Meta alimləri birbaşa müşahidə etmədən beyin siqnallarını şərh edən və insanın hansı düymələrə basdığını müəyyən edə bilən sistem hazırlayıblar. 35 könüllünün iştirak etdiyi təcrübədə dərin neyron şəbəkəsinə əsaslanan alqoritm hərflərin tanınmasında 80% dəqiqliyə nail ola bilib. Bununla belə, bu texnologiya yalnız laboratoriya əsaslı olaraq qalır. Bütün məhdudiyyətlərə baxmayaraq, Meta bu layihəyə insan düşüncə mexanizmlərini işıqlandıra bilən və süni intellektin inkişafına töhfə verə biləcək strateji istiqamət kimi baxır.
Hələ 2017-ci ildə Mark Zukerberq elan etmişdi ki, Facebook✴ sizə “birbaşa beyninizdən yazmağa” imkan verən texnologiya üzərində işləyir. O zaman şirkət beyin siqnallarını oxuya və implantlara ehtiyac olmadan mətnə çevirə bilən kompakt cihaz — məsələn, papaq və ya baş bandı yaratmağı planlaşdırırdı. Lakin bu ideyanın həyata keçirilməsi ciddi texniki məhdudiyyətlərlə üzləşdi və dörd ildən sonra Facebook✴ cihazın istehlakçı versiyasının hazırlanmasından imtina etdi.
Kommersiya layihəsinin bağlanmasına baxmayaraq, Meta✴ nevrologiya sahəsində fundamental tədqiqatları maliyyələşdirməyə davam etdi. Nəticələri iki preprintdə və şirkətin bloqunda təqdim olunan yeni işdə alimlər sinir fəaliyyətinin yaratdığı zəif maqnit sahələrini qeydə alan maqnitoensefaloqrafiyadan (MEG) istifadə ediblər. Qəbul edilən siqnallar dərin neyron şəbəkəsi tərəfindən işlənib ki, bu da insan beyninin fəaliyyətini təhlil etməyə və onu xüsusi düymələrin vuruşları ilə müqayisə etməyə imkan verib.
Meta✴ “Brain & AI” tədqiqat qrupunun rəhbəri Jan-Remi Kinq vurğulayır ki, layihənin əsas məqsədi son məhsul yaratmaq deyil, zəkanın fundamental prinsiplərini öyrənməkdir. Onun sözlərinə görə, insan beyninin arxitekturasını və işini başa düşmək süni intellekt sistemlərinin inkişafı üçün yeni yollar aça bilər. Təcrübə zamanı sistem təcrübəli istifadəçinin yazdığı hərfləri yalnız beyin siqnallarını təhlil edərək 80% dəqiqliklə tanımaq qabiliyyətini nümayiş etdirib. Bu dəqiqlik səviyyəsi tədqiqatçılara qeydə alınmış sinir siqnalları əsasında bütün cümlələri yenidən qurmağa imkan verdi. “İnsan beyninin dəqiq arxitekturasını və ya iş prinsiplərini anlamağa çalışmaq maşın intellektini inkişaf etdirmək üçün əsas ola bilər. Kinq deyir: «Bu, bizim kəşf etdiyimiz yoldur».
35 iştirakçı ilə aparılan təcrübə insan beyni siqnallarından mətni deşifrə etmək üçün EEG/MEG və Brain2Qwerty modelindən istifadə edib.
35 iştirakçı ilə aparılan təcrübə insan beyni siqnallarından mətni deşifrə etmək üçün EEG/MEG və Brain2Qwerty modelindən istifadə edib.
Bununla belə, təsirli nəticələrə baxmayaraq, texnologiya praktiki tətbiqdən uzaq olaraq qalır. Təcrübədə dəyəri 2 milyon dollardan çox olan həcmli maqnitoensefaloqrafiya skanerindən istifadə edilib. Onun işləməsi üçün güclü maqnit qoruyucusu olan otaq tələb olunur, çünki Yerin təbii maqnit sahəsi beyin siqnallarından trilyon dəfə güclüdür və güclü müdaxilə yaradır. Bundan əlavə, sistem hərəkətə son dərəcə həssasdır: subyektin başının ən kiçik hərəkəti siqnal itkisi ilə nəticələnir. Kinq vurğulayır ki, bu cür məhdudiyyətlər layihəni kommersiyalaşdırma üçün yararsız edir.
