Учените са направили крачка напред в способността си да дешифрират това, което човек казва, само като гледат мозъчните им вълни, когато говорят, съобщава БиБиСи.

Те обучават алгоритми за прехвърляне на моделите на мозъка в изречения в реално време и с честота на грешките на думите до 3%.

Преди това тези така наречени "интерфейси мозък-машина" имат ограничен успех в декодирането на невронната активност. Изследването е публикувано в списанието Nature Neuroscience.

По-ранните усилия в тази област бяха в състояние да декодират само фрагменти от изговорени думи или малък процент от думите, съдържащи се в конкретни фрази.

Специалистът по машинно обучение д-р Джоузеф Макин от Калифорнийския университет, Сан Франциско (UCSF), САЩ и колеги се опитва да подобри точността. Четирима доброволци четат изречения на глас, докато електродите записват мозъчната им активност.

Мозъчната активност се подава в изчислителна система. Тези модели вероятно са свързани с повтарящи се особености на речта като гласни, съгласни или команди на части от устата.

Друга част от системата декодира това представяне дума по дума, за да образува изречения, но речта, която трябва да бъде декодирана, е ограничена до 30-50 изречения.

"Въпреки че бихме искали декодерът да научи и използва закономерностите на езика, остава да покажем колко данни ще са необходими, за да се разшири до по-обща форма на английски език", пишат изследователите.

Но те добавят, че декодерът не е просто класифициране на изречения въз основа на тяхната структура. Те знаят това, защото неговата ефективност е подобрена чрез добавяне на изречения към тренировъчния набор, които не са използвани в самите тестове.

Учените казват, че това доказва, че машинният интерфейс идентифицира единични думи, а не само изречения. По принцип това означава, че би могло да бъде възможно декодирането на изречения, които никога не са срещани в тренировъчен набор.

Когато компютърната система е обучена за мозъчна активност и реч на един човек, преди да се включи към друг доброволец, резултатите от декодирането се подобряват, което предполага, че може да се предава сред различни хора.