Учёные обучили ИИ считывать мысли через мозговые сигналы

Группа нейрофизиологов представила искусственный интеллект, способный преобразовывать мозговую активность в осмысленные слова без применения инвазивных технологий. Исследование, проведённое в июле, продемонстрировало, что модель может считывать и интерпретировать сигналы, поступающие с электроэнцефалографа, и на их основе восстанавливать мысленно произнесённые слова.

В ходе экспериментов использовались три режима обработки информации: произнесённое вслух слово, воспринятое на слух слово и слово, представляемое в сознании без произношения. Наибольший интерес вызвал последний режим, при котором участник мысленно формировал слово, не сопровождая его речевыми действиями.

ИИ-модель показала значительный прогресс в сравнении с предыдущими разработками, превзойдя их по точности распознавания в два раза при работе именно с мысленной артикуляцией. Несмотря на то что модель пока ограничена в скорости, точности и объёме распознаваемых слов, сам факт успешного декодирования мыслей на раннем этапе без необходимости использования нейроимплантов или внешней стимуляции рассматривается как прорыв в сфере нейроинтерфейсов.

Алгоритм анализирует данные, полученные с электроэнцефалограммы, и распознаёт характерные сигналы, соответствующие определённым словам. Ранее подобные технологии требовали глубокой нейроинтеграции или работы с ограниченным числом заранее заданных команд. Текущая модель демонстрирует потенциал к свободному масштабированию и адаптации под индивидуальные особенности мозга.

Разработка не предназначена для практического применения на данном этапе, однако её авторы уверены, что в будущем подобные технологии могут лечь в основу нейроинтерфейсов нового поколения. В перспективе они смогут использоваться для восстановления коммуникации у людей с нарушениями речи, двигательной активности или в состоянии паралича.

Учёные подчёркивают, что ключевым направлением дальнейших исследований станет расширение словаря, повышение точности распознавания и адаптация моделей к разным типам мозговой активности. Также ведётся работа по снижению количества ложных срабатываний и повышению устойчивости алгоритма к фоновым помехам.

Развитие подобных интерфейсов требует учёта этических аспектов, связанных с конфиденциальностью мыслей и возможностью внешнего контроля за ментальной активностью. Текущая разработка строго ограничена добровольным участием и контролируемыми экспериментами.

Итоги исследования рассматриваются как ранний, но значимый этап в создании технологий прямой связи между мозгом и цифровыми системами. Модель демонстрирует, что считывание мыслей без физического вмешательства становится технически возможным, и открывает путь к созданию интерфейсов будущего.