Um copiloto de AI quadruplicou o desempenho deste dispositivo de leitura cerebral vestível
Uma série de startups de tecnologia está correndo para construir implantes cerebrais, mas pode haver limites de quão amplamente essa tecnologia invasiva pode ser adotada. Novas pesquisas mostram que o emparelhamento de IA com interfaces de computador cerebral menos invasivo pode fornecer outra direção promissora. Os implantes cerebrais de ponta que estão sendo desenvolvidos por empresas como Neuralink e Precision Neurocience são inicialmente destinadas a aplicações médicas. Mas os techno-otimistas também esperam que, no futuro, essa tecnologia possa ser usada pelo cotidiano para aumentar a cognição, controlar a tecnologia com seus pensamentos e até mesclar suas mentes com a IA. Mas implantar esses dispositivos requer cirurgia cerebral de risco e pode levar a reações imunes que degradam o desempenho de um implante ou até exigem remoção. Ao tratar deficiências graves ou doenças, esses riscos geralmente podem ser justificados, mas o cálculo é mais complicado para pessoas saudáveis sem necessidade médica real. Existem interfaces cerebrais menos invasivas que registram sinais elétricos de fora do crânio, mas geralmente são muito menos precisos na detecção de sinais cerebrais. Agora, pesquisadores da Universidade da Califórnia, Los Angeles, mostraram que a combinação desses dispositivos com um “copiloto de IA” pode aumentar drasticamente o desempenho e até permitir que as pessoas controlem um braço robótico. “Estamos buscando avenidas muito menos arriscadas e invasivas”, disse Jonathan Kao, que liderou a pesquisa, em um comunicado à imprensa. “Por fim, queremos desenvolver sistemas AI-BCI que ofereçam autonomia compartilhada, permitindo que pessoas com distúrbios de movimento, como paralisia ou ELA, recuperem alguma independência para tarefas diárias.” O dispositivo não invasivo que os pesquisadores usaram em suas experiências foram um capuz com 64 eletrodos projetados para capturar eletroencefalografia ou eg. Eles desenvolveram um algoritmo personalizado para decodificar esses sinais, que eles combinaram com copilotes de IA projetados para tarefas específicas. O sistema foi testado por quatro participantes do estudo, um dos quais foi paralisado da cintura para baixo. A primeira tarefa foi mover um cursor na tela do computador para pairar em oito alvos diferentes por pelo menos meio segundo. Usando a aprendizagem de reforço, a equipe treinou o copiloto da IA para inferir o que o usuário estava buscando analisando as entradas do decodificador EEG e a posição de dados dos objetivos e do cursor. The copilot then used this information help steer the cursor in the right direction.In a paper in Nature Machine Intelligence, the researchers report that the copilot boosted the success rate of the healthy participants by a factor of two compared to using the interface without AI, while the paralyzed participant saw their success rate quadruple.The researchers then had users control a robotic arm with the interface to move four colored blocks on a table to randomly placed markers. O copiloto para esta tarefa funcionou em princípios semelhantes, mas usou um feed de câmera para detectar a posição de blocos e alvos na mesa. Com a ajuda do copiloto, os participantes saudáveis resolveram a tarefa significativamente mais rápida. O participante paralisado não conseguiu concluir a tarefa sem a ajuda do copiloto, mas uma vez ativado, eles foram bem-sucedidos 93 % das vezes. Os pesquisadores dizem que o estudo mostra que esse tipo de “autonomia compartilhada”-onde os usuários de interface cerebral e interface do cérebro colaboram para resolver tarefas-podem aumentar significativamente o desempenho da tecnologia não-invasiva. Eles também sugerem que isso também poderia melhorar os implantes invasivos. Na verdade, o Neuralink já está experimentando abordagens semelhantes. No início deste ano, a MIT Technology Review informou que um dos sujeitos da empresa estava usando o AI Chatbot Grok para ajudar a redigir mensagens e acelerar a taxa em que ele poderia se comunicar. No entanto, Mark Cook na Universidade de Melbourne, na Austrália, disse à natureza que os pesquisadores precisam ter cuidado com o controle da IA nesses tipos de sets. “A autonomia compartilhada não deve ter o custo da autonomia do usuário, e há o risco de que as intervenções de IA possam substituir ou interpretar mal a intenção do usuário”, disse ele. No entanto, parece que o sonho de interfaces de computadores do cérebro, permitindo que a IA e as mentes humanas interajam com mais perfeição, pode estar chegando à frente.
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