Mężczyzna, który został sparaliżowany od szyi w dół w wypadku ponad dziesięć lat temu, napisał zdania za pomocą systemu komputerowego, który zamienia wyimaginowane pismo na słowa.
To pierwszy raz, kiedy naukowcy stworzyli zdania o aktywności mózgu związanej z pismem ręcznym i torują drogę dla bardziej wyrafinowanych urządzeń, które pomogą sparaliżowanym ludziom komunikować się szybciej i wyraźniej.
Mężczyzna znany jako T5, który ma 60 lat i stracił praktycznie wszystkie ruchy pod szyją po urazie rdzenia kręgowego w 2007 r., Zdołał wpisać 18 słów na minutę po podłączeniu do systemu. W poszczególnych wiadomościach jego „plan mentalny” był trafny w 94%.
Takie podejście otworzyło drzwi do dekodowania innych wyimaginowanych czynności, takich jak pisanie za dotknięciem 10 palców i próba mówienia w imieniu pacjentów, którzy na stałe stracili głos, powiedział Frank Willett, naukowiec z projektu na Uniwersytecie Stanforda w Kalifornii. „Zamiast wykrywać litery, algorytm odkryje sylaby, a raczej fonemy, podstawową jednostkę mowy” – powiedział.
Amy Orsborn, ekspert w dziedzinie neuroinżynierii z University of Washington w Seattle, który nie był zaangażowany w te prace, określiła je jako „znaczący postęp” w tej dziedzinie.
Naukowcy opracowali wiele pakietów oprogramowania i sprzętu, aby pomóc sparaliżowanym ludziom komunikować się, począwszy od oprogramowania do rozpoznawania mowy, a skończywszy na systemie wskaźników napędzanych mięśniami, stworzonym dla późnego Wszechświata Cambridge. Stephen Hawking, Kto korzystał z ekranu, na którym kursor automatycznie przesuwa się po literach alfabetu. Aby wybrać jedną i ułożyć słowa, po prostu wyciągnął policzek.
System Hawkinga był znaczącym usprawnieniem w żmudnym procesie, którego używał Jean-Dominique Poppe, nieżyjący już redaktor naczelny francuskiego Elle, w swoim pamiętniku z 1997 roku, Dzwonek do nurkowania i motyl. W 1995 roku Bobby doznał poważnego udaru, w wyniku którego został „zamknięty”, mrugając jedynie lewą powieką. Podyktował całą książkę, zlecając redaktorowi niezależnemu Claude Mendeble przeczytanie na głos alfabetu i błyskanie, gdy dotarła do następnej litery, którą chciał. Pomimo całego postępu, jaki dokonał się od tamtego czasu, naukowcy od dawna marzyli o bardziej wydajnych systemach, które ingerują bezpośrednio w mózg.
W przypadku T5, dziewięć lat po wypadku, dołączył do badania klinicznego o nazwie BrainGate2, aby zbadać bezpieczeństwo Mózg i interfejsy komputerowe (BCI). Są to małe, wszczepialne chipy komputerowe, które odczytują aktywność elektryczną bezpośrednio z mózgu. Mężczyzna miał dwa chipy komputerowe, każdy wielkości małej aspiryny i zawierające 100 elektrod, umieszczone po lewej stronie mózgu, do których neurony wysyłają sygnały sterujące prawą ręką.
Willett i jego koledzy poprosili T5, aby wyobraził sobie, że trzyma długopis nad kartką papieru, a następnie próbuje pisać poszczególne litery alfabetu, mimo że nie może poruszyć ręką ani ręką. Kiedy próbował, zarejestrowali aktywność w obszarze mózgu, która kontrolowała jego ruchy.
Naukowcy odkryli, że ponad 10 lat po wypadku mózg mężczyzny nadal wytwarza różne wzorce aktywności neuronalnej dla każdej litery i różnych znaków interpunkcyjnych.
Te nagrania i inne, traktowane jako próba zapisania zdań przez T5 jako przykład, zostały wykorzystane do szkolenia algorytmu AI. Po kilku sesjach algorytm był w stanie przewidzieć w czasie rzeczywistym, którą literę mężczyzna próbował wpisać z dokładnością do 94,1%. Kiedy naukowcy dodali autokorektę, dokładność wzrosła do 99%.
Willits powiedział, że podczas sesji T5 często czuł, że wirtualne pióro w jego dłoni przesuwało się po stronie i śledziło litery, oraz że mógłby „pisać” szybciej, gdyby zachowywał małe litery.
Według niego niektóre litery były trudniejsze do odróżnienia niż inne Studiuj w przyrodzie. Na przykład litery r, h i n wymagają podobnych ruchów i podobnej aktywności mózgu.
Jedną z nieznanych rzeczy jest to, jak dobrze algorytm działa w językach, które nie korzystają z alfabetu łacińskiego. Na przykład język tamilski zawiera 247 znaków, z których wiele wygląda tak samo, co może zmylić algorytm.
Minie trochę czasu, zanim te systemy odczytu mózgu będą gotowe do użycia na większą skalę. W towarzyszącym komentarzu Orsborn i Pavithra Rajeswaran, również z University of Washington, piszą, że wszczepialne BCI „będą musiały zapewnić olbrzymią wydajność i korzyści w zakresie użyteczności, aby uzasadnić koszty i ryzyko związane z wszczepieniem elektrod do mózgu”.
„To badanie jest niezwykłym postępem w zakresie interfejsów mózgowych i komputerowych w korze mózgowej, ponieważ stanowi ogromny skok w szybkości i dokładności drukowania” – powiedział Orsborn.
„Chociaż daje nam to wiele powodów do optymizmu co do przyszłości BCI, wciąż istnieją wyzwania związane z opracowywaniem systemów, z których możemy korzystać w życiu codziennym. Na przykład przez chwilę prezentowali swoje algorytmy jednej osobie. Jak to rozszerzyć zadbać o to, by wszystkie algorytmy działały dobrze? „Dzień dla każdego to nowe i ekscytujące wyzwanie”.
„Odkrywca. Entuzjasta muzyki. Fan kawy. Specjalista od sieci. Miłośnik zombie.”
More Stories
Ryż trawiasty zyskuje przewagę konkurencyjną dzięki swoim dzikim sąsiadom
Somerset Dementia Group walczy ze piętnem diagnozy
Narzędzie AI przyspiesza klasyfikację guzów mózgu