Meta приблизила неинвазивное чтение мыслей к уровню имплантов

Команда разработчиков под руководством Meta AI отказалась от ручной обработки сигналов в пользу сквозной архитектуры глубокого обучения. Система анализирует данные магнитоэнцефалографии, используя языковые модели для перевода нейронной активности в смысловые конструкции. В ходе экспериментов девять добровольцев сгенерировали 22 тысячи предложений, что позволило ИИ выявить закономерности, связывающие шумные мозговые импульсы с конкретными словами.

Прорыв заключается в обнаружении лог-линейной зависимости между объемом данных и качеством декодирования. Производительность Brain2Qwerty растет согласно тем же законам масштабирования, которые характерны для больших языковых моделей. Это опровергает мнение, что неинвазивные методы ограничены физикой датчиков: теперь разрыв с имплантатами рассматривается как инженерная задача накопления данных, а не фундаментальное препятствие.

Средняя точность системы достигла 61%, а у лучших участников эксперимента показатель составил 78%. Помимо основного проекта, Meta выделила 5 миллионов долларов на инициативу Digital Brain Project, направленную на развитие открытых нейробиологических датасетов. Конечная цель разработчиков — создание безопасных инструментов для общения людей, утративших речь из-за инсультов или нейродегенеративных заболеваний, с помощью алгоритмов, которые учатся понимать мозг лучше, чем когда-либо прежде.