Com a ajuda da IA ​​e do EEG, os cientistas aprenderam a ler os pensamentos das pessoas sem entrar em suas cabeças com um bisturi

Quanto mais fundo os sensores ultrassensíveis dos cientistas penetram no cérebro, mais precisos são os sinais e melhor é a decodificação dos pensamentos. No entanto, gostaria de aprender como reconhecer a fala mental sem cirurgia. Seria mais fácil e seguro. Cientistas da Austrália deram um passo nessa direção, mostrando a possibilidade de reconhecer com bastante precisão os pensamentos dos pacientes sem instalar sensores dentro do cérebro.

Fonte da imagem: UTS

Uma tampa simples com eletrodos foi usada para ler a atividade cerebral. Ela fez um eletroencefalograma (EEG) – procedimento de rotina, em geral, para estabelecer muitos diagnósticos relacionados ao funcionamento do cérebro. Este procedimento é permitido até mesmo para crianças e não representa nenhum perigo para o paciente. Claro, você não pode ler pensamentos com isso. Portanto, na fase seguinte, os cientistas adicionaram um modelo de linguagem grande (LLM) e um conjunto de dados ZuCo aberto ao EEG, o que imediatamente tornou o desenvolvimento promissor.

O pacote ZuCo contém dados sobre a trajetória dos movimentos oculares do paciente durante o processo de leitura em combinação com leituras de EEG. Quanto tempo o olhar permanece numa palavra, onde e com que ritmo ele salta, e assim por diante. Quando combinados com IA (com um grande modelo de linguagem) e dados de EEG, surgem comparações que são traduzidas em texto.

Pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Sydney (UTS) criaram a plataforma DeWave LLM, que testaram em 29 voluntários. Descobriu-se que a precisão do reconhecimento de frases faladas mentalmente é em média de 42,8% no âmbito do método de avaliação bilíngue de tradução automática BLEU-1. Muito bom para tecnologia não invasiva de leitura de mentes.

Ao mesmo tempo, o sistema frequentemente utilizava sinônimos em vez das palavras realmente faladas pelo paciente e verbos melhor compreendidos, o que pode ser explicado por um conjunto limitado de dados. No entanto, há espaço para melhorar a metodologia e a experiência tem demonstrado isso bem. Em qualquer caso, é melhor do que nada e, para quem sofre de problemas de fala, esta é uma oportunidade de regressar à comunicação ao vivo.