Vīrietim, kurš muguras smadzeņu traumas dēļ bija paralizēts, pateicoties smadzeņu implantu sistēmai, ir izdevies savu iedomāto rokrakstu pārvērst tekstā.
Ierīce ar nosaukumu BrainGate ir smadzeņu – datora saskarne (Brain–computer interface – BCI), kas izmanto mākslīgo intelektu (AI), lai interpretētu neironu aktivitātes signālus, kas rodas, rakstot ar roku.
65 gadus vecais vīrietis rakstīšanai nespēj izmantot savas rokas, jo visas viņa ekstremitātes jau gadiem ilgi ir paralizētas.
Šī eksperimenta laikā vīrietis savā prātā iztēlojās to, kā viņš ar iedomātu pildspalvu rakstītu burtus uz iedomāta papīra.
To darot, viņa smadzeņu garozā ievietotie elektrodi piefiksēja smadzeņu darbības signālus, kuri pēc tam tika interpretēti pēc dažādiem algoritmiem. Šie algoritmi atšifrēja vīrieša iedomātās pildspalvas trajektorijas, veidojot 26 alfabēta burtus un dažas pieturzīmes.
Ir izstrādātas arī līdzīgas sistēmas, kas jau vairākus gadus ir transkribējušas neironu aktivitātes tekstā, taču tajās ir izmantotas citas metodes, piemēram, ar prātu tiek virzīts kursors, lai norādītu uz konkrētu burtu.
Līdz šim nebija zināms ne tas, cik labi smadzenēs var saglabāties rokraksta neironu attēlojumi, ne arī tas, cik labi tos var izmantot, lai sazinātos ar smadzeņu – datora saskarni jeb BCI.
Paralizētais vīrietis parādīja, cik daudz virtuālā raktīšanas sistēma varētu sniegt cilvēkiem, kuri ir zaudējuši praktiski visas neatkarīgās fiziskās kustības.
Pārbaudēs vīrietis spēja sasniegt rakstīšanas ātrumu 90 rakstzīmes minūtē (apmēram 18 vārdi minūtē) ar 94 procentu precizitāti (un līdz 99 procentiem, ja ir iespējota automātiskā korekcija).
Šis ātrums ir ne tikai ievērojami lielāks nekā iepriekšējie BCI eksperimenti (izmantojot tādas lietas kā virtuālās tastatūras), bet arī gandrīz līdzvērtīgs viedtālruņu lietotāju rakstīšanas ātrumam šī vīrieša vecuma grupā, kas ir aptuveni 115 rakstzīmes vai 23 vārdi minūtē, skaidro pētnieki.
“Mēs esam iemācījušies, ka smadzenes saglabā spēju noteikt smalkas kustības pat desmit gadus pēc tam, kad ķermenis ir zaudējis spēju veikt šīs kustības,” saka pētījuma autors Frenks Vilets.
“Mēs esam noskaidrojuši, ka sarežģītas kustības, kas saistītas ar mainīgiem ātrumiem un izliektām trajektorijām, piemēram, rokrakstu, ar mākslīgā intelekta algoritmiem var interpretēt vieglāk un ātrāk, nekā vienkāršākas kustības, piemēram, kursora pārvietošanu taisnā līnijā.”
Būtībā pētnieki apgalvo, ka alfabētiskie burti pēc formas ļoti atšķiras viens no otra, tāpēc mākslīgais intelekts var vieglāk un ātrāk atšifrēt lietotāja nodomu, salīdzinot ar citām BCI sistēmām.
Neskatoties uz šīs tehnoloģijas potenciālu, pētnieki uzsver, ka pašreizējā sistēma līdz šim ir tikai koncepcija, jo ir pierādīts, ka tā darbojas tikai ar vienu dalībnieku, tāpēc tas pagaidām noteikti nav pilnīgs, klīniski dzīvotspējīgs produkts.
Nākamie pētījuma soļi varētu ietvert citu cilvēku apmācību lietot saskarni, rakstzīmju kopas paplašināšanu, iekļaujot vairāk simbolu (piemēram, lielos burtus), sistēmas jutīguma uzlabošanu un lietotājam paredzētu sarežģītāku rediģēšanas rīku pievienošanu.
Vēl ir daudz darāmā, taču ļoti iespējams, ka šī sistēma nākotnē ļaus sazināties ar cilvēkiem, kuri ir zaudējuši spēju kustēties un runāt.
“Mūsu rezultāti paver jaunu pieeju BCI un parāda, ka ir iespējams precīzi atšifrēt ātras, veiklas kustības pat vairākus gadus pēc paralīzes,” raksta pētnieki.
Par atklājumiem ziņo Nature.