- Binuo ng Meta ang Brain2Qwerty, isang interface na nagsasalin ng mga signal ng utak sa text nang walang mga invasive na pamamaraan.
- Ginagamit ng system artipisyal na katalinuhan pinagsama sa magnetoencephalography (MEG) at electroencephalography (EEG) upang bigyang-kahulugan ang aktibidad ng utak.
- Ang tagumpay na ito ay maaaring makatulong sa mga taong may problema sa motor o pagsasalita, bagama't nahaharap ito sa mga teknikal at etikal na hamon.
- Ang teknolohiya ay nangangailangan pa rin ng pagpapabuti sa katumpakan at accessibility bago ang posibleng komersyal na aplikasyon.
Ang Meta ay gumawa ng isang makabuluhang hakbang sa pakikipag-ugnayan sa pagitan ng utak at teknolohiya sa pagbuo ng Brain2Qwerty, isang sistemang batay sa artificial intelligence na nagsasalin ng mga kaisipan sa teksto. Sa pamamagitan ng paggamit ng magnetoencephalography (MEG) at electroencephalography (EEG), ang advance na ito ay naglalayong mapabuti ang komunikasyon para sa mga taong may problema sa motor o pagsasalita nang hindi gumagamit ng mga invasive na pamamaraan.
Ang proyektong ito, na binuo sa pagitan ng Basque Center para sa Cognition, Utak at Wika at ang koponan ng Meta ay nagsasangkot ng mga boluntaryo na, habang nagta-type sa isang keyboard, ay sumailalim sa mga pag-scan sa utak upang sanayin ang system. Kahit na ang mga resulta ay may pag-asa, ang teknolohiya ay nakaharap pa rin teknikal at etikal na hamon na kailangang lutasin bago ang malakihang pagpapatupad.
Paano gumagana ang Brain2Qwerty?
Gumagana ang Brain2Qwerty sa pamamagitan ng kumbinasyon ng mga neural network at artificial intelligence na nagbibigay-kahulugan sa mga signal ng utak na nabuo habang nagsusulat. Sa halip na mag-record ng mga iisang kaisipan, sinusuri ng system kung paano pinoproseso ng utak ang pag-type sa keyboard at i-decode ang mga signal na iyon sa text.
Ang modelo ay binubuo ng isang tatlong yugto na arkitektura:
- Pagkuha ng tampok: Tinutukoy ng mga convolutional neural network (CNNs) ang spatial at temporal na pattern ng aktibidad ng utak.
- Contekstwalisasyon: Ang isang module na nakabatay sa transpormer ay nag-uugnay ng mga signal sa mga pattern ng linguistic.
- Pagwawasto at pagpipino: Pinapabuti ng isang pre-trained na modelo ng wika ang katumpakan ng hula.
Ang mga pagsubok na isinagawa sa mga boluntaryo ay nagsiwalat na ang sistema maaaring mag-decode ng hanggang 80% ng mga character kung ano ang nilalayong i-type ng mga kalahok, pagpapabuti ng katumpakan sa pamamagitan ng pagsusuri sa konteksto at awtomatikong pagwawasto.
Mga hamon at limitasyon ng teknolohiya
Habang ang Brain2Qwerty ay kumakatawan sa isang pambihirang tagumpay sa komunikasyon sa utak-machine, humaharap pa rin sa maraming mga hadlang bago ang praktikal na aplikasyon nito sa pang-araw-araw na buhay.
Isa sa mga pangunahing problema ay ang katumpakan ng system. Bagama't nagawa ng magnetoencephalography (MEG) na bawasan ang margin ng error sa 19% sa pinakamahuhusay na kaso, ang electroencephalography (EEG) ay mayroon pa ring rate ng error na higit sa 60%, na naglilimita sa paggamit nito sa mga kapaligiran kung saan hindi magagamit ang teknolohiya ng MEG.
Bilang karagdagan, ang MEG scanning equipment nangangailangan ng espesyal na imprastraktura, kabilang ang isang magnetically isolated room upang maalis ang panlabas na interference. Ginagawa nitong malaki at mahal ang kagamitan, na may tinantyang presyo na 2 milyong at bigat na 500 kg, na ginagawa itong hindi magagawa para sa paggamit sa bahay o sa mga kumbensyonal na klinikal na kapaligiran.
Ang isa pang aspeto na dapat isaalang-alang ay ang Brain2Qwerty ay kasalukuyang hindi gumagana sa real time. Maaaring bigyang-kahulugan ng system ang mga kumpletong pangungusap kapag naisulat na ang mga ito sa isip, ngunit hindi nito maproseso ang teksto nang tuluy-tuloy, na ginagawang mahirap gamitin sa tuluy-tuloy na pag-uusap.
Etika at privacy: isang kritikal na hangganan
Isa sa mga pangunahing hamon ng teknolohiyang ito ay ang epekto sa privacy. Bagama't tiniyak ng Meta na ang Brain2Qwerty ay maaari lamang bigyang kahulugan ang mga kaisipang nauugnay sa pagsusulat at hindi kusang pag-iisip, may panganib pa rin na ang teknolohiyang ito ay magagamit para sa iba pang mga layunin sa hinaharap.
Nagbabala ang mga eksperto na kung ang teknolohiyang ito ay ikomersyal, kakailanganing itatag Malinaw na mga regulasyon sa pangongolekta at paggamit ng data ng utak. Ang kakayahang magbasa ng mga saloobin nang mas tumpak ay maaaring magbukas ng pinto sa mga hindi sinasadyang paggamit, tulad ng pagsubaybay sa personal na impormasyon o pagsubaybay.
Sa ngayon, eksklusibong nakatuon ang Meta sa larangan ng pananaliksik, ngunit ang pagsulong ng mga interface na ito na may artipisyal na katalinuhan ay nagtataas ng mga katanungan tungkol sa Sino ang magkakaroon ng access sa neural data at para sa anong layunin?. Upang matiyak ang etikal na paggamit, magiging mahalaga para sa mga kumpanya na makipagtulungan nang malapit sa mga regulator at mga espesyalista sa karapatang pantao.
Ang Brain2Qwerty ay kumakatawan sa isang makabuluhang pag-unlad sa pagsasalin ng mga signal ng utak sa teksto, ngunit ang malakihang pagpapatupad nito ay nahaharap pa rin sa maraming hamon. Ang katumpakan, gastos ng teknolohiya at mga problema sa etika ay nananatiling makabuluhang hadlang. Gayunpaman, ang ganitong uri ng pananaliksik ay maaaring magbigay daan para sa mas madaling ma-access na mga device sa hinaharap, na makikinabang sa milyun-milyong tao na may mga problema sa komunikasyon. Habang umuunlad ang teknolohiyang ito, magiging kritikal ang paghahanap ng balanse sa pagitan ng inobasyon, accessibility at privacy.
Masigasig na manunulat tungkol sa mundo ng mga byte at teknolohiya sa pangkalahatan. Gustung-gusto kong ibahagi ang aking kaalaman sa pamamagitan ng pagsusulat, at iyon ang gagawin ko sa blog na ito, ipakita sa iyo ang lahat ng mga pinaka-kagiliw-giliw na bagay tungkol sa mga gadget, software, hardware, teknolohikal na uso, at higit pa. Ang layunin ko ay tulungan kang mag-navigate sa digital na mundo sa simple at nakakaaliw na paraan.