Des chercheurs scientifiques de l’Université du Texas à Austin ont développé une technologie de décodage cérébral qui combine un scanner IRMf et une intelligence artificielle, similaire à des systèmes d’IA bien connus tels que ChatGPT ou Bard. La technologie peut énoncer nos pensées sous forme de texte, mais plus important encore, elle peut permettre aux patients qui ne peuvent pas communiquer autrement, comme ceux qui souffrent d’une paralysie importante, de communiquer leurs pensées. Contrairement à d’autres tentatives pour y parvenir, la technique est totalement non invasive et ne nécessite pas d’implants chirurgicaux. La technique implique la formation du système d’IA, qui se produit lorsqu’un participant passe des heures dans le scanner à écouter des podcasts. Une fois formée, l’IA peut alors approximer les pensées de quelqu’un sous forme de texte, tant que la pensée se produit à l’intérieur du scanner.
L’intelligence artificielle peut repérer des modèles et faire des déductions là où nous ne le pouvons pas. C’est le mécanisme derrière sa tendance occasionnelle à nous étonner, et lire dans l’esprit de quelqu’un est une astuce plutôt intéressante. Cependant, cette dernière technologie peut faire exactement cela, avec quelques mises en garde. En cas de succès, de telles approches pourraient permettre aux patients sans autre méthode de communication de transmettre leurs pensées au monde extérieur, et contrairement à d’autres approches qui ont tenté cela, cette méthode ne nécessite aucun implant invasif.
« Pour une méthode non invasive, il s’agit d’un véritable bond en avant par rapport à ce qui se faisait auparavant, qui consistait généralement en des mots simples ou des phrases courtes », a déclaré Alex Huth, chercheur impliqué dans l’étude. « Nous obtenons le modèle pour décoder le langage continu pendant de longues périodes avec des idées compliquées. »
Le système exige que les participants suivent une formation approfondie sur l’IA en s’asseyant dans un scanner IRMf pendant plusieurs heures tout en écoutant des podcasts. Cela permet à l’IA de reconnaître une signature IRMf pour certaines pensées. Après la formation, si le participant souhaite que ses pensées soient « lues » par le système, il peut s’asseoir dans le scanner et la technologie analysera ses pensées.
Le système ne fournit pas une transcription parfaite des mots, mais se rapproche plutôt de la pensée. Les chercheurs ont fourni l’exemple suivant : « Je n’ai pas encore mon permis de conduire » était la pensée initiale, et la traduction était « Elle n’a même pas encore commencé à apprendre à conduire ».
Alors, combien de temps faudra-t-il pour qu’un tel système se retrouve dans un État policier dystopique où nos pensées ne sont plus privées ? Les chercheurs ont envisagé le potentiel de cela, mais déclarent que le système ne fonctionnera pas avec des participants réticents, mais plutôt que les gens doivent participer à la formation du système et peuvent facilement le confondre en pensant à d’autres choses.
« Nous prenons très au sérieux les craintes qu’il puisse être utilisé à de mauvaises fins et avons travaillé pour éviter cela », a déclaré Jerry Tang, un autre chercheur impliqué dans l’étude. « Nous voulons nous assurer que les gens n’utilisent ces types de technologies que lorsqu’ils le souhaitent et que cela les aide. »
Le système peut ne pas toujours nécessiter des systèmes d’IRMf, mais des modalités d’imagerie plus portables peuvent également fonctionner. « La spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS) mesure où il y a plus ou moins de flux sanguin dans le cerveau à différents moments, ce qui, il s’avère, est exactement le même type de signal que l’IRMf mesure », a déclaré Huth. « Ainsi, notre type exact d’approche devrait se traduire par fNIRS, bien que la résolution avec fNIRS soit inférieure. »
Étudier dans la revue Neurosciences naturelles: Reconstruction sémantique du langage continu à partir d’enregistrements cérébraux non invasifs
Via : Université du Texas à Austin
