قد تفتح التكنولوجيا المحمولة لقراءة الأفكار، والتي تم تطويرها في إحدى جامعات سيدني بأستراليا، التواصل للأشخاص الذين أصبحوا صامتين بسبب المرض والإصابة.
يمكن تحويل أفكار الناس إلى نص في العالم لأول مرة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تساعد التكنولوجيا المحمولة لقراءة الأفكار في التواصل للأشخاص غير القادرين على التحدث بسبب المرض أو الإصابة، بما في ذلك السكتة الدماغية أو الشلل. هناك أيضًا إمكانية أن يتيح نظام الذكاء الاصطناعي التواصل السلس بين البشر والآلات، مثل تشغيل الروبوت أو الطرف الإلكتروني.
تقرأ هذه التقنية الموجات الدماغية عبر غطاء حسي ولا تتضمن عمليات زرع في الدماغ أو أي عملية جراحية. ولاختبار هذه التقنية، طلب الباحثون أولاً من المشاركين قراءة مقاطع من النص بصمت أثناء ارتداء قبعة تسجل نشاط الدماغ الكهربائي من خلال فروة رأسهم باستخدام مخطط كهربية الدماغ (EEG).
ثم استخدموا أجهزتهم، وهي نموذج ذكاء اصطناعي يسمى DeWave لتقسيم موجة تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لكل شخص إلى وحدات متميزة تلتقط خصائص وأنماط محددة من الدماغ البشري. ومن خلال التعلم من هذه الكميات الكبيرة من بيانات مخطط كهربية الدماغ، تمكن DeWave في النهاية من ترجمة إشارات تخطيط كهربية الدماغ إلى كلمات وجمل.
يعد هذا الجهاز الجديد، الذي ابتكره علماء من مركز GrapheneX-UTS للذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان التابع لجامعة سيدني للتكنولوجيا، خطوة للأمام من إشارات الدماغ السابقة إلى تقنيات اللغة مثل Neuralink من Elon Musk أو جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي في المستشفى.
الأول يتطلب إجراء عملية جراحية لزرع أقطاب كهربائية في الدماغ، مما يجعله أكثر توغلاً وبالتالي أكثر خطورة، في حين أن الأخير كبير ومكلف ويصعب استخدامه في الحياة اليومية. وتكافح كلتا الطريقتين أيضًا لتحويل إشارات الدماغ إلى أجزاء من الكلمات الفردية دون استخدام أدوات مساعدة إضافية مثل تتبع العين، وبالتالي تقييد تطبيقها العملي.
وقال البروفيسور المتميز تشين تينج لين، مدير الدراسة: “يمثل هذا البحث جهدًا رائدًا في ترجمة موجات EEG الخام مباشرة إلى اللغة، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في هذا المجال.
“إنها أول من قام بدمج تقنيات التشفير المنفصلة في عملية الترجمة من الدماغ إلى النص، وتقديم نهج مبتكر لفك التشفير العصبي، والتكامل مع نماذج اللغة الكبيرة يفتح حدودًا جديدة في علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي.”
كما سلط البروفيسور لين الضوء على حقيقة أن الدراسة أجريت على 29 مشاركًا، مما يجعلها أكثر قوة وقدرة على التكيف من تقنية فك التشفير السابقة التي تم اختبارها فقط على فرد واحد أو شخصين. وذلك لأن موجات EEG يمكن أن تختلف بشكل كبير بين الأشخاص.
حاليًا، تبلغ درجة دقة الترجمة للنظام حوالي 40 بالمائة على BLEU-1، وهو نظام يقيس مدى تشابه النص المترجم آليًا مع مجموعة من الترجمات المرجعية عالية الجودة. ويأمل الباحثون أن يروا هذا التحسن مع مرور الوقت إلى مستوى يمكن مقارنته ببرامج ترجمة اللغات التقليدية أو التعرف على الكلام، والتي سجلت درجات تقترب من 90 في المائة.
قال المؤلف الرئيسي الدكتور ييجون دوان: “النموذج أكثر مهارة في مطابقة الأفعال من الأسماء.” – ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالأسماء، رأينا ميلًا نحو الأزواج المترادفة بدلاً من الترجمات الدقيقة، مثل “الرجل” بدلاً من “” المؤلف’.
“نعتقد أن السبب في ذلك هو أنه عندما يعالج الدماغ هذه الكلمات، فإن الكلمات المتشابهة من الناحية الدلالية قد تنتج أنماط موجات دماغية مماثلة. وعلى الرغم من التحديات، فإن نموذجنا يحقق نتائج ذات معنى، حيث يقوم بمحاذاة الكلمات الرئيسية وتشكيل هياكل جملة مماثلة.”
تم اختيار الدراسة الجديدة لتكون الورقة البحثية البارزة في مؤتمر NeurIPS، وهو اجتماع سنوي رفيع المستوى يعرض الأبحاث الرائدة عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وهو يتبع تقنية واجهة الدماغ والحاسوب السابقة التي طورتها جامعة التكنولوجيا في سيدني، والتي استخدمت، بالتعاون مع قوات الدفاع الأسترالية، الموجات الدماغية لقيادة روبوت رباعي الأرجل.