يستطيع الذكاء الاصطناعي قراءة الكلمات من خلال إشارات الدماغ

درب الباحثون في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو  UCSF خوارزمية لتحليل المعنى من النشاط العصبي.

1- يتم جمع النشاط العصبي للمشاركين وهم يتحدثون ما يقرب من 50 جملة.

2-  تقوم خوارزمية التعلم الآلي بتطوير توقع لما تعنيه البيانات التي تم جمعها.

3-  تختلف دقة النظام ، ولكن النتائج واعدة.

إن ما سبق ذكره يعتبر مجرد بداية ، إلا أنه مثير للغاية و هو الحصول على : نظام يترجم نشاط الدماغ إلى نص.

فبالنسبة لأولئك الذين لا يستطيعون التحدث جسدياً ، مثل الأشخاص الذين يعانون من متلازمة الحبس locked-in syndrome  على سبيل المثال  (و هي حالة طبية ناتجة عادةً عن السكتة الدماغية التي تتلف جزءاً من جذع الدماغ 

حيث يصاب الجسم ومعظم عضلات الوجه بالشلل ولكن يبقى الوعي ويتم الحفاظ على القدرة على أداء حركات معينة للعين)، سيشكل تغييراً كبيراً لحياتهم .

و لاشك أن هذا يشبه في الوقت الحالي  إلى حد ما الرؤية من خلال ضباب كثيف ، إلا أن الباحثين في مختبرات تشانغ Chang Lab في جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو  University of California at San Francisco قاموا بتدريب خوارزمية تعلم الآلة استخراج المعنى من البيانات العصبية.

و يقول جوزيف ماكين Joseph Makin ، المؤلف المشارك في هذا البحث ، لصحيفة الغارديان The Guardian : "نحن لم نصل إلى هناك بعد ، ولكننا نعتقد أن هذا بإمكانه أن يشكل أساساً لخطاب الأطراف الاصطناعية."

و الجدير بالذكر أن البحث كان قد تم نشره في مجلة الطبيعة و علم الأعصاب  Nature Neuroscience.

التنصت Eavesdropping :

لتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بهم ، فقد قام كل من ماكين والمؤلف المشارك إدوارد ف. تشانغ Edward F. Chang بالتنصت على" النشاط العصبي لأربعة مشاركين.

و تجدر الإشارة هنا أن الأربعة مشاركين كانوا مصابين بالصرع  epilepsy ، و قد كان لكل مشارك  أقطاب دماغية مزروعة بغرض مراقبة النوبات .

كما تم تزويد المشاركين بـ 50 جملة كان عليهم قراءتها بصوت عالٍ ثلاث مرات على الأقل.

و لدى قيامهم بذلك  ، فقد تم جمع البيانات العصبية من قبل الباحثين. (و تم أيضاً تسجيل تسجيلات صوتية خاصة بالتجربة .)

و تتضمن الدراسة حفنة من الجمل التي قرأها المشاركون ، من بينها:

·        "هؤلاء الموسيقيون ينسقون بشكل رائع."

·        "كانت ترتدي ملابس صوفية دافئة."

·        "هؤلاء اللصوص سرقوا ثلاثين جوهرة".

·        "هناك فوضى في المطبخ."

و كانت مهمة الخوارزمية تكمن في تحليل البيانات العصبية التي تم جمعها وإجراء تنبؤات حول ما كان يقال عند إنشاء البيانات.

(تم حساب البيانات المرتبطة بالأصوات غير اللفظية الملتقطة في التسجيل الصوتي للمشاركين أولاً).

و قد تعلمت خوارزمية الباحثين بسرعة كبيرة التنبؤ بالكلمات المرتبطة بقطع البيانات العصبية.

حيث تنبأ الذكاء الاصطناعي بأن البيانات التي تم إنشاؤها عند التحدث عن "طائر صغير يشاهد الضجيج

" ستعني أن "الطائر الصغير يشاهد يراقب الضجة" كانت قريبة جداً من المعنى الأصلي  ، بينما تم توقع "استخدام السلم لإنقاذ القطة والرجل" مثل ، "أي سلم سيتم استخدامه لإنقاذ القطة والرجل ؟."

و هكذا فقد اختلفت الدقة من مشارك إلى آخر .و قد وجد كل من ماكين Makin  وتشانغ Chang  أن خوارزمية تعتمد على أحد المشاركين كان لها السبق في تدريبهم على لآخر ، مما يشير إلى أن التدريب بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبح أسهل بمرور الوقت و الاستخدام المتكرر.

و تحدثت صحيفة الغارديان مع الخبير كريستيان هيرف Christian Herff ، الذي وجد أن النظام مثير للإعجاب بسبب استخدامه أقل من 40 دقيقة من بيانات التدريب لكل مشارك بدلاً من ذلك المقدار الكبير جداً من الوقت الذي تتطلبه محاولات أخرى لاستخلاص النص من البيانات العصبية. ويقول:

"إنهم بذلك يحققون مستويات من الدقة لم تتحقق حتى الآن" .

وكانت المحاولات السابقة لاشتقاق أو استخلاص الكلام من النشاط العصبي قد ركزت على الصوتيات phonemes التي بنيت منها الكلمات المنطوقة ، و لكن ماكين وتشانج ركزا على الكلمات الإجمالية بدلاً من ذلك.

و في حين أن هناك بالتأكيد كلمات أكثر من الأصوات ، و بالتالي فإن هذا يمثل تحدياً أكبر ، حيث تفيد الدراسة:" إن إنتاج أي صوت معين في الكلام المستمر يتأثر بشدة بالأصوات التي تسبقه ، مما يقلل من تميزه".

و لتقليل صعوبة منهجها و طريقتها القائمة على الكلمات ، فقد استخدمت الجمل المنطوقة ما مجموعه حوالي 250 كلمة فقط.

من خلال التشويش العصبي :

مع كل ما سبق ذكره إلا أنه و مع ذلك فإنه من الواضح أن هناك مجال للتحسين. إذ تنبأ الذكاء الاصطناعي أيضاً بأن جملة "هؤلاء الموسيقيين ينسقون بشكل رائع" كانت عبارة عن " كان السبانخ مغنياً مشهوراً ".

و بأن جملة "كانت ترتدي ملابس صوفية دافئة صوفية" تم التنبؤ بها بشكل خاطئ على أنها " كانت الواحة سراباً ". كما تم إساءة تفسير "أولئك اللصوص الذين سرقوا ثلاثين جواهر" على أنها "أي مسرح يُظهِر الإوزة الأم ؟

" ، بينما توقعت الخوارزمية أن بيانات "هناك فوضى في المطبخ" تعني " ساعدته على سرقة كعكة صغيرة ".

و بالطبع ، فقد كانت المفردات المشاركة في هذا البحث محدودة ، و كذلك أيضاً نماذج الجمل . و يشير ماكين ، مستشهداً بقيود دراسته : "إذا حاولت الخروج خارج حدود ال [50 جملة المستعملة] ، فإن فك التشفير سيصبح أسوأ بكثير"

. و هناك تحذير واضح آخر يأتي من حقيقة أن الذكاء الاصطناعي كان قد تم تدريبه من الجمل المنطوقة بصوت عالٍ من قبل كل مشارك ، و هو أمر مستحيل مع المرضى الذين يعانون من متلازمة الحبس .

و مع ذلك ، يعتبر البحث الذي أجراه ماكين وتشانج  مشجعاً . و قد  تطلبت توقعات أحد المشاركين تصحيحاً بسيطاً بنسبة 3% . و هذا في الواقع هذا أفضل من معدل الخطأ 5% الموجود في النسخ البشرية.