Технология ИИ-управляемого интерфейса «мозг-компьютер» (BCI) позволяет инсультному пациенту говорить в реальном времени спустя 18 лет

Исследователи из Калифорнийского университета использовали ИИ-управляемый интерфейс «мозг-компьютер» (BCI), чтобы преобразовывать мозговые сигналы Энн Джонсон в речь в реальном времени с тех пор, как она потеряла дар речи в 2005 году после инсульта. Система использовала технологию, аналогичную той, что применяется в таких устройствах, как Alexa и Siri, и улучшила предыдущую модель, имевшую задержку в восемь секунд. 

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли и Калифорнийского университета в Сан-Франциско, разработала создали пользовательскую систему интерфейса «мозг-компьютер», способную восстановить естественную речь 47-летней женщины с квадриплегией. Сегодня Энн помогает исследователям из UCSF и UC Berkeley разрабатывать технологию BCI, которая в будущем позволит людям с подобными ограничениями общаться более естественно через цифрового аватара, синхронизирующего мимику с генерируемой речью.

Гопала Ануманчипалли, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук UC Berkeley и соавтор исследования, опубликованного в понедельник в журнале Nature Neuroscience, подтвердил, что имплантированное устройство, протестированное на Энн, преобразовывало «её намерение говорить в беглые предложения». Джонатан Брамберг из Лаборатории речи и прикладной нейронауки Университета Канзаса, также изучивший результаты, приветствовал достижения и сообщил Ассошиэйтед Пресс что это «довольно крупное достижение в области нейронауки».

Технология BCI позволяет женщине восстановить речь спустя почти 20 лет

Чтение мыслей становится реальностью

Прорыв в развитии интерфейсов «мозг-компьютер»: новый имплант преобразует мысли в речь в реальном времени всего за 3 секунды — важный шаг к естественному общению для людей с параличом.

Исследование, опубликованное в журнале Nature Neuroscience, показывает, как алгоритмы ИИ… pic.twitter.com/XdGhrBlU63

— Chubby♨️ (@kimmonismus) Апрель 1, 2025

Женщина, парализованная после инсульта, восстановила голос спустя почти два десятилетия молчания благодаря экспериментальному интерфейсу «мозг-компьютер», разработанному и специально адаптированному для её случая исследователями из UC Berkeley и UCSF. Исследование, опубликованное в Nature Neuroscience 31 марта, использовало искусственный интеллект для преобразования мыслей участницы, известной под псевдонимом «Энн», в естественную речь в реальном времени.

Ануманчипалли объяснил, что интерфейс считывает нейронные сигналы с помощью сетки электродов, размещённых в речевом центре мозга. Он добавил, что ясно: существуют состояния — такие как БАС, ствол мозга (как в случае Энн) или травма, — при которых тело становится недоступным, а человек оказывается «заперт в собственном теле», будучи когнитивно intact, но неспособным двигаться или говорить. Ануманчипалли отметил, что, хотя значительный прогресс был достигнут в создании искусственных конечностей, восстановление речи остаётся более сложной задачей.

«В отличие от зрения, движения или голода — общих с другими видами — речь отличает нас. Уже одного этого достаточно, чтобы сделать её увлекательной темой для исследований».

–Гопала Ануманчипалли

Однако Ануманчипалли признал, что то, как интеллектуальное поведение возникает из нейронов и корковой ткани, остаётся одной из больших неизвестных. В исследовании использовался BCI для создания прямого пути между электрическими сигналами мозга Энн и компьютером.

Новое устройство BCI улучшает предыдущие версии, имевшие задержки

Инновационный метод американских исследователей устранил раздражающую задержку, характерную для предыдущих версий технологии, анализируя активность её мозга с интервалом в 80 миллисекунд и преобразуя её в синтезированную версию её голоса. Ряд проектов по переводу речи с помощью BCI произвела в последнее время демонстрируют положительные результаты, стремясь сократить время, необходимое для генерации речи из мыслей.

По данным Science Alert, большинство существующих методов BCI требовали «целого фрагмента текста» для того, чтобы программное обеспечение могло расшифровать его значение, что могло значительно затянуть секунды между началом речи и её озвучиванием.

В отчёте, опубликованном исследователями из UC Berkeley и Сан-Франциско, подчеркивалось, что улучшение задержки синтеза речи и скорости декодирования необходимо для динамичного общения и беглой коммуникации. Совместная команда UC объяснила, что BCI задержки речи усугубляются дополнительным временем, необходимым для синтеза и воспроизведения речи, а также временем, которое слушатели тратят на понимание синтезированного аудио.

Большинство существующих методов, как сообщается, полагались на то, что «говорящий» обучает интерфейс, открыто проговаривая движения артикуляции, что стало бы проблемой при предоставлении программному обеспечению для декодирования достаточного количества данных от людей, которые давно не говорили или всегда испытывали трудности с речью. Чтобы преодолеть оба этих препятствия, исследователи из UC обучили гибкую нейронную сеть глубокого обучения на «активности сенсомоторной коры» 47-летней участницы, пока она молча «произносила» 100 уникальных предложений из словаря чуть более чем из 1000 слов.