\u010covjek koji je ostao paraliziran od vrata na dolje u nesre\u0107i prije vi\u0161e od deset godina, napisao je re\u010denice koriste\u0107i ra\u010dunalni sustav koji zami\u0161ljeni rukopis pretvara u rije\u010di.<\/p>\n\n\n\n
Ovo je prvi put da su znanstvenici stvorili re\u010denice iz mo\u017edane aktivnosti povezane s rukopisom, \u0161to utire put sofisticiranijim ure\u0111ajima koji \u0107e u budu\u0107nosti pomagati paraliziranim ljudima da br\u017ee i jasnije komuniciraju. <\/p>\n\n\n\n
\u0160ezdesetogodi\u0161njak, poznat kao T5, koji je izgubio gotovo svu pokretnost od vrata na dolje nakon ozljede kralje\u017eni\u010dke mo\u017edine 2007. godine, uspio je napisati 18 rije\u010di u minuti dok je bio povezan sa sustavom. Na pojedina\u010dnim slovima, njegovo \u201cpisanje umom\u201d bilo je vi\u0161e od 94% to\u010dno.<\/p>\n\n\n\n
Frank Willett, istra\u017eiva\u010d projekta na Sveu\u010dili\u0161tu Stanford u Kaliforniji, rekao je da je pristup otvorio vrata dekodiranju drugih misaonih radnji, poput tipkanja s 10 prstiju i poku\u0161aja govora za pacijente koji su trajno izgubili glas.<\/p>\n\n\n\n
Znanstvenici su razvili brojne softverske pakete i ure\u0111aje koji poma\u017eu paraliziranim ljudima pri komunikaciji, od programa za prepoznavanje govora do sustava kursora stvorenog za pokojnog Stephena Hawkinga, koji je koristio zaslon na kojem se kursor automatski pomicao preko slova abecede. Da bi odabrao slovo i stvorio rije\u010di, jednostavno je koristio mi\u0161i\u0107e obraza.<\/p>\n\n\n\n
Pacijent T5 se devet godina nakon nesre\u0107e upisao na klini\u010dko ispitivanje nazvano BrainGate2, \u010diji je cilj bio istra\u017eivanje sigurnosti su\u010delja mozak-ra\u010dunalo (BCI). Rije\u010d je o malim ugradivim ra\u010dunalnim \u010dipovima koji elektri\u010dnu aktivnost o\u010ditavaju direktno iz mozga. \u010covjek je imao dva ra\u010dunalna \u010dipa sa 100 elektroda, smje\u0161tena na lijevoj strani njegovog mozga gdje neuroni \u0161alju signale za kontrolu desne ruke.<\/p>\n\n\n\n
Willet i njegove kolege zamolili su pacijenta T5 da zamisli da dr\u017ei olovku iznad bloka papira, a zatim da poku\u0161a napisati pojedina\u010dna slova abecede, iako nije mogao pomicati \u0161aku ni ruku. Dok je poku\u0161avao, zabilje\u017eili su aktivnosti iz mo\u017edane regije koja bi kontrolirala njegove pokrete. Znanstvenici su otkrili da vi\u0161e od 10 godina nakon nesre\u0107e \u010dovjekov mozak i dalje stvara razli\u010dite obrasce \u017eiv\u010dane aktivnosti za svako slovo i razli\u010dite interpunkcijske znakove . Snimke zabilje\u017eene kod T5 dok je poku\u0161avao ispisati primjere re\u010denica, kori\u0161teni su za obuku algoritma umjetne inteligencije. Mnogo kasnije, algoritam je mogao u stvarnom vremenu predvidjeti koje slovo \u010dovjek poku\u0161ava napisati s 94,1% to\u010dnosti. Kada su znanstvenici dodali automatsko ispravljanje, to\u010dnost je porasla na 99%.<\/p>\n\n\n\n
Tijekom sesija, T5 je \u010desto osje\u0107ao da se zami\u0161ljena olovka u njegovoj ruci kre\u0107e po stranici i ocrtava slova te da mo\u017ee br\u017ee \u201cpisati\u201d ako koristi mala slova, rekao je Willetts.<\/p>\n\n\n\n
Ipak, nepoznanica je koliko bi algoritam mogao dobro funkcionirati za jezike koji nisu zasnovani na latinici. Primjerice, tamilski jezik ima 247 slova, od kojih mnoga izgledaju sli\u010dno, \u0161to bi moglo zbuniti algoritam. Pro\u0107i \u0107e jo\u0161 dosta vremena dok takvi sustavi ne budu spremni za \u0161iru upotrebu.<\/p>\n\n\n\n
U popratnom komentaru, Orsborn i Pavithra Rajeswaran, tako\u0111er sa Sveu\u010dili\u0161ta u Washingtonu, pi\u0161u da \u0107e implementacijski BCI \u201cmorati pru\u017eiti ogromne prednosti u pogledu performansi i upotrebljivosti kako bi opravdao tro\u0161kove i rizike povezane s ugradnjom elektroda u mozak\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Iako nam ovo daje puno razloga za optimizam u pogledu budu\u0107nosti BCI-a, ipak, ostaje izazov razviti sustave koje mo\u017eemo koristiti u svakodnevnom \u017eivotu.<\/p>\n\n\n\n