この研究では、35人の健康なボランティアを対象に、Brain2Qwertyの有効性が実証されたという。参加者が文章を入力している際の脳活動を記録し、AIモデルを訓練して脳信号から文章を再構築した。 この実験では、脳信号から文字を解読する精度が最大80%に達し、文章の再構築に成功した。 Metaは、脳が思考を言葉の配列に変換する仕組みをAIで解明する研究も行っている。毎秒1000回の脳のスナップショットを解析し、思考が単語、音節、文字に変換される瞬間を特定する研究により、脳が文の意味のような抽象的なレベルから指の動きのような具体的な行動へと、段階的に情報を変換する過程が明らかになってきているという。 この研究は、非侵襲的なBCI(ブレインコンピュータインタフェース)の開発に繋がり、脳の言語生成の神経メカニズムの解明はAMI(高度な機械知能)の開発に貢献する可能性があるとMetaは説明している
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