Парализованный человек, который не может двигать руками и которому к тому же трудно говорить, всё же способен написать, что он хочет – в этом ему могут помочь специальные устройства, которые подчиняются голосовым командам или движениям глаз.
Принцип действия таких устройств понятен: они либо прислушиваются к звукам, которые человек всё же как-то произносит, либо отслеживают, на какую букву он посмотрел, и печатают именно эту букву. Но скорость печати будет в среднем лишь 47,5 символов в минуту – намного меньше средней скорости в 115 символов в минуту, с которой печатает обычный здоровый человек. Кроме того, есть парализованные, которые не могут двигать глазами и вообще внятно произносить хоть какие-то звуки.
С другой стороны, существуют так называемые нейрокомпьютерные интерфейсы. Это довольно сложны аппараты, работающие со сложными алгоритмами: электроды, вживлённые в мозг, считывают активность определённой группы нейронов, после чего нейронная информация переводится на машинный язык, и машина выполняет то действие, о котором человек подумал. Можно сказать, нейрокомпьютерные интерфейсы читают мысли: к примеру, если у человека вместо руки – протез, и он хочет им пошевелить, то машина считает это желание из нейронов и заставит протез пошевелиться.
То же самое можно было бы устроить и для печати текста. Но дело в том, что букв в алфавите много. Научить аппарат различать, когда мозг подумал про буква «а», а когда про букву «к», пока что нет никакой возможности. Приходится идти обходным путём: человек смотрит на алфавит и думает о том, что курсор на экране нужно передвинуть с одной буквы на другую, а нейрокомпьютерный интерфейс считывает мысли и превращает их в набранные буквы. До последнего времени это была самая совершенная «нейрокомпьютерная клавиатура», но её скорость была всего лишь 40 символов в минуту.
Устройство, которое описывают в Nature сотрудники Стэнфордского университета, решает проблему набора текста без помощи рук, но решает особым образом. Здесь нейрокомпьютерный интерфейс считывает из мозга письменные движения – человек представляет, как он пишет ту или иную букву или знак препинания, а машина интерпретирует письмо по активности нейронов. Но мы двигаем рукой не только для того, чтобы что-то написать. Для расшифровки нейронной активности исследователи использовали алгоритм, который раньше применялся для анализа речевых сигналов. Благодаря речевому алгоритму нейрокомпьютерная машина понимала, когда человек собирается произнести букву, и начинала декодировать двигательные импульсы как письменные. Человек писал в уме – машина печатала на экране.
Серии нейронных импульсов для каждой буквы были более-менее постоянные. Кроме того, исследователи использовали методы обучения машинных алгоритмов, чтобы машина могла более-менее точно воспроизводить раз за разом одну и ту же букву, когда бы человек о ней ни подумал. Вдобавок нейрокомпьютерный интерфейс снабдили предсказательной функцией, чтобы он мог заранее угадать по контексту, что человек хочет написать-напечатать. Точность письма составила 99,1% – то есть в 99,1% случаев напечатанная буква была именно той, которую человек писал в уме. Скорость же печати составила 90 символов в минуту – вдвое больше, чем у предыдущих нейрокомпьютерных устройств.
Правда, у нейрокомпьютерного набора текста всё равно есть ряд минусов. Во-первых, это электроды, вживлённые в мозг. Они могут оставаться в мозге достаточно долго, но всё равно было бы лучше, если бы у нас было устройство, считывающее нейронные сигналы транскраниально, то есть с поверхности черепа. Пока что такие транскраниальные аппараты работают достаточно грубо, то есть они могут достаточно точно определить активность только большой группы нейронов, целого нейронного центра, и без особой детализации.
Во-вторых, многие буквы пишутся очень похоже, возьмём, к примеру, «ш» и «щ», у многих из нас на письме они вообще неразличимы. В-третьих, есть языки с очень сложным алфавитом и своеобразной письменностью – например, языки Индии. Научить машину различать в уме письменные движения в этих языках будет отдельной большой задачей. Но удивительное развитие нейротехнологий позволяет надеяться, что и такие проблемы тоже будут решены.
Автор: Кирилл Стасевич