L'IA a désormais le potentiel de convertir des pensées "non invasives" en texte. Selon le dernier rapport, les chercheurs ouvrent la voie à la réalisation de cette étape.
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée pour traduire l'activité cérébrale en un flux continu de texte. Cela a le potentiel de révolutionner le domaine de la communication pour les personnes atteintes de maladies neurologiques graves. L'intelligence artificielle a un grand potentiel dans l'interprétation de l'activité cérébrale, en particulier dans le cadre des techniques de neuroimagerie.
Saisir de nouvelles opportunités grâce à l'intelligence artificielle
Dans le dernier développement, un décodeur sémantique basé sur l'IA a montré des moyens innovants de traduire l'activité cérébrale en une série continue de textes. Pour la première fois, cette percée permettrait ou convertirait des pensées "non invasives" en texte. Cela pourrait aider considérablement ceux qui ont des difficultés à communiquer à la suite d'un accident vasculaire cérébral ou d'une maladie des motoneurones.
L'interprétation de l'activité cérébrale nécessite des techniques d'analyse de données sophistiquées pour extraire des informations significatives à partir de données complexes et bruyantes. Les algorithmes d'IA peuvent aider à automatiser et à rationaliser ce processus. Cela permet aux chercheurs de faire des inférences plus précises et fiables sur le fonctionnement du cerveau.
Dans ce cas, le décodeur pourrait reconstituer avec précision la parole au fur et à mesure que les répondants écoutaient ou imaginaient une histoire. En fait, un énorme bond en avant dans l'innovation par rapport aux systèmes de décodage de la parole du passé qui incorporaient des implants chirurgicaux.
Des scientifiques bien connus ont soutenu le dernier développement car il a surmonté le principal obstacle. La recherche est dirigée par le Dr Alexander Huth, neuroscientifique à l'Université du Texas, qui a ajouté :
"Pour une méthode non invasive, il s'agit d'un véritable bond en avant par rapport à ce qui a été fait auparavant, qui consiste généralement en des mots simples ou des phrases courtes."
IA Surmonter les revers
L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) mesure les changements dans le flux sanguin vers différentes zones du cerveau, ce qui peut être utilisé pour déduire l'activité neuronale. Cependant, ce processus est relativement lent par rapport au déclenchement réel des neurones dans le cerveau. La résolution temporelle de l'IRMf est généralement de l'ordre de quelques secondes, ce qui signifie qu'elle ne peut pas capturer les changements rapides de l'activité cérébrale. Cela rend difficile l'analyse de l'activité cérébrale en réponse "au langage naturel car il fournit un" fouillis d'informations "étalé en quelques secondes", selon l'article du Guardian.
L'avènement de grands modèles de langage comme ChatGPT d'OpenAI a représenté un développement significatif dans l'intelligence artificielle. Ces modèles sont formés sur de grandes quantités de données textuelles, ce qui leur permet de générer des réponses de type humain à un large éventail d'entrées. Dans ce cas, cela a permis aux chercheurs d'examiner la signification sémantique de la parole. C'est-à-dire comprendre les modèles d'activité neuronale correspondant à une chaîne de mots.
Suite à cette percée, le groupe intéressé vise à renforcer l' utilité de l'utilisation de la technique dans d'autres systèmes d'imagerie cérébrale plus portables, tels que la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS).
Mais encore une fois, des problèmes de sécurité peuvent survenir suite à la montée en puissance de la dernière innovation.
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