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[인공지능-BCI] 뇌파를 해독할 수 있다는 것은 말을 할 수 있는 능력을 상실한 환자에게 다시 의사 소통하는 데 도움이 될 수 있으며 궁극적으로 인간이 컴퓨터와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제공할 수 있다. 이제 Meta 연구원들은 비침습적 뇌 스캔의 녹음을 사용하여 누군가가 듣고 있는 단어를 말할 수 있음을 보여주었다. Meta는 뇌파를 해독하여 듣고 있는 단어를 추측할 수 있는 AI를 구축했다.

https://singularityhub.com/2022/09/13/meta-built-an-ai-that-can-guess-the-words-youre-hearing-by-decoding-your-brainwaves/

JM Kim | 기사입력 2022/09/15 [00:00]

[인공지능-BCI] 뇌파를 해독할 수 있다는 것은 말을 할 수 있는 능력을 상실한 환자에게 다시 의사 소통하는 데 도움이 될 수 있으며 궁극적으로 인간이 컴퓨터와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제공할 수 있다. 이제 Meta 연구원들은 비침습적 뇌 스캔의 녹음을 사용하여 누군가가 듣고 있는 단어를 말할 수 있음을 보여주었다. Meta는 뇌파를 해독하여 듣고 있는 단어를 추측할 수 있는 AI를 구축했다.

https://singularityhub.com/2022/09/13/meta-built-an-ai-that-can-guess-the-words-youre-hearing-by-decoding-your-brainwaves/

JM Kim | 입력 : 2022/09/15 [00:00]

뇌파를 해독할 수 있다는 것은 말을 할 수 있는 능력을 상실한 환자에게 다시 의사 소통하는 데 도움이 될 수 있으며 궁극적으로 인간이 컴퓨터와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제공할 수 있다. 이제 Meta 연구원들은 비침습적 뇌 스캔의 녹음을 사용하여 누군가가 듣고 있는 단어를 말할 수 있음을 보여주었다.

 

과학자들이 우리의 생각과 의도에 대한 창을 제공할 수 있는 다양한 BCI(-컴퓨터 인터페이스) 기술을 개발함에 따라 인간의 뇌 활동을 조사하는 우리의 능력은 최근 수십 년 동안 크게 향상되었다.

 

가장 인상적인 결과는 뇌 신호를 해석하는 법을 배울 수 있는 AI와 결합하여 뇌의 회백질에 직접 전극을 이식하는 침습적 기록 장치에서 나왔다. 최근 몇 년 동안 이를 통해 누군가의 신경 활동에서 완전한 문장을 97% 정확도로 디코딩하고 시도한 필기 동작을 문자 메시지와 비슷한 속도로 텍스트로 직접 번역할 수 있다.

 

그러나 누군가의 뇌에 전극을 이식해야 하는 것은 분명한 단점이 있다. 이러한 위험한 절차는 간질과 같은 다른 의학적 문제를 해결하기 위해 뇌 기록이 필요한 환자에게만 의학적으로 정당화된다그리고 신경 프로브는 시간이 지남에 따라 성능이 저하되어 정기적으로 교체해야 할 가능성이 높아진다.

 

그래서 Meta AI 연구 부서의 연구원들은 위험한 뇌 수술 없이도 비슷한 목표를 달성할 수 있는지 조사하기로 결정했다. 인쇄 전 서버 arXiv에 게시된 논문에서 팀은 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스를 사용하여 기록된 뇌 활동을 기반으로 누군가가 듣고 있는 단어를 예측할 수 있는 AI 시스템을 개발했다고 보고했다.

 

FAIR(페이스북 인공지능 연구 Facebook Artificial Intelligence Research) 연구소의 연구원인 Jean Remi King TIME "누군가의 뇌에 전극을 삽입하는 것은 분명히 극도로 침습적인 일"이라고 말했다. “그래서 우리는 뇌 활동에 대한 비침습적 기록을 사용하려고 했다. 그리고 목표는 이야기에 대한 뇌의 반응을 해독할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것이었다.”

 

연구원들은 169명의 사람들이 말하는 사람의 녹음을 들을 때 수집한 4개의 기존 뇌 활동 데이터 세트에 의존했다. 각 지원자는 서로 다른 종류의 센서를 사용하여 두개골 외부에서 뇌의 전기적 활동을 감지하는 자기뇌검사(MEG) 또는 전자뇌검사(EEG)를 사용하여 기록되었다.

 

그들의 접근 방식은 뇌와 오디오 데이터를 3초 길이의 스니펫으로 분할하고 이를 신경망에 입력한 다음 이 둘을 연결할 수 있는 패턴을 찾는 것이었다. 이 데이터로 AI를 훈련시킨 후 이전에 볼 수 없었던 데이터로 테스트했다.

 

시스템은 72.5%의 상위 10위 정확도를 달성한 MEG 데이터 세트 중 하나에서 최고의 성능을 보였다, 뇌파 세그먼트와 연결될 확률이 가장 높은 10개의 단어를 순위화했을 때 정확한 단어가 72.5%의 확률로 거기에 있었다는 의미이다.

 

별 것 아닌 것처럼 들릴 수도 있지만, 793개 단어의 잠재적인 어휘 중에서 선택했다는 점을 기억하는 것이 중요하다. 이 시스템은 다른 MEG 데이터 세트에서 67.2%의 점수를 얻었지만 EEG 데이터 세트에서는 31.4 19.1의 상위 10 정확도를 얻었다.

 

분명히 이것은 실제 시스템과는 거리가 멀지만 어려운 문제에 대한 상당한 진전을 나타낸다. 비침습적 BCI는 신호 대 잡음비가 훨씬 더 나쁘므로 이러한 방식으로 신경 활동을 해독하는 것은 어렵지만 성공하면 훨씬 더 널리 적용 가능한 기술이 될 수 있다.

 

하지만 모든 사람이 이것이 해결할 수 있는 문제라고 확신하는 것은 아니다. 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 토마스 노펠(Thomas Knopfel)은 뉴 사이언티스트와의 인터뷰에서 이러한 비침습적 접근 방식을 사용하여 생각을 조사하는 것은 "구식 아날로그 전화 모뎀을 통해 HD 영화를 스트리밍하려는 것"과 같으며 그러한 접근 방식이 실제 정확도 수준에 도달할 수 있는지에 대해 의문을 제기했다.

 

일론 머스크의 Neuralink와 같은 회사는 또한 기술이 발전함에 따라 침습적 접근 방식에 대한 우리의 불안함을 극복하고 일상적인 사람들이 뇌 이식을 받을 수 있는 기회를 열 것이라고 장담하고 있다.

 

그러나 Meta 팀의 연구는 초기 단계이며 개선의 여지가 많다. 그리고 비침습적 뇌 스캐닝을 해독할 수 있는 모든 사람을 위한 상업적 기회는 시도에 대한 많은 동기를 제공하게 된다.

 

이미지 출처: Pixabay/ Dung Tran

 
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