しばらくの間、科学者たちはさまざまな機能を実行するために「 心を読む」ことができるデバイスを開発してきました。手足を動かす手助けから、話す能力を失った人が再び話せるようにすることまで。
そして、この最後の症例では重要な進歩が得られ、将来的には筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者がより簡単にコミュニケーションできるようになる可能性があります。
思考を言葉に変える
パット・ベネットさんは 2012 年に ALS と診断されました。それ以来、明瞭に話す能力を失い始めました。脳はコミュニケーションに必要な命令を組み立てることができますが、筋肉はその命令を実行することができなくなります。
68歳になった現在、彼女は状況を変える可能性のある研究にボランティアとして参加している。ベネットは、 (BCI) を使用して、1 分あたり 62 ワードの速度を生成することができました。この数字は、この種のテクノロジーを利用した通信のこれまでの記録よりも 3 倍以上速いという印象的な数字です。
使用された実験用インプラントであるブレインゲートは、ベネットの大脳皮質の音声に関連する 2 つの別々の領域に配置されました。彼女が言葉を考えている間に、人工知能アルゴリズムが脳によって生成された情報を受信して解読し、脳は音声を他の脳活動から区別することを学習していました。
アルゴリズムが特定の音素に関連する脳活動のパターンを認識するには、約 25 回の 4 時間のトレーニング セッションが必要でした。
125,000 ワードのシナリオでは、エラー率はほぼ 24% でした。これは高い値ですが、生成される音声の速度と比較すると、他の値よりもはるかに正確です。しかし、ブラウン大学の神経科医で研究のリーダーであるリー・ホッホバーグ氏は、ブレインゲートはまだプロトタイプであり、日常的に使用できるデバイスではないことを覚えている。
声を返す
別の同様の研究には、脳幹卒中を患った患者が関与していました。彼女は話す能力も失い、患者が黙って文を話そうとしている間の脳活動を評価するディープラーニングを使った同様の研究を受けた。
この場合、2 週間のトレーニング後に得られた結果は、平均速度 78 ワード/分、処理中のエラー 25% でした。彼女が使用した BCI が思考を合成音声に翻訳したとき、モデルの誤り率は 1,024 単語の語彙で 54.4%、119 単語の語彙で 8.2% でした。
ベネットの場合と同様に、これは進行中の研究であり、さまざまな程度の麻痺を持つ他の患者でも検証する必要があります。ただし、患者の本来の声をシミュレートする合成音声を使用する点が異なります。これは、負傷前の彼女のビデオを解釈するための処理に使用されるモデルを配置することで可能になりました。
患者はこう語った。「自分と似た声を聞くという単純な事実が興奮する。大きな声で話せるということはとても大切です。脳卒中後の最初の 7 年間、私が使用したのはレターヘッドだけでした。」
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