ブレイン・コンピューター・インターフェースには、デモンストレーションには現れていない問題があります。それは、脳が変化するということです。ニューロンによって生成される電気信号は毎日まったく同じではなく、電極によって記録される信号も同じではありません。それが理由です、 人間の意図を解釈することを学習するシステムは、それを継続するために定期的な調整が必要になる場合があります、私たちがいるタイムゾーンに応じて更新される時計のようなものです。
現在、脳インプラントを専門とするイーロン・マスクの会社であるニューラリンクは、その問題を軽減する方法を発見したと主張している。臨床試験の参加者は、 インプラントは 50,000 時間以上にわたって行われ、これまでに収集された皮質内ニューロン活動の最大のデータセットの 1 つが蓄積されました。 そして、まさにこれらの記録が、ブレインコンピューターインターフェイス向けの人工知能モデルの事前トレーニングに使用されてきました。
考え方はシンプルです。これまで、システムは、カーソルの移動などの特定の動作に脳活動のどのパターンが対応するかを学習する調整セッションを必要としていました。このためにNeuralinkは使用しました モデルが最初に神経信号の通常のパターンが何であるかを学習するために、何千時間ものラベルなしの脳活動を行う。その知識は、たとえ信号が時間の経過とともに変化したとしても、デコーダがユーザーの意図を解釈するのに役立ちます。 このモデルは、自己教師あり学習を使用して、ニューロンの活動に関連する電気信号をより安定した表現に変換します。おかげで 一部のデコーダは数日ではなく数週間動作し続けることができ、一部の参加者にとっては、キャリブレーションが 1 日あたり約 10 分から 1 週間に約 10 分に短縮されました。
しかし、この発表には、解釈が難しい別の数値、11.32 ビット/秒が含まれています。それはスピードではありません。 カーソルは毎秒 11.32 ピクセルまたは 11.32 センチメートル移動しません。 ブレイン コンピューター インターフェイスでは、ビット/秒は、特定のタスク中にユーザーがコンピューターに送信できる情報量の尺度です。それを計算する際には、とりわけ、目標を選択する速度と精度が考慮されます。
ボタンがたくさんある画面を想像してみましょう。どれを選択するかをすぐに指示でき、ほとんど間違えない人は、見つけるのに時間がかかったり、頻繁に間違えたりするよりも、1 秒あたりより多くの情報を送信していることになります。ビット/秒はそのパフォーマンスを数値に凝縮したものです。したがって、Neuralink の 11.32 ビット/秒は、カーソルの物理的な移動速度ではなく、インターフェイスの制御性について何かを語っています。 Neuralink によると、P15 として識別された参加者は 11.32 ビット/秒に達しました。簡単に言うと、 これは、約 2,500 の可能性の中から色を正しく選択することに相当します。 マスク氏の会社は、この新しい数値はほとんどの健常者のパフォーマンスを上回っていると主張しているが、その比較はNeuralinkからのものであり、独自に検証されたものではない。
おそらく日常使用にとってより重要なもう 1 つの結果があります。 Neuralink は、いわゆる「テレポート カーソル」を示しました。画面上でポインタを移動する代わりに、システムはターゲットを直接識別しようとします。 人は選択したいものを選択し、そこにカーソルを移動します。これは、これらのインターフェイスの開発がどこに向かっているのかを示すものであり、ユーザーがあらゆる小さな動きを制御する必要はなく、コンピュータが意図を解釈するということです。
最後の図を状況に合わせて説明する価値があります。 50,000 時間は、治験参加者によるインプラントの実際の使用中に蓄積されたデータです。一方、11.32 ビット/秒は、特定のカーソル制御テストの結果に対応します。 これらは 2 つの同等の測定値ではなく、同じものを表すものでもありません。そしてその結果はNeuralinkによって報告されました 技術的な最新情報であり、独立した査読済みの研究ではありません。
しかし、彼らは一緒に興味深い物語を語ります。長年にわたり、ブレインコンピューターインターフェースは、神経活動をコンピューターへのコマンドに変換することを機械に教えようと試みてきました。 Neuralink は現在、言語が時間の経過とともにどのように変化するかをマシン自体が学習できるよう、数千時間の操作を試みています。。 最終的な目標は、人が自分の考えに合わせてカーソルを動かしてもらうことではないかもしれません。それが今では可能です。 Neuralink の当面の目標は、ブレイン コンピューター インターフェイスをより安定して普遍的なものにすることです。しかし、その創設モデルがはるかに大規模な神経パターンの学習に成功すれば、プロジェクトはより野心的で、意図と一貫したものになる可能性があります。 人工知能に関するイーロン・マスク氏：彼はAIに脳がどのように話すかを教えている可能性がある。
