Ученым удалось усовершенствовать технологию интерфейса мозг-компьютер (BCI) до такой степени, что парализованная женщина смогла передавать мысли в виде слышимой речи практически в режиме реального времени. Исследование опубликовано в Nature Neuroscience.
Исследователи добились прогресса в разработке нейроимплантатов, которые позволяют людям с параличом общаться с помощью мыслей. Новый интерфейс мозг-компьютер преобразует нейронные сигналы в речь всего за три секунды, одновременно распознавая слова и воспроизводя их синтетическим голосом.
В эксперименте участвовала женщина по имени Энн, которая потеряла способность говорить после инсульта в стволе мозга в 2005 году. Спустя 18 лет на поверхность ее коры головного мозга имплантировали тонкий прямоугольный датчик с 253 электродами. Он регистрирует активность тысяч нейронов одновременно.
Для максимально естественного звучания исследователи персонализировали синтетический голос, обучив алгоритмы искусственного интеллекта на записях свадебного видео Энн, снятого до травмы. Благодаря этому имплантат воспроизводит речь голосом, похожим на ее собственный.
Видео эксперимента
В ходе эксперимента Энн беззвучно произносила 100 предложений из набора, включающего 1024 слова и 50 фраз, которые появлялись на экране. Устройство считывало ее нейронные сигналы каждые 80 мс. В результате система производила от 47 до 90 слов в минуту, что приближается к скорости естественного разговора (примерно 160 слов в минуту).
Это стало заметным улучшением по сравнению с предыдущими версиями технологии и текущим устройством, которым пользуется Энн. Сейчас ее основной помощник требует более 20 секунд на озвучивание одного предложения.
Тем не менее эксперты отмечают, что даже новая технология пока не может соперничать с естественной речью по скорости. Особенно сильно задержка ощущается при произнесении длинных фраз. Исследования показывают, что задержка более 50 мс уже может сбивать слушателя с толку.
Вот где мы сейчас находимся. Но можно представить, что с большим количеством датчиков, повышенной точностью и улучшенной обработкой сигналов эти технологии будут только совершенствоваться.
Эдвард Чанг, нейрохирург из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, соавтор исследования
