소셜 미디어 대기업 메타는 최근 획기적인 연구 결과를 발표했으며, 이는 인간 뇌의 신경 신호를 읽음으로써 텍스트 입력을 가능하게하는 혁신적인 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치를 성공적으로 개발했습니다. 혁신적인 기술은 최첨단 뇌 스캔 기술과 딥 러닝 AI 모델을 사용하여 타이핑 할 때 인간이 생성 한 EEG 신호를 성공적으로 해독하고 심지어 전체 문장을 재구성 한 메타 과학자 팀의 두 가지 상세한 연구에서 시연되었습니다. 이러한 혁신은 기술과 인간의 뇌의 깊은 통합을 보여줄뿐만 아니라 미래의 인간 컴퓨터 상호 작용을위한 새로운 가능성을 열어줍니다.
이 기술의 핵심은 뇌에서 약한 자기 신호를 포착하는 Magneto-Electroencephalography (MEG)라는 스캐너에 의존합니다. 전통적인 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술과 달리이 장치는 침습적 수술이 필요하지 않으며 뇌와 직접 접촉하지 않고 작동 할 수 있으므로 사용에 대한 장벽과 잠재적 위험이 크게 줄어 듭니다. 그러나이 장치의 중대한 제한 사항도 있습니다. 무게는 거의 반 톤이며 최대 2 백만 달러이며, 신호의 지구 자기장의 간섭을 피하기 위해 전용 차폐 실에서만 사용할 수 있습니다. 또한 사용자는 작동 중에 헤드를 계속 유지해야하며 약간의 움직임으로 인해 신호 손실이 발생할 수 있습니다.
그럼에도 불구 하고이 기술은 인상적인 잠재력을 보여주었습니다. 연구 데이터에 따르면이 시스템은 정확도가 최대 80%의 "숙련 된"타이피스트로 누르는 키를 감지 할 수 있습니다. 이 정확도는 아직 완벽에 도달하지 못했지만 뇌 신호를 디코딩하여 완전한 문장을 구성하는 것으로 충분합니다. 이를 달성하기 위해 연구팀은 사용자가 입력 한 수천 개의 캐릭터를 관찰함으로써 그들이 누르는 키를 배우고 예측하는 "Brain2QWerty"라는 딥 러닝 시스템을 개발했습니다.
현재 기술은 여전히 실제 적용과는 거리가 멀지 만 메타 연구원들은이 발견에 대해 확신합니다. 그들은이 연구가 인간의 두뇌가 언어 형성에서 계층 적 구조를 따르는 이론을 확인할뿐만 아니라 인공 지능의 추가 개발을위한 새로운 아이디어를 제공한다고 믿는다. 메타의 두뇌 책임자이자 AI 팀 인 장-레미 킹 (Jean-Rémi King)은 인간 뇌의 작업에 대한 깊은 이해가 기계 지능의 발전에 획기적인 것을 가져올 수 있다고 말했다.
핵심 사항 :
Meta는 뇌 신호를 통해 텍스트를 입력 할 수있는 비 침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치를 개발했습니다.
이 장치의 무게는 반 톤, 최대 2 백만 달러이며 특수 환경에서 사용해야합니다.
현재 정확도는 80%이지만 여전히 개선되어야하며 실제 응용 프로그램과는 거리가 멀다.