4 Minutės
Minties pavertimas kalba
Mokslininkai iš kelių JAV institucijų sukūrė vidinio kalbėjimo dekoderį — smegenų-kompiuterio sąsają (BCI), kuri verčia įsivaizduojamus žodžius į tekstą arba girdimą kalbą. Mažame klinikiniame bandyme su keturiais sunkiai paralyžiuotais savanoriais sistema pasiekė maksimalų 74 procentų tikslumą konvertuojant vidinį kalbėjimą į girdimą išvestį. Paskelbti duomenys (Kunz et al., Cell, 2025) ir Stanfordo neuromokslininkų komentarai rodo, kad šis požiūris priartina BCI prie minčių dekodavimo pačiame šaltinyje, o ne vien remiantis signalais, susidarančiais bandant fiziškai kalbėti.
Mokslinis pagrindas ir technologija
Dekoderis naudoja neuralinį implantą, kad užfiksuotų elektrinę veiklą motorinėje žievėje — smegenų srityje, atsakingoje už judesių planavimą ir vykdymą, įskaitant kalbai reikalingus judesius. Vietoje to, kad lauktų motorinių komandų pasiekiančių raumenis, implantas aptinka su fonemomis susijusius neuroninius raštus, t. y. kalbos garsų pagrindinius vienetus. Tada mašininio mokymosi modeliai apmokomi susieti šiuos raštus su fonemomis ir jungti jas į žodžius bei sakinius.
Perėjimas nuo bandymo kalbėti BCI prie vidinio kalbėjimo dekodavimo sprendžia svarbią problemą užrakintųjų sindromų ar sunkių motorikos sutrikimų turintiems žmonėms: jie gali negalėti atlikti raumeninių bandymų kalbėti, tačiau vis tiek suformuoti žodžių mintis. Kaip pažymi Stanfordo neuromokslininkas Benyamin Meschede-Krasa: „Jeigu tereikia galvoti apie kalbą, o ne fiziškai bandyti kalbėti, tai potencialiai yra lengviau ir greičiau žmonėms.“
Eksperimento detalės ir pagrindiniai rezultatai
Praneštame tyrime keturi gilios paralyžiaus dalyviai įsivaizdavo tariant tam tikrus žodžius ir frazes, o implantiniai elektrodai fiksavo motorinės žievės veiklą. Mašininio mokymosi algoritmai nustatė statistinius ryšius tarp neuroninių raštų ir kalbos vienetų. Tyrėjai pastebėjo, kad bandomo kalbėjimo ir gryno vidinio kalbėjimo aktyvumas sutampa, bet yra atskiriami; vidinio kalbėjimo signalai, pasak Stanfordo neuromokslininko Franko Willett, atrodė kaip „mažesnė“ bandomo kalbėjimo modelių versija.
Naudojant tikimybinio kalbos modelius, kurie įvertina, kokios fonemos ir žodžiai dažniausiai sutampa, sistema demonstravo gebėjimą atpažinti iki 125 000 žodžių žodyną vien tik iš vidinio kalbėjimo. Maksimalus dekodavimo tikslumas kai kuriose sąlygose siekė 74 procentus, nors vidutinis tikslumas per bandymus dažnai buvo mažesnis. Tyrime taip pat išbandytas privatumo apsauga mechanizmas: vartotojai mintimis suaktyvindavo tam tikrą „slaptažodį“ dekodavimui įjungti arba išjungti, pasiekdami 98 procentų patikimumą eksperimente.
Apribojimai, privatumas ir klinikinės perspektyvos
Išlieka svarbūs iššūkiai. Imties dydis buvo mažas (keturi savanoriai), o našumas svyravo priklausomai nuo dalyvio ir įrašymo kokybės. Tikslumas nepasiekė realaus laiko pokalbio sklandumo, o technologija šiuo metu reikalauja invazinių implantų ir individualios mašininio mokymosi kalibracijos. Yra ir etinių bei privatumo klausimų: įrenginys, galintis dekoduoti vidinį kalbėjimą, gali netyčia įrašyti privačias mintis. Siūlomi saugikliai apima aiškius minties starto/stabdymo signalus, autentifikacijos frazes ir įrenginyje vykdomas kontrolės priemones, kad būtų išvengta nuolatinio registravimo.
Tyrėjai optimistiškai vertina, kad pažanga jutiklių masyvuose, platesnis žievės žemėlapiavimas ir patobulinti dekodavimo algoritmai gali pagerinti tikslumą ir greičiau personalizuoti modelius nei ankstesnės BCI plėtros. Susiję metų pradžios tyrimai demonstravo realaus laiko, asmeniškai pritaikytą minčių dekodavimą, pabrėždami spartėjantį pažangą neuroniniame dekodavime ir kalbos BCI srityse.
Eksperto įžvalga
Dr. Aisha Patel, neuroinžinierė ir klinikinių BCI tyrimų mokslininkė, komentuoja: „Šis darbas yra svarbus principo įrodymas. Aukštos raiškos neuroninių įrašų derinys su kalbai jautriu mašininio mokymosi metodu žada daug. Tačiau norint pereiti nuo laboratorinių demonstracijų prie kasdienio klinikinio naudojimo, reikia didesnių tyrimų, tvirtų privatumo apsaugų ir sąsajų, galinčių išmokti ir prisitaikyti prie kiekvieno vartotojo unikalios neuroninės parašos.“
Išvados
Naujas vidinio kalbėjimo dekoderis žymi reikšmingą žingsnį link BCI, galinčių atkurti natūralią komunikaciją žmonėms su sunkiu kalbos ir motorikos sutrikimu. Nors ankstyvų bandymų maksimalūs rezultatai yra padrąsinantys, platesnė validacija, pažangesnė implantų technologija ir griežtos privatumo garantijos yra būtinos, kol minties į kalbą sistemos gali tapti saugiais ir patikimais klinikiniais įrankiais. Tolesnis tarpdisciplininis darbas neurologijos, mašininio mokymosi ir etikos srityse nulems, kaip greitai ir atsakingai ši galimybė pasieks pacientus.
Šaltinis: sciencealert
Komentarai