Meta vừa đạt được bước tiến lớn trong việc hiểu trí thông minh con người thông qua hai nghiên cứu đột phá. Công ty đã hợp tác với các nhà khoa học quốc tế để phát triển các mô hình AI có khả năng đọc và giải mã tín hiệu não, giúp tái tạo câu chữ đã gõ và lập bản đồ quá trình thần kinh chuyển đổi suy nghĩ thành lời nói hoặc văn bản.
Meta AI giải mã tín hiệu não với độ chính xác 80%
Nghiên cứu đầu tiên do Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Căn bản (FAIR) của Meta tại Paris phối hợp cùng Trung tâm Nhận thức, Não bộ và Ngôn ngữ Basque ở Tây Ban Nha thực hiện. Nghiên cứu này chứng minh khả năng giải mã câu chữ từ các bản ghi hoạt động não không xâm lấn.
Các nhà khoa học đã sử dụng hai phương pháp ghi nhận hoạt động não: từ não đồ (MEG) và điện não đồ (EEG), để thu thập dữ liệu từ 35 tình nguyện viên trong lúc họ nhập văn bản. Hệ thống AI hoạt động dựa trên mô hình ba phần:
- Bộ mã hóa hình ảnh: Xây dựng tập dữ liệu biểu diễn hình ảnh độc lập với não.
- Bộ mã hóa não: Học cách liên kết tín hiệu MEG với dữ liệu hình ảnh.
- Bộ giải mã hình ảnh: Tạo ra hình ảnh phù hợp từ tín hiệu não.
Kết quả nghiên cứu cho thấy AI có thể giải mã tới 80% ký tự được nhập bằng tín hiệu MEG, cao gấp đôi so với các hệ thống EEG truyền thống. Thành công này mở ra tiềm năng cho các giao diện não-máy tính không xâm lấn, giúp phục hồi giao tiếp cho những người mất khả năng nói.
Meta AI theo dõi quá trình chuyển đổi suy nghĩ thành ngôn ngữ
Nghiên cứu thứ hai tập trung vào cách não bộ biến suy nghĩ thành ngôn ngữ. Bằng cách sử dụng AI để phân tích tín hiệu MEG trong lúc người tham gia nhập văn bản, các nhà khoa học đã xác định được thời điểm chính xác khi suy nghĩ được chuyển hóa thành từ ngữ, âm tiết và từng ký tự riêng lẻ.
Phát hiện quan trọng từ nghiên cứu này là não bộ tạo ra chuỗi biểu diễn thông tin theo từng cấp độ, bắt đầu từ ý nghĩa chung của câu, sau đó dần chuyển thành hành động cụ thể như chuyển động của ngón tay khi gõ bàn phím. Ngoài ra, bộ não sử dụng một mã thần kinh động (dynamic neural code) để liên kết các biểu diễn liên tiếp trong khi vẫn duy trì chúng trong một khoảng thời gian dài.
Thách thức và hướng đi tương lai
Dù mang lại nhiều triển vọng, công nghệ này vẫn cần được hoàn thiện trước khi có thể ứng dụng rộng rãi trong y học. Các hạn chế hiện tại bao gồm:
- Độ chính xác của AI vẫn chưa hoàn hảo.
- MEG yêu cầu người tham gia ngồi trong phòng được che chắn từ tính và giữ yên.
- Máy quét MEG có kích thước lớn, chi phí cao và bị ảnh hưởng bởi từ trường Trái Đất.
Meta đang nỗ lực khắc phục những hạn chế này bằng cách nâng cao độ chính xác, tìm kiếm phương pháp ghi nhận tín hiệu não khả thi hơn, và phát triển mô hình AI thông minh hơn. Công ty cũng dự định mở rộng nghiên cứu sang các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và tương tác giữa con người với máy tính.
Dù còn nhiều việc phải làm trước khi công nghệ này có thể hỗ trợ những người bị tổn thương não, đây là bước tiến quan trọng trong việc tạo ra các hệ thống AI có khả năng học hỏi và suy luận giống con người hơn.
