Istraživački tim za vještačku inteligenciju kompanije Meta sve je bliži dekodiranju ljudskih misli.

Foto: Ilustracija/Pixabay

Kompanija Meta, u saradnji sa Baskijskim centrom za spoznaju, mozak i jezik, razvila je AI model koji je sposoban da rekonstruiše rečenice iz moždane aktivnosti sa tačnošću do 80 procenata.

Istraživanje se oslanja na neinvazivnu metodu snimanja mozga i, prema navodima kompanije, moglo bi da zacrta put tehnologije koja pomaže ljudima koji su izgubili sposobnost govora.

Za razliku od postojećih interfejsa mozak-računar, koji često zahtevaju invazivne implante, Metin pristup koristi magnetoencefalografiju (MEG) i elektroencefalografiju (EEG).

This is HUGE!!!

????Using MEG & EEG, which are non-invasive tools that track brain activity, the Meta AI research team was able to train an AI model to reconstruct sentences directly from brain signals.

The AI accurately decodes 80% of characters just from brain signals pic.twitter.com/Lij7seQPNQ

— Mark Sinjou (@MarcJ2327) February 16, 2025

Ove tehnike mjere moždanu aktivnost bez operacije. AI model je obučen na snimcima mozga 35 volontera dok su kucali rečenice. Kada se testira na novim rečenicama, Meta tvrdi da može tačno da predvidi do 80% karaktera unijetih koristeći MEG podatke — najmanje dvostruko efikasnije od dekodiranja zasnovanog na EEG-u.

Ipak, ovaj metod i dalje ima ograničenja. MEG zahtijeva magnetno zaštićenu prostoriju, a učesnici moraju da ostanu mirni radi preciznih očitavanja. Tehnologija je takođe testirana samo na zdravim osobama, tako da njena efikasnost za one sa povredama mozga ostaje neizvjesna.

Osim dekodiranja misli u tekst, Meta AI takođe pomaže istraživačima da shvate kako mozak pretvara ideje u jezik. AI model analizira MEG snimke, prateći moždanu aktivnost na nivou milisekundi. Otkriva kako mozak pretvara apstraktne misli u riječi, slogove, pa čak i pojedinačne pokrete prstiju prilikom kucanja.

Metino istraživanje ponovo potvrđuje da bi vještačka inteligencija jednog dana mogla da omogući neinvazivne interfejse između mozga i računara za ljude koji ne mogu verbalno da komuniciraju. Ali za sada, tehnologija nije spremna za upotrebu u stvarnom svijetu. Preciznost dekodiranja je potrebno poboljšati, a MEG-ova hardverska ograničenja čine ga nepraktičnim van laboratorijskih uslova.