Forskergruppen fra California hadde tidligere brukt et grensesnitt mellom hjerne og datamaskin (BCI) for å dekode tankene til Ann, en 47 år gammel kvinne med lammelser.
De hadde klart å oversette tankene til tale. Det var imidlertid 8 sekunders forsinkelse mellom hennes tanker og talen som ble lest høyt av en datamaskin.
Likevel et oppsiktsvekkende resultat. Og teknologien er fortsatt bare på eksperimentstadiet.
Prestasjonen har gitt økt håp om at kombinasjonen av KI og implantat kan føre til at personer som har mistet evnen til å tale, kan gjenvinne stemmen sin.
Anns gamle stemme
En flytende samtale er imidlertid fortsatt utenfor rekkevidde for Ann, en tidligere matematikklærer på videregående skole som ikke har kunnet snakke siden hun ble lammet for 18 år siden.
Men teamets nye modell, nylig omtalt i tidsskriftet Nature Neuroscience , gjorde Anns tanker om til en versjon av hennes gamle stemme i 80-millisekunders intervaller.
Dyp kjærlighet eller deepfake?
– Vår nye metode konverterer hennes hjernesignaler til hennes stemme i sanntid – og innen 1 sekund etter hennes intensjon om å snakke, opplyser forskeren og medforfatteren til studien, Gopala Anumanchipalli fra University of California, til nyhetsbyrået AFP.
Anns store mål er å kunne bli universitetsrådgiver, la han til.
– Og selv om vi fortsatt er langt fra å gjøre drømmen til virkelighet for Ann, tar denne milepælen oss et stort skritt nærmere å forbedre livskvaliteten til mennesker med talelammelse.
Hørte sin egen stemme
I forsøket ble Ann vist setninger på en skjerm – som «du elsker meg, da» – som hun skulle gjenta for seg selv – i tankene.
Deretter ble tankene hennes konvertert til hennes stemme, som forskerne hadde bygget opp fra opptak som var gjort av henne før hun mistet stemmen.
– Ann var veldig spent på å høre sin egen stemme, og hun sa at hun hadde hatt en følelse av tilhørighet til stemmen i etterkant, forteller Anumanchipalli.
Lover å innføre EUs datalover
Dyp læring
Forskerne bruker en kunstig intelligens-metode kalt dyp læring. I tilfellet med Ann ble hun trent til å si tusenvis av setninger i tankene. BCI fanger opp hjernesignalene.
Medforfatter Cheol Jun Cho sier at man ikke alltid fikk et nøyaktig resultat og at vokabular fortsatt er begrenset – til 1024 ord.
.jpg)
Patrick Degenaar, professor i nevroproteser ved Storbritannias Newcastle University, som ikke var involvert i studien, sier til AFP at dette er et veldig tidlig stadium i forskningen, men at resultatet er «interessant».
Degenaar påpekte at dette systemet bruker en rekke elektroder som ikke trenger inn i hjernen, i motsetning til BCI-en, som brukes av milliardæren Elon Musks firma Neuralink.
Neuralink fikk i 2023 tillatelse fra amerikanske myndigheter til å gjennomføre kliniske tester på mennesker. Disse kliniske testene har gått ut på at en robot plasserte et implantat i en del av hjernen som kontrollerer intensjonen om bevegelse, som flytting av markøren på en datamaskin.
Brain-Computer Interfaces
- Hjerne-maskin grensesnitt, også kalt BCI (Brain-Computer Interfaces) er teknologi som kan gjøre mennesker med lammelser i stand til å kunne skrive på en datamaskin eller bruke robot-proteser – kun ved hjelp av å tenke på å skulle bevege kroppen.
- BCI-er brukes ofte til forskning, kartlegging, assistanse, forsterkning eller reparasjon av menneskelige kognitive eller sansemotoriske funksjoner.
- Nå har også BCI – sammen med kunstig intelligens – blitt brukt til å overføre tanke til tale.
Kilde: Wikipedia
Vanlig på sykehus
Utviklingen av den første hjernechippen for mennesker møtte i fjor på problemer, da tråder som forbinder hjernen til en chip, begynte å trekke seg tilbake.
– Kirurgien for å installere disse matrisene er relativt vanlig på sykehus for å diagnostisere epilepsi, noe som betyr at denne teknologien ville være enklere å rulle ut i stor skala, sier Degenaar om den nye forskningen.
Anumanchipalli mener at teknologien kan komme til å hjelpe folk med å kommunisere om fem til ti år – dersom man får tilstrekkelig finansiering til forskningen.
Norske medier blør penger til tek-gigantene
