Искусственный интеллект научился «читать мысли» с точностью до 74%

Впервые в истории учёным удалось зафиксировать процесс воображаемого разговора в мозге. Исследователи из Стэнфордского университета (США) представили результаты экспериментального нейрокомпьютерного интерфейса (BCI), способного преобразовывать внутреннюю речь в текст. На раннем этапе технология достигла точности распознавания на уровне 74%, что открывает новые возможности для людей, которые не могут говорить, сообщает EuroNews.

Устройство считывает нейронную активность из моторной коры — области мозга, отвечающей за речь. Четырём добровольцам имплантировали микроэлектроды, которые регистрируют электрические сигналы нейронов. Во время эксперимента, описанного в журнале Cell, участники либо произносили слова, либо лишь представляли, что говорят их. Оба типа активности запускали схожие области мозга, что позволило алгоритму искусственного интеллекта научиться распознавать даже невысказанные предложения.

Для дополнительной безопасности исследователи протестировали функцию «пароля», позволяющую либо разблокировать, либо заблокировать распознавание внутренней речи. В одном из тестов участники выбрали кодовую фразу Chitty chitty bang bang, которую система правильно определила в 99% случаев. Это демонстрирует возможность контролировать доступ к собственным мыслям.

Нейрокомпьютерные интерфейсы уже помогают людям с инвалидностью управлять компьютерами, протезами и другими устройствами силой мысли. По словам исследовательницы Эрин Кунц, это первый случай, когда удалось зафиксировать и интерпретировать мозговую активность, связанную именно с воображаемым разговором. Её коллега, нейрохирург Фрэнк Виллетт, отмечает: технология имеет потенциал восстанавливать общение в форме, максимально приближенной к естественной речи. При этом пользователи смогут обучить систему игнорировать внутреннюю речь, если этого захотят.

Хотя разработка находится на раннем этапе, учёные верят, что в будущем усовершенствованные модели смогут «читать мысли» с высокой точностью — при соблюдении этических и технических стандартов. Интерес к подобным технологиям растёт на фоне развития других проектов, в частности Neuralink Илона Маска, который тестирует имплантаты для людей с нарушениями подвижности. Стэнфордская система, в отличие от Neuralink, фокусируется на расшифровке внутренней речи — и может стать отдельным направлением в развитии BCI.