Пациентка с инвалидностью спустя 8 лет смогла говорить со скоростью, близкой к нормальной речи
Восемь лет назад пациентка потеряла способность говорить из-за БАС, или болезни Лу Герига, вызывающей прогрессивный паралич. Она все еще может издавать звуки, но ее слова стали неразборчивыми, поэтому для общения ей приходится полагаться на письменную доску или iPad, пишет MIT Technology Review.
Теперь, после добровольного введения мозгового имплантата, женщина смогла быстро произносить такие фразы, как «Я не владею своим домом» и «Это просто тяжело» со скоростью, близкой к нормальной речи. Это утверждение в документе опубликовано на выходных на сайте bioRxiv командой из Стэнфордского университета.
Исследование не было официально рассмотрено другими исследователями.
Ученые говорят, что их доброволец, идентифицированный только как «субъект Т12», побил предыдущие рекорды, используя имплантат для чтения мозга, чтобы общаться со скоростью 62 слова в минуту , что в три раза превышает предыдущий лучший показатель.
Люди без дефицита речи обычно говорят со скоростью около 160 слов в минуту. Даже в эпоху клавиатур, набора текста большим пальцем, эмодзи и интернет-аббревиатур речь остается самой быстрой формой общения между людьми.
Интерфейсы мозг-компьютер, с которыми работает команда [соавтора Кришны Сехной], включают в себя небольшую подушечку с острыми электродами, встроенную в моторную кору человека, область мозга, наиболее вовлеченную в движение. Это позволяет исследователям регистрировать активность нескольких десятков нейронов одновременно и находить закономерности, отражающие движения, о которых думает человек, даже если человек парализован. В предыдущей работе парализованных добровольцев просили представить движения рук.
«Расшифровывая» свои нейронные сигналы в режиме реального времени, имплантаты позволяют им управлять курсором по экрану, выбирать буквы на виртуальной клавиатуре, играть в видеоигры или даже управлять роботизированной рукой. В новом исследовании команда из Стэнфорда хотела узнать, содержат ли нейроны в моторной коре полезную информацию о речевых движениях.
Это небольшие, незаметные движения, и, по словам Сабеса, одно большое открытие состоит в том, что всего несколько нейронов содержат достаточно информации, чтобы позволить компьютерной программе с хорошей точностью предсказать, какие слова пытается сказать пациент. Эта информация была передана командой Шеноя на экран компьютера, где слова пациента появлялись в том виде, в каком они были произнесены компьютером.
Текущая система уже использует несколько типов программ машинного обучения. Чтобы повысить его точность, команда из Стэнфорда использовала программное обеспечение, которое предсказывает, какое слово обычно идет следующим в предложении. За «я» чаще следует «ам», чем «хам», хотя эти слова звучат одинаково и могут создавать похожие паттерны в чьем-то мозгу.
Добавление системы предсказания слов увеличило скорость, с которой испытуемый мог говорить без ошибок.