Сигналы мозга содержат динамические нейронные паттерны, которые перманентно отражают комбинацию действий. И если раньше ученым не удавалось структурировать эти паттерны, то искусственный интеллект без труда справился с задачей. Например, если человек набирает текст на клавиатуре и в то же время хочет пить, то новый алгоритм сможет определить движения пальцев, но не станет фокусироваться на жажде. И наоборот — система может быть настроена как на действие, так и на состояние.
«Эта работа имеет большое значение для армии и Министерства обороны в целом, поскольку она дает основу для декодирования поведения на основе сигналов мозга, которые его генерируют. В качестве примера будущего применения, алгоритмы могут предоставить солдатам необходимую обратную связь для принятия корректирующих мер в результате усталости или стресса», — заявил руководитель программы Хамид Крим.
По словам Крима, алгоритм будет особенно полезен в паре с нейронными интерфейсами. Если ИИ обнаружит, что человек на поле боя находится в состоянии стресса или перегружен, компьютер быстро оповестит штаб и боевую группу. В перспективе система будет идентифицировать паттерны раньше самого человека, подключенного к новому интерфейсу.
Ученые протестировали технологию на стандартных наборах данных о мозге во время выполнения различных движений рук и глаз. Алгоритм подтвердил эффективность — нейронные паттерны были точно разделены на две группы. Более того, система показала, что способна предсказывать кинематику движения, просто сканируя сигналы мозга. Следующая ступень исследования — научить ИИ расшифровывать конкретные действия и чувства. В том числе для общения между людьми без слов.
«Если вы можете разговаривать со своей машиной, и машина разговаривает с другой машиной, а та машина разговаривает с другим солдатом, вы, по сути, получаете полную связь, даже не произнося ни слова», — пояснили ученые.
Сейчас программа поддерживается Управлением армейских исследований (ARO), Калифорнийским университетом в Беркли, Университетом Дьюка и Нью-Йоркским университетом. ARO также выделит дополнительные $6,25 млн. на доработку технологии в течение следующих пяти лет.