствительны даже к малейшим изменениям магнитных полей. Для защиты чувствительных СКВИД-датчиков от внешних магнитных помех и сохранения их сверхпроводящих свойств измерения МЭГ должны проводиться в магнитно-экранированных помещениях и при чрезвычайно низких температурах (близких к абсолютному нулю). Это делает системы МЭГ технически более сложными, дорогими и менее портативными, чем системы ЭЭГ. Тем не менее, МЭГ предлагает значительные преимущества во многих областях исследований, особенно в изучении когнитивных процессов и точной локализации нейронной активности, благодаря более высокому пространственному разрешению и меньшему искажению сигнала.

В экспериментах Meta Brain2Qwerty была количественно оценена существенная разница в производительности между МЭГ и ЭЭГ при декодировании текста из мозга. В то время как МЭГ достигла частоты ошибок символов (ЧО) в 32%, ЧО для ЭЭГ составила 67%. В оптимальных условиях, таких как магнитно-экранированная комната и с обученными испытуемыми, ЧО с МЭГ могла быть снижена до 19%. Эти результаты подчеркивают преимущества МЭГ для сложных задач декодирования, особенно когда требуется высокая пространственная точность и качество сигнала.

Извлечение признаков сигнала с помощью сверточных сетей: распознавание образов в нейронных данных

Первым шагом в обработке нейронных сигналов в системах транскрипции мозга является извлечение релевантных признаков из исходных данных ЭЭГ или МЭГ. Эта задача обычно выполняется с помощью сверточных нейронных сетей (CNN). CNN — это класс моделей глубокого обучения, которые особенно хорошо подходят для анализа пространственно и временно структурированных данных, как в случае с сигналами ЭЭГ и МЭГ.

Пространственная фильтрация: Сверточный модуль использует пространственные фильтры для идентификации конкретных областей мозга, связанных с процессами, которые необходимо декодировать. Например, при декодировании движений при наборе текста или речевых намерений особый интерес представляют моторная кора, отвечающая за планирование и выполнение движений, и область Брока, важная область мозга, отвечающая за языковые функции. Пространственные фильтры сверточной нейронной сети обучены распознавать паттерны мозговой активности, которые возникают в этих соответствующих областях и специфичны для задачи декодирования.

Частотно-временной анализ: Помимо пространственных паттернов, сверточная нейронная сеть (CNN) также анализирует временную динамику мозговых сигналов и их частотные компоненты. Нейронная активность часто характеризуется характерными колебаниями в разных частотных диапазонах. Например, колебания гамма-диапазона (30–100 Гц) связаны с когнитивными процессами, вниманием и сознанием. CNN обучается обнаруживать эти характерные колебания в сигналах ЭЭГ или МЭГ и извлекать их в качестве релевантных признаков для декодирования. Частотно-временной анализ позволяет системе использовать информацию о временной структуре и ритме нейронной активности для повышения точности декодирования.

В Brain2Qwerty сверточный модуль извлекает более 500 пространственно-временных признаков в миллисекунду из данных МЭГ или ЭЭГ. Эти признаки включают не только сигналы, соответствующие предполагаемым движениям при наборе текста, но и сигналы, отражающие, например, ошибки набора текста, допущенные участниками. Способность сверточной нейронной сети извлекать широкий спектр признаков имеет решающее значение для надежного и всестороннего декодирования нейронных сигналов.

Последовательное декодирование с помощью трансформерных архитектур: понимание контекста и моделирование языка.

Моделирование контекста с использованием механизмов внимания: распознавание взаимосвязей в данных

После извлечения признаков с помощью сверточного модуля, полученные последовательности признаков анализируются модулем трансформеров. В последние годы сети трансформеров доказали свою особую эффективность в обработке последовательных данных и стали стандартной моделью во многих областях обработки естественного языка. Их сила заключается в способности моделировать длинные и сложные зависимости в последовательных данных и понимать контекст входных данных.

Выявление зависимостей

Модуль Transformer использует так называемые механизмы «самовнимания» для понимания взаимосвязей и зависимостей между различными элементами в последовательности признаков. В контексте декодирования текста из мозга это означает, что система учится понимать взаимосвязи между более ранними и более поздними строками. Например, система распознает, что за словом «Собака», вероятно, последует слово «лает» или похожий глагол. Механизм внимания позволяет сети сосредоточиться на релевантных частях входной последовательности и оценить их значение в контексте всей последовательности.

Вероятностные языковые модели

Анализируя большие объемы текстовых данных, сети Transformer обучаются вероятностным языковым моделям. Эти модели представляют собой статистические знания о структуре и вероятности слов и предложений в языке. Модуль Transformer использует эту языковую модель, например, для дополнения фрагментарного или неполного ввода или исправления ошибок. Если система декодирует, например, строку "Hus", языковая модель может распознать, что в данном контексте более вероятно слово "Haus", и соответствующим образом исправить ввод.

Системы, подобные интеграции ChatGPT в Synchron, используют возможности контекстного моделирования сетей Transformer для генерации естественных и связных предложений на основе фрагментарных двигательных намерений. Система также может создавать осмысленные и грамматически правильные тексты даже при неполных или зашумленных сигналах мозга, опираясь на свои обширные лингвистические знания и способности к интерпретации контекста.

Интеграция предварительно обученных языковых моделей: коррекция ошибок и лингвистическая связность.

Заключительным модулем в конвейере обработки многих систем транскрипции мозга является заключительный языковой модуль, часто реализуемый в виде предварительно обученной нейронной языковой модели, такой как GPT-2 или BERT. Этот модуль служит для дальнейшего уточнения текстовых последовательностей, генерируемых модулем трансформера, исправления ошибок и оптимизации грамматической связности и естественности сгенерированного текста.

Снижение ошибок за счет лингвистических вероятностей

Языковой модуль использует свои обширные знания языка, грамматики и стиля для исправления ошибок, которые могли возникнуть на предыдущих этапах декодирования. Применяя лингвистические вероятности и контекстную информацию, языковой модуль может снизить частоту ошибок распознавания символов (ЧОС) до 45%. Он выявляет и исправляет, например, орфографические ошибки, грамматические ошибки и семантически несогласованные последовательности слов.

Расшифровка неизвестных слов

Предварительно обученные языковые модели способны расшифровывать даже неизвестные слова или редкие словосочетания, используя свою способность комбинировать слоги и понимать морфологическую структуру слов. Например, когда система расшифровывает новое или необычное слово, языковой модуль может попытаться собрать его из известных слогов или частей слова и вывести его значение из контекста.

Модель Chirp от Google впечатляюще демонстрирует преимущества переноса обучения с огромных текстовых наборов данных для адаптации к индивидуальным речевым паттернам. Chirp была обучена на 28 миллиардах строк текста и, следовательно, может быстро адаптироваться к специфическим речевым привычкам и словарному запасу отдельных пользователей. Эта способность к персонализации особенно важна для систем транскрипции мозга, поскольку речевые паттерны и коммуникативные потребности людей с параличом или нарушениями речи могут сильно различаться.

Клинические и технические ограничения: проблемы на пути к широкому применению.

Ограничения, связанные с оборудованием: портативность и возможность работы в режиме реального времени.

Несмотря на впечатляющие достижения в технологии транскрипции мозга, существует ряд клинических и технических ограничений, которые препятствуют широкому применению этой технологии.

портативность МЭГ

Современные системы МЭГ, такие как Elekta Neuromag весом 500 кг, представляют собой сложные стационарные устройства, требующие фиксированных лабораторных условий. Отсутствие портативности значительно ограничивает их использование за пределами специализированных исследовательских центров. Для более широкого клинического применения и использования в домашних условиях необходимы портативные и мобильные системы МЭГ. Поэтому разработка более легких, компактных и менее энергоемких датчиков МЭГ, а также методов криоохлаждения является ключевой задачей исследований.

Задержка в реальном времени

Многие современные системы транскрипции мозговой активности, включая Brain2Qwerty, обрабатывают предложения только после завершения ввода, а не в реальном времени, посимвольно. Эта задержка в реальном времени может ухудшить естественность и беглость общения. Для интуитивно понятного и удобного взаимодействия крайне важна обработка мозговых сигналов в реальном времени и немедленная обратная связь в виде текста. Поэтому повышение скорости обработки алгоритмов и снижение задержки являются важными техническими задачами.

Нейрофизиологические проблемы: зависимость от двигательных функций и индивидуальная изменчивость.

Моторная зависимость

Многие современные системы транскрипции мозговой активности в основном декодируют предполагаемые движения при наборе текста или другие двигательные действия. Это ограничивает их применимость для полностью парализованных пациентов, которые больше не могут генерировать двигательные сигналы. Для этой группы пациентов необходимы системы интерфейса мозг-компьютер, не зависящие от двигательной активности и основанные на других формах нейронной активности, таких как зрительные образы, мысленное воображение или простое намерение говорить, без выполнения двигательных действий.

Индивидуальная изменчивость

Точность и эффективность систем транскрипции мозговой активности могут значительно различаться от человека к человеку. Индивидуальные различия в структуре мозга, нейронной активности и когнитивных стратегиях могут осложнять расшифровку. Кроме того, точность может снижаться у пациентов с нейродегенеративными заболеваниями, такими как БАС, из-за измененной кортикальной активности и прогрессирующего повреждения нейронов. Поэтому разработка надежных и адаптивных алгоритмов, способных подстраиваться под индивидуальные различия и изменения мозговой активности, имеет первостепенное значение.

Этические аспекты и защита данных: ответственное обращение с данными о мозге.

Риски для конфиденциальности, связанные с данными о мозге: защита психической неприкосновенности.

Достижения в технологиях транскрипции мозговой активности поднимают важные этические вопросы и проблемы конфиденциальности. Способность расшифровывать сигналы мозга и преобразовывать их в текст представляет потенциальную угрозу для конфиденциальности и психической автономии отдельных лиц.

Возможность читать мысли

Хотя существующие системы, такие как Brain2Qwerty, в основном расшифровывают целенаправленные двигательные действия, теоретически существует потенциал для того, чтобы будущие системы могли также фиксировать непреднамеренные когнитивные процессы или даже мысли. Идея технологии «чтения мыслей» поднимает фундаментальные вопросы о конфиденциальности и защите личной информации. Важно разработать четкие этические и правовые рамки для предотвращения злоупотребления такими технологиями и защиты прав личности.

Трудности анонимизации

Сигналы ЭЭГ и МЭГ содержат уникальные биометрические паттерны, позволяющие идентифицировать отдельных лиц. Даже анонимизированные данные о мозге потенциально могут быть повторно идентифицированы или использованы не по назначению. Поэтому защита анонимности и конфиденциальности данных о мозге имеет решающее значение. Необходимы строгие политики защиты данных и меры безопасности, чтобы гарантировать ответственное и этичное обращение с данными о мозге.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus