Созданная Meta модель ИИ обучилась декодированию человеческих мыслей в текстовый формат. Корпорация уже сообщила об этом официально. При этом она отметила, что в процессе считывания мыслей используются неинвазивные методики наблюдения за активностью мозга.
В Meta сообщают, что по итогам 3 секунд мозговой активности их ИИ способен расшифровать мысли с точностью в 73%. При этом используется содержащий 793 слова словарь (там находятся понятия, которыми люди оперируют в повседневной жизни чаще всего).
Декодирование речи, основанное на сканировании мозговой активности, уже долгое время является целью медиков и нейробиологов. Прежде для этого применялись инвазивные исследовательские методики, вроде электрографии. Они позволяют получить более четкую картину мозговой активности, чем неинвазивные, однако нуждаются в сложных операциях из сферы нейрохирургии.
Meta намерена продолжить активную работу над новым ИИ
Для обучения моделей ИИ корпорация Марка Цукерберга пользовалась информацией, которая собиралась посредством неинвазивных методик, вроде магнитоэнцелографии и электроэнцелографии. Они измеряют колебания магнитных и электрических полей, спровоцированные активностью мозговых нейронов. С практической точки зрения пара систем способна делать порядка 1 тысячи фотографий макроскопической мозговой активности ежесекундно. Для этого используется огромное количество датчиков.
При создании модели ИИ Meta использовала свыше 150 часов записей мозговой активности 169 человек. Записи делались во время прослушивания участниками опыта книг или отдельных предложений на английском и голландском языках.
Итоги проводившихся Meta опытов обнадеживают, так как доказывают способность обученного ИИ с успехом расшифровывать воспринимаемый язык из полученных неинвазивными методами записей мозговой активности. Этому не помешают даже изменчивость и шум, свойственные такой информации.
Но представленные компанией итоги являются лишь начальным этапом. Сейчас Meta сосредоточилась на декодировании восприятия речи, но она стремится в конце концов сделать возможным общением с пациентами. Для этого требуется расширение работ на производство речи, что может выйти за пределы помощи больным и в перспективе помочь разработать инновационные интерфейсы для взаимодействия человека и ЭВМ.