*Компания Meta признана в России экстремисткой организацией, ее деятельность запрещена
Компания Meta представила инновационную систему, которая интерпретирует мозговые сигналы и определяет, какие клавиши нажимает человек — без необходимости прямого наблюдения. В эксперименте с участием 35 добровольцев алгоритм на основе глубокой нейронной сети достиг точности до 80% при распознавании вводимых символов. Сейчас технология находится на стадии лабораторных исследований. Несмотря на это, Meta уже рассматривает этот проект как стратегически важный шаг в изучении механизмов человеческого мышления и развитии искусственного интеллекта.
Как в Meta придумали систему Brain2Qwerty
Впервые о необычной системе Марк Цукерберг рассказал в 2017 году. Тогда медиамагнат объявил о планах компании разработать технологию, с помощью которой можно «набирать текст прямо из мозга». Идея заключалась в создании компактного устройства вроде шапки или повязки, способного считывать мозговые сигналы и преобразовывать их в текст без необходимости вживления имплантов. Но в ходе реализации такого концепта Meta столкнулись с серьезными техническими ограничениями. Так, спустя четыре года компания отказалась от разработки потребительской версии устройства.
И все же, компания Цукерберга продолжила финансировать фундаментальные исследования в области нейронаук. В новой работе ученые использовали метод магнитоэнцефалографии (MEG) — технологию, фиксирующую слабые магнитные поля, создаваемые нейронной активностью. Полученные сигналы обрабатывает глубокая нейронная сеть. Так проанализированная мозговая активность человека сопоставляется с конкретными нажатиями клавиш.
Подробности разработки Brain2Qwerty
Исследование проводилось на базе Баскского центра познания, мозга и языка (BCBL) в Испании. В эксперименте приняли участие 35 добровольцев. Каждый человек провел около 20 часов в сканере MEG, где набирал текст на испанском языке. Среди вводимых фраз были целые предложения, например: «el procesador ejecuta la instrucción», что в переводе — «процессор выполняет инструкцию». Разработанная Meta система анализировала мозговые сигналы участников и сопоставляла их с соответствующими нажатиями клавиш. В итоге она получила название Brain2Qwerty.
На первом этапе обучения алгоритму пришлось нелегко. Он проанализировал тысячи введенных символов, прежде чем смог предсказывать буквы, основываясь на зарегистрированных мозговых сигналах. В итоге средний уровень ошибок составил 32% — почти одна неверно определенная буква на каждые три. Но едва ли такой результат можно назвать посредственным. В Meta утверждают, что достигнутая точность — самая высокая среди всех известных неинвазивных методов набора текста, использующих полный алфавит.
Так или иначе, сейчас технология далека от практического применения. В эксперименте использовали громоздкий магнитоэнцефалографический сканер стоимостью более $2 млн. Для его работы в помещении нужно обустраивать мощную магнитную защиту, потому что естественное магнитное поле Земли превосходит мозговые сигналы в триллион раз. Это создает сильные помехи. К тому же система чрезвычайно чувствительна к движениям. Малейшее смещение головы испытуемого приводило к потере сигнала. Сотрудники исследовательской группы Meta «Brain & AI», подчеркивают, что такие ограничения пока делают проект непригодным для коммерциализации.
Meta не занимается разработкой медицинских устройств и делает ставку на фундаментальную науку. В отличие от электродных интерфейсов, магнитоэнцефалографический сканер не фиксирует активность отдельных нейронов. Но дает исследователям возможность анализировать работу мозга в целом. С помощью такого метода они отслеживают сложные процессы, охватывающие сразу несколько областей мозга. А это особенно важно для изучения когнитивных функций и языкового мышления.
Во втором исследовании на тех же данных ученые Meta изучили, каким образом мозг структурирует языковую информацию. Они подтвердили гипотезу о том, что процесс идет иерархически. Сначала формируется общая мысль, затем активируются области, отвечающие за отдельные слова, затем за слоги, и только в последнюю очередь мозг генерирует сигналы, соответствующие конкретным буквам. Хотя эта концепция не новая, в Meta нашли дополнительные данные о взаимодействии этих уровней и их динамике.
Конкуренты Brain2Qwerty
В то время как Meta делает ставку на неинвазивные методы, в области нейроинтерфейсов активно развиваются инвазивные технологии. Они основаны на вживлении электродов. Например, в 2023 году пациентка с боковым амиотрофическим склерозом, утратившая способность говорить, вновь обрела возможность общаться благодаря такому нейроинтерфейсу. Принцип его работы основан на передаче мысли в синтезатор речи.
Также нашумевшая компания Neuralink, основанная Илоном Маском, разрабатывает имплантируемые устройства. Сейчас они уже дают возможность парализованным добровольцам управлять курсором компьютера. Но у всего есть свои минусы. Хоть такие технологии и считывают сигналы мозга в разы точнее, они требуют хирургического вмешательства. А это — серьезные риски.
