Российские ученые из МГУ и ИЭФБ РАН успешно протестировали новый подход, который использует большие языковые модели (LLM) и дает значительное ускорение скорости общения (формулировка фраз) для пациентов с тяжелыми нарушениями речи.
В чем идея? Они совместили интерфейс современных нейронных сетей с устройством фиксации мозговых импульсов через взгляд пациента (P300-спеллер). И получили умного помощника, который предугадывает не только букву, а целые слова.
P300 — это вызванный потенциал (ВП), специфический отклик мозга связанный с принятием решений и и различением стимулов. Именно его считывают BCI-интерфейсы.
P300-спеллер – это устройство, которое позволяет пользователю набирать текст, концентрируя внимание на мигающих символах на экране. Система регистрирует характерный электрический сигнал мозга (компонент P300) и на его основе определяет выбранные буквы. Несмотря на надёжность, такие системы работают медленно — обычно со скоростью 1–2 слова в минуту, поскольку для повышения точности требуется длительная фиксация внимания на каждом символе.
Простым языком: очень похоже на словарь Т9 – нейронная сеть не только исправляет ошибки, но и предсказывает следующие слова, предлагая их пользователю.
По мнению авторов, такой симбиоз нейроинтерфейса и языковой модели позволяет значительно увеличить скорость общения, снижая требования к точности распознавания отдельных символов. Кроме того, интеграция LLM расширяет функциональность BCI, позволяя системе не только распознавать текст, но и контекстно корректировать формулировки пользователя.
Перспектива: исследователи подчёркивают, что предложенный подход применим не только к P300-спеллерам, но и к более быстрым нейроинтерфейсам, основанным на зрительных вызванных потенциалах (SSVEP), а в будущем – и к инвазивным BCI новых генераций. Если сейчас это концепция “Человек смотрит в монитор”, то будущие итерации сократят это до улучшения в протоколе прямого взаимодействия.
Бонус к новости. Применение технологии для простейшей игры силой мысли
Полезные ссылки: сообщество энтузиастов нейротехнологий здесь
Книга от сообщества по перспективам нейротехнологий здесь