vir: Columbia University
Medicina pozna vrsto načinov za beleženje možganske dejavnosti, s katerimi ugotavljamo, kateri skupki nevronov so prižgani v določenem trenutku. Toda v tolmačenju, kaj ti signali dejansko pomenijo, smo še na zelo primitivni stopnji in do vmesnikov, ki bodo človeške misli hitro prevajali v uporabne informacije, smo še daleč. Korak do njih so sedaj napravili na njujorški Univerzi Columbia, kjer so uspeli iz možganskih valov izluščiti, katere številke so slišale testne osebe.
Za preizkus so izbrali pet oseb, ki so sicer bile v postopku vsaditve elektrod za možgansko stimulacijo za zdravljenje epilepsije, in jim elektrode začasno vstavili v slušni korteks. Osebe so najprej poslušale pripravljene stavke, da so z njihovo možgansko aktivnostjo učili algoritem na osnovi nevronske mreže. Nato so poslušale še številke, strojna inteligenca pa jih je skušala prevesti v govor, ki so ga poslušali drugi ljudje. Ti so govorjeno razumeli v treh četrtinah primerov, kar je bistveno več kot v doslej izpeljanih eksperimentih.
Ni še torej šlo za poslušanje človeških misli, temveč zgolj beleženje tistega, kar so osebe slišale in se je odražalo v aktivnosti njihovega slušnega korteksa. Toda kot kažejo eksperimenti, strojno učenje ponuja velik preskok v kvaliteti signalov in odpira vrata do razumevanja vsaj tistih misli, ki jih ljudje navidezno izgovorimo. To bi bil korak naprej od postopkov, s katerimi na primer paralizirani pacienti lahko odgovarjajo kvečjemu z "da" in "ne". Hkrati gre za invazivno metodo in ne zgolj elektroencefalografijo, zato je v vsakdanji rabi bržkone še ne bo, vsaj dokler si ne bomo vsi vstavljali čipov v glavo.
