เมื่อ AI สามารถสร้างชุดความคิดของมนุษย์ขึ้นใหม่จากคลื่นสมองได้แบบเรียลไทม์

นักวิจัยจาก บริษัท ของรัสเซีย Neurobotics และสถาบันฟิสิกส์และเทคโนโลยีแห่งมอสโกได้ค้นพบวิธีการแสดงภาพสมองของคน ๆ หนึ่ง โดยเลียนแบบสิ่งที่พวกเขาสังเกตเห็นได้แบบเรียลไทม์ 

ซึ่งสิ่งนี้จะช่วยในการสร้างอุปกรณ์การฟื้นฟูสมรรถภาพหลังการผ่าตัดที่ควบคุมโดยสัญญาณสมอง ทีมนักวิจัยได้ตีพิมพ์ผลงานวิจัยลงบน bioRxiv และโพสต์วิดีโอออนไลน์โดยแสดงระบบ “อ่านใจ” ได้สำเร็จ

ในการพัฒนาอุปกรณ์ที่ควบคุมโดยสมอง และวิธีการรักษาโรคทางปัญญาและการฟื้นฟูสมรรถภาพหลังการทำ neurobiologists ซึ่งต้องมีความเข้าใจว่าสมองเข้ารหัสข้อมูลอย่างไร สิ่งสำคัญคือการศึกษากิจกรรมสมองของผู้คนที่รับรู้ข้อมูลภาพ ตัวอย่างเช่น ขณะพวกเขากำลังดูวิดีโอ เป็นต้น

โซลูชันที่มีอยู่สำหรับการแยกภาพที่สังเกตได้จากสัญญาณสมองนั้นอาจใช้คลื่น MRI หรือวิเคราะห์สัญญาณที่ได้รับผ่านการปลูกถ่ายโดยตรงจากเซลล์ประสาท ทั้งสองวิธีมีการใช้งานที่ค่อนข้าง จำกัด ในการปฏิบัติทางคลินิกและในชีวิตประจำวัน

โดยอินเตอร์เฟซคอมพิวเตอร์กับสมองที่พัฒนาโดย MIPT และNeurobotics อาศัย เทคโนโลยี Neural Network และสัญญาณ EEG ซึ่งเป็นเทคนิคในการบันทึกคลื่นสมองผ่านขั้วไฟฟ้าที่วางไว้บนหนังศีรษะ โดยการวิเคราะห์กิจกรรมของสมองระบบจะสร้างภาพที่เห็นโดยบุคคลผ่านข้อมูล EEG แบบเรียลไทม์

การสร้างภาพจากสมองได้แบบเรียลไทม์
การสร้างภาพจากสมองได้แบบเรียลไทม์

“ เรากำลังทำงานในโครงการ Assistive Technologies ของ Neuronet ใน National Technology Initiative ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ส่วนต่อประสานระหว่างคอมพิวเตอร์และสมองที่ช่วยให้ผู้ป่วยหลังการผ่าตัดใช้ในการควบคุมแขน เพื่อการฟื้นฟูระบบประสาท หรือผู้ป่วยที่เป็นอัมพาต  

เป้าหมายสูงสุดคือการเพิ่มความแม่นยำของการควบคุมระบบประสาทสำหรับบุคคลที่มีสุขภาพดีเช่นเดียวกัน” Vladimir Konyshev หัวหน้าห้องปฏิบัติการ Neurorobotics ที่ MIPT กล่าว

ในส่วนแรกของการทดลองนักประสาทวิทยาได้ขอให้อาสาสมัครที่มีสุขภาพดีชม 20 นาทีของวิดีโอ YouTube  โดยทีมนักวิจัยได้เลือกวิดีโอ 5 หมวดหมู่ : รูปที่เป็นแบบนามธรรม น้ำตก ใบหน้ามนุษย์ กลไกการเคลื่อนไหว และกีฬาแข่งรถ 

จากการวิเคราะห์ข้อมูล EEG นักวิจัยแสดงให้เห็นว่ารูปแบบคลื่นสมองนั้นแตกต่างกันสำหรับวิดีโอแต่ละประเภท สิ่งนี้ทำให้ทีมวิเคราะห์การตอบสนองของสมองต่อวิดีโอได้แบบเรียลไทม์

ในขั้นตอนที่สองของการทดสอบจะมีการสุ่มหมวดหมู่สามหมวดหมู่จากหมวดหมู่เดิมทั้ง 5 หมวดหมู่ นักวิจัยได้พัฒนาโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) สองเครือข่าย หนึ่งสำหรับสร้างภาพเฉพาะหมวดหมู่แบบสุ่มจาก “สัญญาณรบกวน” และอีกรูปแบบหนึ่งสำหรับสร้าง “เสียงรบกวน” ที่คล้ายกันจาก EEG จากนั้นทีมได้ทำการ Training ผ่าน Neural Network ให้ทำงานร่วมกันในลักษณะที่เปลี่ยนสัญญาณ EEG ให้เป็นภาพจริงคล้ายกับที่ผู้ทดสอบกำลังเฝ้าสังเกต

ลกอริทึมการทำงานของระบบสมองและคอมพิวเตอร์ (BCI) เครดิต: Anatoly Bobe / Neurobotics และ@tsarcyanide / MIPT Press Office
ลกอริทึมการทำงานของระบบสมองและคอมพิวเตอร์ (BCI) เครดิต: Anatoly Bobe / Neurobotics และ@tsarcyanide / MIPT Press Office

ในการทดสอบความสามารถของระบบในการมองเห็นการทำงานของสมอง ผู้เข้าร่วมจะถูกแสดงวิดีโอที่มองไม่เห็นจากหมวดหมู่เดียวกันก่อนหน้านี้ ซึ่งขณะที่พวกเขาดู ข้อมูล EEGs จะถูกบันทึกและส่งไปยังเครือข่ายประสาท ระบบผ่านการทดสอบและสามารถสร้างภาพที่น่าเชื่อถือซึ่งสามารถแบ่งได้อย่างง่ายดายอย่างที่เราเห็นในรูปข้างล่าง

แต่ละคู่นำเสนอเฟรมจากวิดีโอที่ดูโดยผู้ทดสอบและภาพที่สร้างขึ้นโดยเครือข่ายประสาทเทียม เครดิต: Grigory Rashkov / Neurobotics
แต่ละคู่นำเสนอเฟรมจากวิดีโอที่ดูโดยผู้ทดสอบและภาพที่สร้างขึ้นโดยเครือข่ายประสาทเทียม เครดิต: Grigory Rashkov / Neurobotics

“ อิเลคโทรนิคฮาโลแกรม คือ ชุดของสัญญาณสมองที่บันทึกจากคลื่นสมอง นักวิจัยเคยคิดว่าการศึกษากระบวนการทางสมองผ่าน EEG นั้นเหมือนกับการหาโครงสร้างภายในของเครื่องจักรไอน้ำโดยการวิเคราะห์ควันที่ตกค้างจากรถไฟไอน้ำ”  Grigory Rashkov ผู้ร่วมเขียนบทความวิจัยจาก MIPT และโปรแกรมเมอร์ที่ Neurobotics “เราไม่ได้คาดหวังว่าจะมีข้อมูลเพียงพอที่จะสร้างภาพที่บุคคลสังเกตได้ แต่มันกลับกลายเป็นว่าเป็นไปได้ดีทีเดียว”

“ ยิ่งไปกว่านั้นเราสามารถใช้สิ่งนี้เป็นพื้นฐานสำหรับอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์กับสมองได้แบบเรียลไทม์ ภายใต้เทคโนโลยียุคปัจจุบัน อินเทอร์เฟซสำหรับระบบประสาทที่สร้างโดย Elon Musk เผชิญกับความท้าทายของการผ่าตัดที่ซับซ้อนและการเสื่อมสภาพอย่างรวดเร็วเนื่องจากกระบวนการทางธรรมชาติ

ทีมนักวิจัยหวังว่าในที่สุดเราจะสามารถออกแบบส่วนต่อประสานประสาทราคาไม่แพงซึ่งไม่ต้องใช้การฝังแบบผ่าตัดเข้าไปในสมองจริง ๆ ” นักวิจัยกล่าวเสริม

เราได้เห็นเทคโนโลยี ที่มีการเชื่อมต่อสมองเข้ากับคอมพิวเตอร์ (Brain Machine Interface) ที่มีการวิจัยเรื่องราวเหล่านี้เป็นจำนวนมากในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่งรวมถึงโครงการ NeuralLink ของ Elon Musk ด้วยเช่นกัน

เช่นเดียวกับเทคโนโลยี Brain Machine Interface เทคโนโยโลยีอย่างที่เราเห็นในบทความนี้ นั้นก็ใช้รูปแบบคล้าย ๆ กัน ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ส่วนต่อประสานระหว่างคอมพิวเตอร์และสมองที่ช่วยให้ผู้ป่วยหลังการผ่าตัดใช้ในการควบคุมแขน เพื่อการฟื้นฟูระบบประสาท หรือผู้ป่วยที่เป็นอัมพาต  

ซึ่งผมก็เชื่อว่า เราจะเห็นเทคโนโลยีเหล่านี้ ที่กำลังก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว สามารถช่วยเหลือผู้ป่วยที่มีปัญหากับอวัยวะต่าง ๆ ของพวกเขาไม่ว่าจะเป็นดวงตา แขนขา ที่พิการ หรือ อื่น ๆ ได้อีกมากมายในอนาคตอย่างแน่นอนครับ

References : https://mipt.ru/english/news/neural_network_reconstructs_human_thoughts_from_brain_waves_in_real_time

เมื่อนักวิจัยสามารถต่อสมองเข้ากับคอมพิวเตอร์ได้สำเร็จ

การเชื่อมต่อสมองของมนุษย์เข้ากับคอมพิวเตอร์จะกลายเป็นเรื่องปรกติภายในหนึ่งทศวรรษหรือประมาณนั้น โดยมีอุปกรณ์เชื่อมต่อสมอง (BMI) หลายสิบล้านเครื่องถูกจำหน่ายในทุกๆ ปี

BMIs (Brain Machine Interfaces) เป็นงานที่น่าสนใจในการวิจัยที่มีศักยภาพสูงโดยเสนอความสามารถในการเชื่อมต่อสมองมนุษย์กับคอมพิวเตอร์โดยตรงเพื่อแชร์ข้อมูลหรือควบคุมอุปกรณ์ต่าง ๆ 

งานบางส่วนของ BMI นั้นไม่เกินเลยจากนิยายวิทยาศาสตร์ที่เคยนึกว่าเป็นเรื่องเพ้อฝัน  ซึ่งบริษัทที่รู้จักกันดีที่สุดที่ทำงานกับเทคโนโลยีนี้ คือ Neuralink บริษัท ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Elon Musk ซึ่งมีจุดประสงค์ในการพัฒนาอุปกรณ์ ‘neural lace’ แบนด์วิดธ์สูงพิเศษเพื่อเชื่อมต่อมนุษย์และคอมพิวเตอร์

อย่างน้อยส่วนหนึ่งของเหตุผลที่มัสค์ สนใจในความคิดเกี่ยวกับการเชื่อมต่อสมอง – คอมพิวเตอร์คือเทคโนโลยีดังกล่าวสามารถช่วยเหลือมนุษย์ที่ตามคนอื่นไม่ค่อยจะทัน ด้วยปัญญาประดิษฐ์อัจฉริยะที่ชาญฉลาด  แนวคิดก็คือการเชื่อมโยงจิตใจของเราโดยตรงไปยัง AI ด้วยลิงก์แบนด์วิธสูง

อย่างไรก็ตามรูปแบบพื้นฐานของเทคโนโลยี BMI ได้ถูกนำมาใช้ในทางการแพทย์มานานหลายปีแล้วเช่นประสาทหูเทียมซึ่งให้ความรู้สึกถึงเสียงแก่คนที่หูหนวกหรือได้ยินยาก ซึ่งยังรวมถึงอีกกรณีที่ใช้ทางการแพทย์ในการเป็นขาเทียม

แต่รูปแบบ BMI ที่มีความทะเยอทะยานมากขึ้นเช่นการควบคุมหรือสื่อสารกับคอมพิวเตอร์หรือ Avatar นั้นยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

ถึงกระนั้นนักวิเคราะห์ด้านเทคโนโลยี Juniper Research  คาดการณ์ว่ายอดขายอุปกรณ์ BMI จะสูงถึง 25.6 ล้านเครื่อง ภายในปี 2573 เพิ่มขึ้นจากประมาณ 350,000 ในปี 2562 คาดการณ์ว่า BMI จะขยายตัวเกินกว่าจะใช้เพียงในกรณีการทดลองทางการแพทย์  

อุปกรณ์ดังกล่าวจะให้ความสามารถในการควบคุมสถานการณ์เสมือนจริง นักวิเคราะห์กล่าวเสริมว่าการยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้  ซึ่งรวมถึงฟังก์ชั่นเพื่อสุขภาพเช่นการทำสมาธิแบบมีไกด์คอยช่วยเหลือ หรือ การเสริมคุณภาพในการนอนหลับ

จูนิเปอร์กล่าวว่าในสัดส่วนของอุปกรณ์ทางการแพทย์จะผลักดันรายได้ คิดเป็นถึง 78% ของรายได้ทั้งหมดในปี 2573 “อุปกรณ์การแพทย์เช่นอุปกรณ์การทดลองทางสายตาและแขนขาเทียมจะมีราคาแพงมาก ซึ่งมาพร้อมกับการวิจัยและการทดลองทางคลินิกที่จำเป็นเพื่อให้ใช้งานได้เต็มศักยภาพ” นักวิเคราะห์กล่าวว่าเทคโนโลยีอินเทอร์เฟซต่าง ๆ ล้วนแล้วแต่มีศักยภาพในการเติบโตสูง ซึ่งรวมถึง เครื่องมืออย่าง electroencephalography  (EEG) อีกด้วย 

ในขณะที่จูนิเปอร์กล่าวว่า EEG นั้นมีราคาไม่แพงเนื่องจาก เป็นเครื่องมือที่มีอยู่จำนวนมากในวงการแพทย์อยู่แล้ว  และเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการยอมรับของผู้บริโภค ซึ่งในตอนนี้นั้นมีผู้บริโภคเพียงไม่กี่คนที่เต็มใจที่จะให้สมองของพวกเขาได้รับการผ่าตัด เพื่อเชื่อมต่อกับคอมพิวเตอร์ สำหรับทดลองของเทคโนโลยีนี้นั่นเอง

References : 
https://www.zdnet.com/article/10-years-from-now-your-brain-will-be-connected-your-computer/