5 Minute
Translatarea gândului în vorbire
Cercetători din mai multe instituții din SUA au dezvoltat un decodor de vorbire interioară — o interfață creier-calculator (BCI) care traduce cuvintele imaginare în text sau vorbire audibilă. Într-un test clinic restrâns, cu patru voluntari cu paralizie severă, sistemul a atins o acuratețe maximală de 74% pentru convertirea vorbirii interioare în ieșire sonoră. Datele publicate (Kunz et al., Cell, 2025) și comentariile unor neurocercetători de la Stanford sugerează că această abordare apropie BCI-urile de decodarea gândurilor la sursă, în loc să se bazeze exclusiv pe semnalele generate în timpul încercărilor de vorbire fizică.
Context științific și tehnologie
Decodorul folosește un implant neural pentru a înregistra activitatea electrică a cortexului motor, regiunea cerebrală implicată în planificarea și executarea mișcărilor — inclusiv a celor necesare vorbirii. În loc să aștepte ca comenzile motorii să ajungă la mușchi, implantul detectează modele neuronale legate de foneme, unitățile sonore de bază ale limbajului. Modelele de învățare automată sunt apoi antrenate să asocieze aceste modele cu foneme și să le asambleze în cuvinte și propoziții.
Tranziția de la BCI-urile bazate pe încercările de vorbire la decodarea vorbirii interioare rezolvă o limitare esențială pentru persoanele cu sindromul locked-in sau cu dizabilități motorii severe: ele pot fi incapabile să genereze încercări musculare de vorbire, dar pot totuși să creeze reprezentări mentale ale cuvintelor. După cum subliniază neurocercetătorul de la Stanford Benyamin Meschede-Krasa, 'Dacă trebuie doar să te gândești la vorbire în loc să încerci efectiv să vorbești, poate fi mai ușor și mai rapid pentru oameni.'
Detalii ale experimentului și rezultate cheie
În studiul raportat, patru participanți cu paralizie profundă au imaginat că rosteau cuvinte și expresii specifice, în timp ce electrozi implantați prelevau activitatea cortexului motor. Algoritmii de învățare automată au identificat relații statistice între modele neuronale și unități de vorbire. Cercetătorii au observat activități suprapuse, dar distincte, între vorbirea încercată și vorbirea pur interioară; semnalele de vorbire interioară păreau a fi o versiune 'mai mică' a tiparelor asociate încercărilor de vorbire, după cum afirmă neurocercetătorul de la Stanford Frank Willett.
Folosind modele de limbaj probabilistice pentru a pondera care foneme și cuvinte apar de obicei împreună, sistemul a demonstrat potențialul de a recunoaște un vocabular de până la 125.000 de cuvinte doar din vorbirea interioară. Performanța maximă de decodare a atins 74% în anumite condiții, deși acuratețea medie pe parcursul probelor a fost adesea mai scăzută. Studiul a testat și o măsură de protecție a confidențialității: utilizatorii invocau mental o 'parolă' specifică pentru a activa sau dezactiva decodarea, obținând 98% fiabilitate în sarcina experimentală.
Limitări, confidențialitate și perspective clinice
Rămân provocări importante. Dimensiunea eșantionului a fost mică (patru voluntari), iar performanța a variat în funcție de participant și de calitatea înregistrărilor. Acuratețea nu a atins încă fluența conversațională în timp real, iar tehnologia necesită în prezent implanturi invazive și calibrare personalizată a modelelor de învățare automată. Există, de asemenea, preocupări etice și legate de confidențialitate: un dispozitiv care decodifică vorbirea interioară ar putea înregistra involuntar gânduri private. Măsurile de protecție propuse includ semnale mentale explicite de start/stop, fraze de autentificare și controale pe dispozitiv pentru a preveni înregistrarea continuă.
Cercetătorii sunt optimiști că progresele în matricele de senzori, cartografierea corticală mai extinsă și algoritmii de decodare îmbunătățiți pot crește acuratețea și pot personaliza modelele mai rapid decât progresele anterioare în domeniul BCI. Studii conexe din prima parte a anului au demonstrat decodare a gândurilor în timp real, specifică fiecărei persoane, subliniind ritmul accelerat al progresului în decodarea neuronală și în BCI-urile pentru vorbire.
Perspective ale experților
Dr. Aisha Patel, neuroingineră și cercetătoare clinică în domeniul BCI, comentează: 'Acest lucru reprezintă o dovadă importantă de principiu. Combinația dintre înregistrări neuronale de înaltă rezoluție și învățare automată conștientă de limbaj este promițătoare. Dar pentru a trece de la demonstrațiile de laborator la utilizarea clinică cotidiană avem nevoie de studii mai ample, protecții robuste ale confidențialității și interfețe care să învețe și să se adapteze la semnătura neuronală unică a fiecărui utilizator.'
Concluzie
Noul decodor de vorbire interioară marchează un pas semnificativ către BCI-uri care pot restaura comunicarea naturală pentru persoanele cu deficiențe severe de vorbire și motorii. Deși nivelurile maxime de performanță din testele timpurii sunt încurajatoare, este esențială o validare mai amplă, tehnologii de implant îmbunătățite și garanții riguroase de confidențialitate înainte ca sistemele care transformă gândurile în vorbire să devină instrumente clinice sigure și de încredere. Munca interdisciplinară continuă în neuroștiințe, învățare automată și etică va determina cât de repede și responsabil ajunge această capacitate la pacienți.
Sursa: sciencealert
Comentarii