Внутрішньокіркові інтерфейси мозок-комп'ютер (iBCI), які декодують уявний рукописний текст, досягли вражаючої швидкості для англійської мови, але вони потребують навчання на кожній літері. Нове дослідження показує, що мозок може використовувати універсальний набір рухових будівельних блоків, що дозволить декодерам розпізнавати абсолютно нові символи — zero-shot.
Дослідження
Срінівас Равішанкар та Вірджинія де Са з Каліфорнійського університету в Сан-Дієго розробили обчислювальну структуру для узгодження нейронної активності з уявними рухами руки. Використовуючи великий набір даних внутрішньокіркових записів, вони навчили алгоритм машинного навчання розпізнавати кінематичні штрихи, з яких складаються літери. Потім модель протестували на літерах, яких вона ніколи не бачила під час навчання. Вона досягла 64% hits@3 — тобто правильна літера була серед трьох найкращих варіантів у 64% випадків. Цей результат свідчить про те, що моторна кора представляє рукописний текст як комбінації спільних, консервативних рухових примітивів.
Чому це важливо
Наразі iBCI для логографічних мов, таких як китайська чи японська, потребували б навчання на тисячах символів, що непрактично. Декодер zero-shot міг би обійти це, зробивши нейропротезування життєздатним для мільярдів людей. Для тих, хто цікавиться когнітивістикою, це дослідження підтверджує ідею, що складні навички розкладаються на повторювані компоненти — принцип, який може стосуватися навчання, пам'яті і навіть IQ.
Що ви можете зробити
Ви можете дослідити власну нейропластичність, практикуючи складні рухові послідовності, наприклад, вивчаючи каліграфію чи музичний інструмент. Ці заняття можуть зміцнити здатність мозку комбінувати рухові примітиви, підтримуючи вашу моторну систему в тонусі.
Джерело: arXiv q-bio.NC
Цікавитесь власним мозком? Пройдіть наш безкоштовний адаптивний IQ-тест або спробуйте 306 рівнів тренування мозку.
