Технология основана на интерфейсе «мозг-компьютер» (BCI). В двигательную кору мозга имплантируются массивы микроэлектродов, которые фиксируют нейронную активность. Алгоритмы искусственного интеллекта затем анализируют эти сигналы и преобразуют их в слова или команды для внешних устройств.

Интерфейсы «мозг-компьютер» в основном применяются для управления протезами или для расшифровки попыток речи, когда человек с параличом старается произнести слова, но мышцы не подчиняются. Такие попытки часто оказываются медленными и утомительными, а при частичном параличе сопровождаются посторонними звуками и трудностями с дыханием. Теперь же исследователи показали, что эти системы способны работать и с «внутренней речью» — мыслями, которые человек формирует в голове, не произнося их вслух.

В исследовании участвовали четыре добровольца с тяжелыми нарушениями речи, вызванными боковым амиотрофическим склерозом (БАС) или инсультом ствола мозга. Электроды фиксировали активность мозга, когда участники либо пытались говорить, либо мысленно представляли себе слова. Выяснилось, что оба типа активности задействуют одни и те же зоны мозга и формируют схожие паттерны, хотя внутренняя речь выражена слабее.

Несмотря на это, сигналы оказались достаточно четкими для машинного обучения. Алгоритмы смогли расшифровывать предложения из словаря объемом до 125 тысяч слов. В ряде экспериментов точность достигала 74%. BCI также улавливал непреднамеренные мысли, например, цифры, когда участники считали предметы на экране. Это первый случай, когда подобные результаты были получены именно для внутренней речи.

Чтобы обеспечить безопасность и контроль, ученые внедрили систему «мысленного пароля». Декодирование активируется только тогда, когда пользователь мысленно произносит заранее выбранное ключевое слово. В одном из тестов фраза «chitty chitty bang bang» разблокировала систему с вероятностью более 98%. Это решение помогает избежать непреднамеренного считывания случайных мыслей и защитить конфиденциальность.

В будущем, благодаря более совершенным датчикам и алгоритмам, такие интерфейсы смогут работать быстрее и точнее, позволяя лучше декодировать внутреннюю речь. Ученые планируют исследовать также другие области мозга, связанные с языком и слухом, чтобы нейрокомпьютерные системы в конечном итоге обеспечивали общение, столь же плавное и естественное, как обычный разговор.