Nel 2017, Facebook ha rivelato i piani per un cappello in grado di leggere il cervello che potresti utilizzare per inviare messaggi di testo semplicemente pensando. “Stiamo lavorando a un sistema che ti permetterà di digitare direttamente dal tuo cervello”, ha condiviso il CEO Mark Zuckerberg in un post quell’anno.
Adesso l’azienda, ribattezzata Meta, lo ha fatto davvero. Ma pesa mezza tonnellata, costa 2 milioni di dollari e non lascerà mai il laboratorio.
Tuttavia, è piuttosto interessante che i ricercatori di neuroscienze e intelligenza artificiale che lavorano per Meta siano stati in grado di analizzare il cervello delle persone mentre digitano e determinare quali tasti stanno premendo, solo dai loro pensieri.
La ricerca, descritta in due articoli pubblicati dall’azienda (qui e qui) e in un post sul blog, è particolarmente impressionante perché i pensieri dei soggetti sono stati misurati dall’esterno del cranio utilizzando uno scanner magnetico e poi elaborati utilizzando una rete neurale profonda.
“Come abbiamo visto più e più volte, le reti neurali profonde possono rivelare intuizioni notevoli se combinate con dati affidabili”, afferma Sumner Norman, fondatore di Forest Neurotech, che non è stato coinvolto nella ricerca ma attribuisce a Meta il merito di aver compiuto “grandi sforzi per raccogliere dati di alta qualità”.
Secondo Jean-Rémi King, leader del gruppo di ricerca “Brain and AI” di Meta, il sistema è in grado di determinare quale lettera viene premuta da un dattilografo esperto fino all’80% delle volte, una precisione sufficientemente elevata da ricostruire frasi complete dai segnali cerebrali.
La richiesta originaria di Facebook di un berretto o una fascia che permettesse ai consumatori di leggere il proprio cervello si è scontrata con ostacoli tecnici e dopo quattro anni l’azienda ha rinunciato all’idea.
Ma Meta non ha mai smesso di sostenere la ricerca di base nel campo delle neuroscienze, qualcosa che ora vede come un percorso importante verso IA più potenti che apprendono e ragionano come gli esseri umani. King afferma che il suo gruppo, con sede a Parigi, ha il compito specifico di scoprire “i principi dell’intelligenza” nel cervello umano.
“Cercare di comprendere l’architettura o i principi precisi del cervello umano potrebbe essere un modo per contribuire allo sviluppo dell’intelligenza artificiale”, afferma King. “Così è il modo.”
Il sistema di digitazione non è sicuramente un prodotto commerciale, né è in procinto di diventarlo. Lo scanner magnetoencefalografico utilizzato nella nuova ricerca raccoglie i segnali magnetici prodotti nella corteccia quando i neuroni cerebrali si attivano. Ma è grande e costoso e deve essere utilizzato in una stanza schermata, poiché il campo magnetico terrestre è un trilione di volte più forte di quello del cervello.
Norman paragona il dispositivo a “una macchina per la risonanza magnetica inclinata lateralmente e sospesa sopra la testa dell’utente”. Inoltre, secondo King, nel momento in cui la testa del soggetto si muove, il segnale viene perso. “Il nostro impegno non è affatto orientato al prodotto”, dichiara. “In effetti, il mio messaggio è sempre quello di dire che non penso che ci sia un percorso verso i prodotti perché è troppo difficile.” Il progetto di tipizzazione è stato realizzato con 35 volontari presso un centro di ricerca in Spagna, il Centro Basco su Cognizione, Cervello e Linguaggio. Ognuno di loro ha trascorso circa 20 ore all’interno dello scanner digitando frasi come “el procesador ejecuta la instrucción” (il processore esegue l’istruzione) mentre i segnali cerebrali venivano immessi in un sistema di apprendimento profondo che Meta chiama Brain2Qwerty, in riferimento alla disposizione delle lettere su una tastiera.
Il compito di questo sistema di deep learning è capire quali segnali cerebrali indicano che qualcuno sta digitando una a, quali significano una z e così via. Alla fine, dopo aver visto un singolo volontario digitare diverse migliaia di caratteri, il modello può indovinare quale tasto le persone stavano effettivamente premendo.
Nella prima prestampa, i ricercatori di Meta riferiscono che il tasso di errore medio era di circa il 32%, ovvero quasi una lettera sbagliata su tre. Tuttavia, secondo Meta, i loro risultati sono i più accurati finora ottenuti per la digitazione cerebrale utilizzando una tastiera alfabetica completa e segnali raccolti all’esterno del cranio.
La ricerca sulla lettura del cervello ha fatto rapidi progressi, anche se gli approcci più efficaci utilizzano elettrodi impiantati nel cervello o direttamente sulla sua superficie. Sono conosciute come interfacce cervello-computer “invasive”. Sebbene richiedano un intervento chirurgico al cervello, possono raccogliere informazioni elettriche da piccoli gruppi di neuroni in modo molto preciso.
Nel 2023, ad esempio, una persona che ha perso la voce a causa della SLA è stata in grado di parlare attraverso un software di lettura del cervello collegato a un sintetizzatore vocale. Neuralink, fondata da Elon Musk, sta testando il proprio impianto cerebrale che dà alle persone paralizzate il controllo su un cursore.
Meta afferma che i suoi sforzi restano concentrati sulla ricerca di base sulla natura dell’intelligenza.
Ed è qui che il grande scanner magnetico può aiutare. Anche se non è pratico per i pazienti e non misura i singoli neuroni, è in grado di osservare l’intero cervello, in generale, contemporaneamente.
I metascienziati affermano che in un secondo sforzo di ricerca, utilizzando gli stessi dati di digitazione, hanno utilizzato questa visione più ampia per raccogliere prove che il cervello produce informazioni linguistiche dall’alto verso il basso, con un segnale iniziale per una frase che avvia segnali separati per parole, sillabe e infine lettere digitate.
“L’affermazione centrale è che il cervello struttura la produzione del linguaggio in modo gerarchico”, afferma Norman. Questa non è un’idea nuova, ma il rapporto di Meta evidenzia “come questi diversi livelli interagiscono come un sistema”, afferma Norman.
Questi tipi di intuizioni potrebbero eventualmente modellare la progettazione dei sistemi di intelligenza artificiale. Alcuni di loro, come i chatbot, fanno già ampio affidamento sul linguaggio per elaborare informazioni e ragionare, proprio come fanno le persone.
“Il linguaggio è diventato il fondamento dell’intelligenza artificiale”, afferma King. “Quindi i principi computazionali che consentono al cervello, o a qualsiasi sistema, di acquisire tale capacità sono la motivazione chiave alla base di questo lavoro”.
( fonte: MIT Technology Review)
