Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Trường Đại học California, San Francisco, đã tiến thêm một bước để phát triển một máy tính có thể giải mã lời nói trong trí óc người. Trong bài báo công bố trên tạp chí Nature Neuroscience, nhóm nghiên cứu đã mô tả cách tiếp cận của họ trong việc sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để đọc và dịch nghĩa các suy nghĩ của người.

Hơn thế kỷ qua, nhiều người đã tự hỏi liệu có thể tạo ra một cỗ máy có thể đọc được suy nghĩ của con người. Những ý tưởng như vậy thường được thể hiện trong các bộ phim mà trong đó các nhà khoa học đã cố gắng đọc được suy nghĩ của một điệp viên hay những tên khủng bố. Gần đây, các hệ thống như vậy được xem là một phương pháp thích hợp cho những người khuyết tật về khả năng giao tiếp. Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo, cụ thể hơn là mạng lưới thần kinh cùng với các máy móc có thể đọc được sóng não và dịch các ý nghĩ thành các từ ngữ có thể giúp tiến gần hơn tới việc biến khả năng thành hiện thực. Trong nỗ lực mới này, nhóm nghiên cứu đã đưa ý tưởng tiến lên một bước bằng cách phát triển một hệ thống có thể giải mã toàn bộ các câu, mệnh đề.

Nghiên cứu này liên quan đến việc phát triển một hệ thống AI tiên tiến hơn. Nhóm nghiên cứu cũng đã tuyển chọn được bốn người phụ nữ bị mắc chứng động kinh tham gia vào nghiên cứu. Mỗi người được cấy ghép các điện cực trong não để theo dõi các tình trạng của họ. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các bài đọc từ các điện cực để thu các tín hiệu não bộ ở bên trong các vùng khác nhau trong não của họ khi họ đọc to các câu. Dữ liệu từ các điện cực được gửi đến một mạng lưới thần kinh để xử lý thông tin liên kết các tín hiệu não nhất định với các từ khi chúng xử lý và nói ra bởi 4 người tham gia nghiên cứu. Mỗi câu được nói hai lần, nhưng chỉ câu đầu tiên được sử dụng để huấn luyện mạng lưới thần kinh, câu thứ hai được sử dụng cho mục đích kiểm chứng. Sau khi xử lý dữ liệu tín hiệu não, mạng thần kinh đầu tiên đã gửi các kết quả đến mạng thần kinh thứ hai để cố gắng tạo thành câu hoàn chỉnh từ chúng.

Các nhà nghiên cứu thấy rằng hệ thống của họ có tỷ lệ lỗi tình huống tốt nhất (best-case scenario) chỉ 3%. Tuy nhiên, họ lưu ý hệ thống này làm việc với vốn từ vựng giới hạn, chỉ 250 từ, ít hơn rất nhiều so với hàng trăm ngàn câu mà hầu hết mọi người đều có thể nhận ra. Tuy nhiên nhóm nghiên cứu cho rằng hệ thống này phù hợp cho một người không thể nói bất cứ lời nào.

P.T.T (NASATI), theo https://medicalxpress.com/news/2020-03-closer-mind-reading.html, 31/3/2020