Przełomowy implant mózgu powstał w ramach projektu badawczego BrainGate i jest częścią interfejsu mózg-komputer (BCI, ang. brain-computer interface). Zgodnie z oświadczeniem naukowców odpowiedzialnych za jego powstanie, system wykorzystuje sztuczną inteligencję do odczytywania i interpretowania sygnałów aktywności neuronalnej, jakie są generowane w naszym mózgu podczas ręcznego pisania.

Ale, co ciekawe, mężczyzna biorący udział w badaniach nad implantem, nie jest w stanie pisać. Pacjent, obecnie 65-letni, w 2007 roku w wyniku wypadku doznał urazu rdzenia kręgowego. Od tamtej pory jest sparaliżowany od szyi w dół, a co za tym idzie nie ma władzy w nogach, ani rękach. Jak więc odczytano jego „rękopis”?

Wyobrażone pismo przeniesione na papier

Otóż mężczyzna został poproszony o skoncentrowanie się i wyobrażenie sobie samej czynności pisania oraz o skupienie przy pisaniu każdej z liter. Kiedy badany „pisał w myślach”, elektrody wszczepione w jego korę ruchową - obszar w płacie czołowym odpowiedzialny za planowanie i wykonywanie ruchów zamierzonych - rejestrowały aktywność mózgu.

Informacje o tej aktywności były przekazywane do komputera, a tam były analizowane i interpretowane przez algorytm sztucznej inteligencji. Ten porównywał ruch „wyimaginowanego długopisu” ze swoją bazą danych, zawierającą różne kształty poszczególnych liter alfabetu, cyfr i znaków interpunkcyjnych.


Ilustracja obrazująca schemat działania interfejsu BCI / Stanford University/Nature

– Nasz nowy system wykorzystuje zarówno bogatą aktywność neuronalną, rejestrowaną przez elektrody wewnątrzkorowe, jak i moc modeli językowych, które, stosowane do odkodowywania liter, mogą szybko i dokładnie odczytywać tekst – mówi główny autor badania dr Frank Willett, specjalista ds. protetyki neuronowej z Uniwersytetu Stanforda.

Wyjątkowo wysoka dokładność

W ramach inicjatywy BrainGate powstało już kilka interfejsów, których głównym celem jest „tłumaczenie” aktywności neuronalnej na tekst. Jednak nowy implant jest pierwszym, który opiera się na obrazie pisma ręcznego i zdolnościach motorycznych, czy też pamięci tych zdolności w przypadku osób z paraliżem. Eksperyment z udziałem 65-latka udowodnił, że ta metoda może być równie niezawodna, a do tego to znacznie szybsza od obecnie stosowanych, opierających się np. na wirtualnych klawiaturach.

W testach mężczyzna był w stanie „pisać” z prędkością 90 znaków na minutę (ok. 18 słów na minutę), co jest porównywalne z przyjętym dla jego grupy wiekowej tempem pisania na smartfonie, które ustalono na 115 znaków na minutę (ok. 23 słów). Co istotne, algorytm odczytywał tekst z blisko 94-procentową dokładnością, a przy włączonej autokorekcie dokładność sięgała niemal 99%.

Litery odczytane przez algorytm / Stanford University/Nature

– Dowiedzieliśmy się, że mózg zachowuje zdolność do sterowania wykonywaniem precyzyjnych ruchów nawet dekadę po tym, jak organizm tę zdolność utracił. I odkryliśmy, że skomplikowane ruchy zamierzone, obejmujące zmieniające się prędkości i zakrzywione trajektorie – takie jak przy ręcznym pisaniu – mogą być łatwiej i szybciej interpretowane przez algorytmy sztucznej inteligencji, niż pozornie prostsze ruchy, takie jak przesuwanie kursora po linii prostej – mówi dr Willett.

Potrzebne kolejne testy i więcej badanych

Autorzy badania twierdzą, że sukces nowego interfejsu jest powiązany z tym, że poszczególne litery alfabetu bardzo różnią się od siebie kształtem. Dzięki temu sztuczna inteligencja może szybciej rozpoznawać, co użytkownik chce napisać (np. odgadując literę po pierwszym ruchu), niż w przypadku innych „uproszczonych” systemów BCI.

Pomimo obiecujących wyników badań i potencjału nowej technologii, naukowcy podkreślają, że interfejs jest w początkowej fazie prac badawczych i jak dotąd został przetestowany jedynie na jednym użytkowniku. Aby implant trafił do użytku komercyjnego, musi przejść szereg badań, testów i udoskonaleń.

Kolejnym krokiem w badaniach będzie przeprowadzenie testów z innymi użytkownikami oraz rozszerzenie zestawu znaków, jakim dysponuje algorytm, o symbole specjalne, znaki przestankowe i wielkie litery. Badacze chcą także dopracować czułość systemu i dodać więcej narzędzi umożliwiających użytkownikowi edycję tekstu.

Źródło: Nature, Stanford University.