Meta инқилобий технологияни тақдим этди: Энди фикрларни жарроҳликсиз матнга айлантириш мумкин

Meta корпорацияси тадқиқотчилари инсон миясидаги фаолликни жарроҳлик аралашувисиз, яни ташқи сканерлаш қурилмалари ёрдамида матнга айлантириб берувчи Браин2Қвертй тизимининг янги версиясини намойиш этди. Ушбу лойиҳа нейроинтерфейслар соҳасидаги энг улкан қадамлардан бири бўлиб, у мияга электродлар ўрнатишни талаб қилмайдиган усуллар орасида рекорд даражадаги аниқликка эришди. Авваллари бундай юқори натижага фақат мураккаб операциялар орқали мия пўстлоғига имплант ўрнатиш билангина эришиш мумкин деб ҳисобланарди. Бу ҳақда Ixbt.com хабар беради.

Браин2Қвертй в2 лойиҳаси Meta AI Браин & AI жамоаси бошчилигидаги халқаро мутахассислар гуруҳи томонидан ишлаб чиқилди. Тадқиқотнинг асосий янгилиги шундаки, нейроинтерфейсларнинг самарадорлиги энди фақат датчикларнинг жисмоний сезгирлигига эмас, балки сунъий интеллект моделларининг маълумотларни қайта ишлаш қувватига боғлиқ экани исботланди. ixbt.com маълумотига кўра, тизим миядан келаётган ўта шовқинли ва тушунарсиз сигналлар ичидан керакли маъноларни ажратиб олишни ўрганган.

Сунъий интеллект ва нейрофизиология уйғунлиги

Тизимни ўқитиш учун тадқиқотчилар нутқни инвазив бўлмаган усулда декодлаш бўйича энг йирик маълумотлар базасини тўплашди. Тўққиз нафар кўнгилли магнитоэнцефалография (МEГ) қурилмаси ичида 10 соат давомида ўтириб, тайёр жумлаларни клавиатурада теришган. Натижада мия фаоллиги билан синхронлаштирилган 22 мингта жумладан иборат улкан корпус шакллантирилди. Бу маълумотлар сунъий интеллектга мия тўлқинлари ва ҳарфлар ўртасидаги боғлиқликни чуқур ўрганиш имконини берди.

Янги тизимнинг ўзига хослиги шундаки, у мия сигналларини тўғридан-тўғри ҳарфларга айлантирмайди. Бунинг ўрнига Meta мутахассислари нейрофизиологик маълумотлар асосида қўшимча ўқитилган катта тил моделларидан (LLM) фойдаланишди. Тизим аввал мия фаоллигини юқори даражадаги семантик тушунчаларга, яни ўзига хос «маънолар фазоси»га ўтказади, сўнгра уларни бутун бошли жумлаларга айлантиради. Бу усул ҳатто мия сигналларининг бир қисми йўқолганда ҳам гапнинг умумий мазмунини тиклашга ёрдам беради.

Натижалар ва келажак истиқболлари

Тажриба натижалари кутилганидан анча юқори бўлди. Агар аввалги шунга ўхшаш усуллар сўзларни атиги 8 фоиз аниқликда таний олган бўлса, Браин2Қвертй тизимида бу кўрсаткич ўртача 61 фоизга етди. Энг муваффақиятли иштирокчида эса аниқлик даражаси 78 фоизни ташкил этди. Бу шуни англатадики, кўп ҳолларда тизим бутун бир жумлани деярли хатосиз ёки атиги битта хато билан ўқий олган.

Ушбу кашфиёт нейроинтерфейслар ривожланишида янги парадигмани таклиф этади. Энди инсон миясига чип ўрнатиш каби хавфли жарроҳлик амалиётларига эҳтиёж қолмаслиги мумкин. Бунинг ўрнига хавфсиз ташқи сканерлар ва кучли сунъий интеллект алгоритмлари ёрдамида мия ва компьютер ўртасида мулоқот ўрнатиш имконияти пайдо бўлмоқда. Meta тадқиқотчиларининг фикрича, ўқув маълумотлари кўпайгани сайин тизимнинг аниқлиги янада ошиб боради.

Ўзбекистонлик фойдаланувчилар ва маҳаллий технология ихлосмандлари учун бу янгилик келажакда имконияти чекланган шахслар билан мулоқот қилиш ёки гаджетларни фақат фикр кучи билан бошқариш борасида янги уфқлар очиши мумкин. Ҳозирча ушбу технология лаборатория шароитида синовдан ўтказилмоқда, бироқ унинг тижорий қурилмаларга кўчиши вақт масаласидир.