O echipă de oameni de știință a reușit să interpreteze activitatea cerebrală produsă în timpul limbajului intern, monologul interior care apare atunci când o persoană se gândește să vorbească, și să o transpună în cuvinte, cu o precizie de până la 74%.
Această cercetare, condusă de Universitatea Stanford din California (SUA) și publicată joi în revista Cell, ar putea ajuta persoanele care nu pot vorbi să comunice mai ușor prin tehnologii de tip interfață creier-computer (BCI).
„Este pentru prima dată când reușim să înțelegem cum arată activitatea cerebrală atunci când cineva doar se gândește să vorbească”, a declarat autoarea principală, Erin Kunz, de la Universitatea Stanford.
„Pentru persoanele cu dizabilități motorii și de vorbire severe, BCI-urile capabile să decodeze limbajul intern ar putea face comunicarea mult mai facilă și mai naturală”, a adăugat aceasta.
BCI-urile sunt instrumente concepute pentru a sprijini persoanele cu dizabilități. Folosesc senzori implantați în regiunile creierului care controlează mișcarea. Aceste sisteme decodează semnalele neuronale legate de mișcare și le transformă în acțiuni, cum ar fi mișcarea unei proteze.
În cazul persoanelor paralizate, unele BCI-uri au reușit să interpreteze activitatea cerebrală a utilizatorilor care încearcă să vorbească și să „scrie” ceea ce vor să spună. Totuși, acest proces este adesea lent și obositor. De aceea, cercetătorii au vrut să vadă dacă pot descifra direct vorbirea internă, fără mișcări musculare.
Pentru studiu, au înregistrat activitatea neuronală a patru persoane cu paralizie severă (din cauza sclerozei laterale amiotrofice sau a unui accident vascular cerebral). Au folosit microelectrozi implantați în cortexul motor, zona creierului responsabilă de vorbire. Participanții au fost rugați fie să încerce să spună cuvinte, fie să își imagineze că le spun. Rezultatele au arătat că ambele tipuri de activitate implică zone cerebrale similare și modele neuronale asemănătoare, deși vorbirea internă generează o activare mai slabă.
Folosind datele de la vorbirea internă, echipa a antrenat modele de inteligență artificială care au reușit să interpreteze cuvintele gândite, dintr-un vocabular de până la 125.000 de cuvinte, cu o precizie de 74%. În plus, BCI-ul a putut detecta chiar și cuvinte la care participanții nu fuseseră instruiți să se gândească, precum numerele atunci când li s-a cerut să numere obiecte.
Cercetătorii au descoperit și că, deși vorbirea internă și cea încercată sunt similare, diferențele dintre ele pot fi identificate clar, ceea ce ar permite instruirea BCI-urilor să ignore vorbirea internă atunci când este necesar.
A fost testat și un sistem de „parolă” pentru a preveni decodarea neautorizată a vorbirii interne. În experiment, utilizatorii puteau gândi fraza „chitty chitty bang bang” pentru a activa temporar decodarea, iar sistemul a recunoscut parola cu o precizie de peste 98%.
„Viitorul BCI-urilor este promițător. Această cercetare oferă o speranță reală că, într-o zi, aceste tehnologii vor putea reda o comunicare la fel de fluentă, naturală și comodă precum vorbirea obișnuită”, a zis Frank Willett, coautor al studiului.