Сотрудники Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта (ИИ) Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова нашли метод для повышения качества и скорости связи в интерфейсе «мозг-компьютер». Для этого они применили новый метод компенсации ошибок на основе больших языковых моделей. О перспективном открытии рассказали в пресс-службе учебного заведения. Подписывайтесь на Telegram-канал про технологии «Авторы предложили новый подход к улучшению работы нейроинтерфейсов „мозг — компьютер”, предназначенных для набора текста людьми с тяжелыми нарушениями речи и движений. Интеграция в систему большой языковой модели позволила компенсировать ошибки интерфейсов и повысить скорость коммуникации», — сообщили в вузе.
В работе было задействовано устройство под названием «P300 спеллер». Оно позволяет набирать текст взглядом, когда пользователь смотрит на мигающие на экране символы. Во время вспышки на дисплее регистрируется характерный электрический сигнал, возникающий в человеческом мозге, и на его основе определяется выбранная буква или цифра. Несмотря на высокую надёжность, похвастаться высокой скоростью работы подобные системы не могут — 1-2 слова в минуту, так как от пользователя требуется довольно продолжительная фиксация на одном символе.
Авторы экспериментов решили отказаться от метода безошибочного ввода данных в пользу возможных опечаток на уровне слов. Черновой вариант набранной фразы передаётся искусственному интеллекту, который выявляет ошибки и опечатки и исправляет их.«Большая языковая модель не только исправляет ошибки, но и предсказывает следующие слова, предлагая их пользователю», — пояснил профессор Михаил Лебедев, научный сотрудник Центра ИИ МГУ.
В ходе тестов с участием добровольцев учёные смоделировали ситуацию с ускоренным вводом текста, который потом обрабатывался несколькими языковыми моделями: ChatGPT, DeepSeek и Grok.«Результаты показали, что все три модели успешно восстанавливали исходный смысл предложений. По мнению авторов, такой симбиоз нейроинтерфейса и языковой модели позволяет значительно увеличить скорость общения, снижая требования к точности распознавания отдельных символов. Кроме того, он расширяет функциональность нейроинтерфейса, позволяя системе не только распознавать текст, но и контекстно корректировать формулировки», — пояснили в МГУ.
Также там сообщили, что разработанный метод применим не только к установке «P300 спеллер», но и к более быстрым нейронным системам.
Источник: trashbox.ru