Gli scienziati di Meta hanno utilizzato l’intelligenza artificiale (IA) e le scansioni cerebrali non invasive per svelare come i pensieri vengono tradotti in frasi digitate, come dimostrano due nuovi studi. Meta utilizza “l’intelligenza artificiale per decodificare il linguaggio dal cervello e migliorare la nostra comprensione della comunicazione umana”, spiega la stessa azienda.
“Nell’ultimo decennio, il laboratorio Meta Fundamental Artificial Intelligence Research (FAIR) di Parigi è stato in prima linea nel promuovere la ricerca scientifica. Abbiamo guidato innovazioni in medicina, climatologia e conservazione e abbiamo mantenuto il nostro impegno per una scienza aperta e riproducibile. Mentre guardiamo al prossimo decennio, il nostro obiettivo è raggiungere un’intelligenza artificiale avanzata (AMI) e utilizzarla per alimentare prodotti e innovazione a vantaggio di tutti.
Oggi, in collaborazione con il Basque Center on Cognition, Brain and Language, un importante centro di ricerca interdisciplinare a San Sebastian, in Spagna, siamo entusiasti di condividere due innovazioni che mostrano come l’intelligenza artificiale può aiutare a migliorare la nostra comprensione dell’intelligenza umana, avvicinandoci all’AMI. Sulla base del nostro precedente lavoro per decodificare la percezione di immagini e discorsi dall’attività cerebrale, stiamo condividendo una ricerca che decodifica con successo la produzione di frasi da registrazioni cerebrali non invasive, decodificando accuratamente fino all’80% dei caratteri e quindi spesso ricostruendo frasi complete esclusivamente da segnali cerebrali. In un secondo studio, stiamo descrivendo in dettaglio come l’intelligenza artificiale può anche aiutarci a comprendere questi segnali cerebrali e chiarire come il cervello trasforma efficacemente i pensieri in una sequenza di parole.
Questa importante ricerca non sarebbe possibile senza la stretta collaborazione che abbiamo promosso nella comunità delle neuroscienze. Oggi, Meta annuncia una donazione di 2,2 milioni di dollari al Rothschild Foundation Hospital a sostegno di questo lavoro. Ciò continua il nostro track record di stretta collaborazione con alcuni dei principali istituti di ricerca in Europa, tra cui NeuroSpin (CEA), Inria, ENS-PSL e CNRS. Queste partnership continueranno a essere importanti per noi mentre lavoriamo insieme per esplorare come queste scoperte possano fare la differenza nel mondo e, in definitiva, migliorare la vita delle persone.
Utilizzo dell’intelligenza artificiale per decodificare il linguaggio da registrazioni non invasive del cervello
Ogni anno, milioni di persone soffrono di lesioni cerebrali che possono impedire loro di comunicare. Gli approcci attuali mostrano che la comunicazione può essere ripristinata con una neuroprotesi che invia segnali di comando a un decodificatore AI. Tuttavia, le tecniche invasive di registrazione cerebrale come l’elettroencefalografia stereotassica e l’elettrocorticografia richiedono interventi neurochirurgici e sono difficili da scalare. Finora, l’utilizzo di approcci non invasivi è stato in genere limitato dalla complessità del rumore dei segnali che registrano.
Per il nostro primo studio, utilizziamo sia MEG che EEG, dispositivi non invasivi che misurano i campi magnetici ed elettrici provocati dall’attività neuronale, per registrare 35 volontari sani al BCBL mentre digitano frasi. Quindi addestriamo un nuovo modello AI per ricostruire la frase esclusivamente dai segnali cerebrali. Sulle nuove frasi, il nostro modello AI decodifica fino all’80% dei caratteri digitati dai partecipanti registrati con MEG, almeno due volte meglio di quanto si può ottenere con il classico sistema EEG.
Questa ricerca potrebbe creare una nuova strada per interfacce cervello-computer non invasive per aiutare a ripristinare la comunicazione per coloro che hanno perso la capacità di parlare, ma restano diverse sfide importanti prima che questo approccio possa essere applicato in contesti clinici. La prima è correlata alle prestazioni: la decodifica delle prestazioni è ancora imperfetta. La seconda è più pratica, perché la MEG richiede che i soggetti si trovino in una stanza schermata magneticamente e rimangano fermi. Infine, sebbene questa ricerca sia stata condotta su volontari sani, sarà necessario un lavoro futuro per esplorare come potrebbe essere utile alle persone che soffrono di lesioni cerebrali.
Utilizzare l’intelligenza artificiale per comprendere come il cervello forma il linguaggio
Stiamo anche condividendo una svolta verso la comprensione dei meccanismi neurali che coordinano la produzione del linguaggio nel cervello umano. Studiare il cervello durante il linguaggio si è sempre rivelato estremamente impegnativo per le neuroscienze, in parte a causa di un semplice problema tecnico: muovere la bocca e la lingua corrompe pesantemente i segnali di neuroimaging.
Per esplorare come il cervello trasforma i pensieri in sequenze intricate di azioni motorie, abbiamo utilizzato l’intelligenza artificiale per aiutare a interpretare i segnali MEG mentre i partecipanti digitavano frasi. Scattando 1.000 istantanee del cervello ogni secondo, possiamo individuare il momento preciso in cui i pensieri vengono trasformati in parole, sillabe e persino singole lettere. Il nostro studio dimostra che il cervello genera una sequenza di rappresentazioni che partono dal livello più astratto delle rappresentazioni, il significato di una frase, e le trasformano progressivamente in una miriade di azioni, come il movimento effettivo delle dita sulla tastiera.
È importante notare che lo studio rivela anche come il cervello rappresenti in modo coerente e simultaneo parole e azioni successive. I nostri risultati dimostrano che il cervello utilizza un “codice neurale dinamico”, uno speciale meccanismo neurale che concatena rappresentazioni successive mantenendo ciascuna di esse per lunghi periodi di tempo.
Decifrare il codice neurale del linguaggio rimane una delle principali sfide dell’intelligenza artificiale e delle neuroscienze. La capacità di linguaggio, che è specifica degli esseri umani, ha dotato la nostra specie di una capacità di ragionare, imparare e accumulare conoscenze come nessun altro animale sul pianeta. Comprendere la sua architettura neurale e i suoi principi computazionali è quindi un percorso importante per sviluppare l’AMI.
Consentire innovazioni sanitarie con l’intelligenza artificiale open source
In Meta, siamo in una posizione unica per aiutare a risolvere alcune delle più grandi sfide del mondo utilizzando l’intelligenza artificiale. Il nostro impegno per l’open source ha consentito alla comunità dell’intelligenza artificiale di basarsi sui nostri modelli per raggiungere le proprie innovazioni. Il mese scorso, abbiamo condiviso come BrightHeart, un’azienda con sede in Francia, sta utilizzando DINOv2 come parte del suo software di intelligenza artificiale per aiutare i medici a identificare o escludere segni suggestivi di difetti cardiaci congeniti nelle ecografie cardiache fetali. L’anno scorso, BrightHeart ha ottenuto l’autorizzazione FDA 510(k) per il suo software, che attribuiscono in parte ai contributi open source di Meta. Abbiamo anche condiviso come Virgo, un’azienda con sede negli Stati Uniti, sta utilizzando DINOv2 per analizzare i video endoscopici, ottenendo prestazioni all’avanguardia in un’ampia gamma di benchmark AI per l’endoscopia, come la classificazione dei punti di riferimento anatomici, il punteggio di gravità della malattia per la colite ulcerosa e la segmentazione dei polipi.
Mentre guardiamo ai prossimi 10 anni, è emozionante pensare a come le scoperte che abbiamo condiviso oggi potrebbero giovare al bene comune. Non vediamo l’ora di continuare le importanti conversazioni che stiamo avendo con la comunità mentre andiamo avanti, insieme, per affrontare alcune delle più grandi sfide della società”.
Le opinioni espresse in questo articolo sono dell’autore.
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