Neuralink Илона Маска за последние пару лет достиг очень заметных успехов в сфере разработки имплантов и их внедрения в мозг. Но, как говорится, не Маском единым. Сейчас стало известно о нейроимпланте, разработанном группой ученых, и возможности этой системы впечатляют.
На этой неделе группа ученых опубликовала статью о новой разработке, которая позволяет парализованному человеку набирать на ПК текст со скоростью около 90 символов в минуту. Для этого добровольцу нужно просто воображать написание аналогичного текста ручкой на бумаге.
Воображение может все
Предыдущие попытки «научить» парализованного человека набирать текст на ПК при помощи нейроимпланта были относительно успешными. Но почти все такие проекты представляли собой виртуальную клавиатуру на экране, на кнопки которой должен был смотреть пациент, либо же отдельные символы, высвечивающиеся на том же экране, которые тоже нужно было выбирать при помощи управляемого мыслью курсора. Все это действительно работало и работает, но процесс набора текста крайне медленный. Сравнить его со скоростью набора текста на клавиатуре обычным человеком просто невозможно — разница огромная. Кроме того, для того, чтобы научиться работать с такой системой, пациенту приходится тратить много времени.
Как оказалось, есть более эффективная альтернатива. Когда мы пишем текст на бумаге, то прописываем каждую букву, о которой думаем, хотя бы и долю секунды. Эта короткая мысль дает электрический сигнал, который можно идентифицировать. Правда, идентификации поддается лишь сигнал, который передается в область мозга, отвечающую за управление телом — в частности, рукой и пальцами, при помощи которых мы держим ручку и пишем.
Область мозга, о которой говорится выше, называется моторной или двигательной корой. Считается, что она участвует в управлении движениями тела. Установив в этой области имплантаты, ученые попросили добровольца представить, как он пишет буквы на странице. Затем специалисты проанализировали активность мозга во время мыслительного процесса.
Чуть больше подробностей
Всего в двигательную кору было внедрено около 200 электродов. Не все они оказались полезными или попали точно в цель. Но хватило и тех, которые оказались в нужном месте, что позволило ученым фиксировать электрическую активность нужной области мозга. Сигналы перевели в обычный график, разделив его на паттерны для каждой конкретной буквы. Как оказалось, похожие друг на друга буквы стимулируют генерирование схожих по конфигурации сигналов. Это, например, буквы p и b или h, n и r.
Исследователи просили добровольцев воображать и простановку знаков препинания в ходе «написания» текста. Знак «>» просили использовать в тех местах, где должны быть пробелы между словами и символами.
В результате электрические сигналы, полученные от участников эксперимента, удалось расшифровать с точностью до 94%. Систему уже можно было использовать для работы, но она не была особенно быстрой. Поэтому ученые обучили рекуррентную нейронную сеть оценивать вероятность соответствия того либо иного сигнала определенной букве.
Несмотря на то, что база для обучения была небольшой (всего лишь около 242 предложений, воображенных участниками), система работала очень хорошо. Для воспроизведения символа после того, как участник о нем подумал, требовалось лишь 0,5с. Конечно, это значительная задержка, но все равно, этот способ гораздо быстрее обычных методов. В итоге, как и говорилось выше, участники смогли набирать текст со скоростью в 90 символов в минуту. Лучший результат прочих подобных исследований — 25 символов в минуту. Ошибок — всего 5%, что ненамного больше, чем у людей, которые набирают текст пальцами. После ввода системы автокоррекции уровень ошибок снизился до 1%.
Правда, этот результат был показан для заранее подготовленного текста. Когда участников испытаний попросили написать что-то в вольной форме, скорость снизилась до 75 символов в минуту, а точность, с включенной системы автокоррекции — до 2%. Но и это отличный результат.
Это даже не альфа-версия
Да, речь идет о системе, которая явно даже не альфа-версия, хотя результаты показывает отличные. Тем не менее, в текстах, которые набирали добровольцы, не было цифр, не было заглавных букв и большинства знаков препинания, кроме основных. Также систему приходилось калибровать не реже одного раза в неделю. Настройки регулярно сбивались — возможно, из-за накопления рубцовой ткани или движения электродов, пусть и минимального.
Как бы там ни было, в качестве прототипа система показала просто отличные результаты — как в плане скорости набора текста, так и в плане точности.
Хотелось бы надеяться, что подобные системы в итоге будут доведены до ума и станут доступными для пациентов с проблемами моторики.
