Vědci a technologické společnosti už léta pracují na rozhraních mezi mozkem a počítačem (BCI – Brain-Computer Interface). Tyto systémy mají potenciál změnit životy lidí s neurologickými poruchami, umožnit ovládání zařízení silou myšlenek a dokonce poskytnout vhled do toho, jak mozek pracuje při zpracování řeči a myšlenek. Doposud však technologie čtení myšlenek narážela na vážná omezení – buď byla invazivní (vyžadovala implantaci elektrod do mozku), nebo měla velmi nízkou přesnost.

Společnost Meta nyní oznámila průlom v oblasti neinvazivního čtení mozkové aktivity. Díky umělé inteligenci dokáže interpretovat mozkové signály a rekonstruovat psaný text s dosud nevídanou přesností. Tento objev přináší naději na nové metody komunikace pro pacienty s neurologickými poruchami a otevírá otázky o budoucnosti rozhraní mezi mozkem a strojem. Znamená to, že jsme na cestě k technologii, která dokáže číst naše myšlenky?

Jak funguje čtení myšlenek pomocí AI?

Meta se spojila s mezinárodními výzkumníky a její tým z laboratoře Fundamental Artificial Intelligence Research (FAIR) v Paříži spolupracoval s Basque Center on Cognition, Brain and Language ve Španělsku. Společně vytvořili AI modely, které dokážou dekódovat mozkovou aktivitu a převést ji na psaný text.

Klíčem k úspěchu byla kombinace dvou metod snímání mozkové aktivity:

• Magnetoencefalografie (MEG) – měří magnetická pole generovaná elektrickou aktivitou neuronů s vysokou časovou přesností.
• Elektroencefalografie (EEG) – zachycuje elektrickou aktivitu mozku prostřednictvím elektrod umístěných na povrchu hlavy.

Během experimentů bylo zaznamenáváno, jak se mozková aktivita mění při psaní vět na klávesnici. Tyto signály následně zpracovával AI model, který byl schopen rekonstruovat psaný text s přesností až 80 %, což je dvakrát vyšší než u dosavadních EEG systémů.

Zdroj: Shutterstock

Technologie využívá třívrstvou architekturu:

1. Image encoder – vytváří abstraktní reprezentaci záznamů mozkové aktivity.
2. Brain encoder – převádí MEG signály do formátu, který může AI zpracovat.
3. Image decoder – rekonstruuje textový výstup na základě dekódovaných dat.

Mozek jako dynamická databáze myšlenek

Druhý výzkum se zaměřil na to, jak mozek převádí myšlenky na jazyk. Pomocí AI a MEG vědci identifikovali klíčové momenty, kdy se abstraktní myšlenky postupně mění na jednotlivá slova, slabiky a nakonec na konkrétní pohyby prstů při psaní na klávesnici.

Z výsledků vyplývá, že mozek funguje jako dynamický neurální kód, kde jednotlivé reprezentace nejsou izolované, ale vzájemně propojené a udržované po určitou dobu. Tento model umožňuje přesnější dekódování myšlenek než tradiční metody zaměřené pouze na konkrétní mozkové oblasti.

Jaké jsou limity této technologie?

Navzdory působivým výsledkům existují značné výzvy, které je třeba překonat:

• Nízká mobilita MEG skenerů – zařízení jsou velká, drahá a musí být umístěna v magneticky odstíněných místnostech, protože signály mozku jsou milionkrát slabší než magnetické pole Země.
• Nepřesnosti dekódování – i když AI dosáhla 80% přesnosti, stále zde existuje vysoká míra chybovosti.
• Nutnost individuální kalibrace – každý mozek je jedinečný, což znamená, že modely je třeba trénovat zvlášť pro každého uživatele.

Meta plánuje v budoucnu tyto problémy řešit zlepšením přesnosti dekódování, vývojem menších a dostupnějších senzorů a zdokonalením AI modelů, které budou schopny interpretovat složitější signály.