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最新の研究によると、人工知能技術の支援により、ブレイン・コンピューター・インターフェース技術が大幅に進歩したことがわかっています。

カリフォルニア大学デービス校の医師らは、筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者のケーシー・ハレルの脳の外層に電極を埋め込み、彼が言おうとしていることを解読した。研究者らは、治療結果が期待を上回っており、埋め込み型音声デコーダの新たなベンチマークを設定し、言語障害を持つ人々に対するこれらのデバイスの潜在的な能力を実証したことを発見しました。

ALS は、神経系に影響を及ぼす進行性の神経変性疾患です。筋肉の随意運動を制御する神経細胞（運動ニューロン）に影響を及ぼし、筋肉が徐々に弱くなり萎縮し、最終的に患者は歩く、話す、飲み込む、さらには呼吸する能力を失います。病気が進行するにつれて、言語や嚥下を制御する筋肉が徐々に損傷し、その結果、ろれつが回らなくなり、手の筋肉が弱くなり、言葉で表現することが困難になり、最終的には言語能力の低下につながります。

メディア報道によると、ハレルさんの治療チームは、小さな爪床のように見える4つの電極アレイを脳の外層に外科的に埋め込んだ。これは、以前に別の研究でALS患者の言語野に埋め込まれた数の2倍である。ハレルが話すために唇、顎、舌を動かそうとしたとき、各アレイの 64 個のプローブがニューロンからの電気信号を捕捉しました。

手術から 3 週間後、研究者らは、ハレルの頭蓋骨にある 2 本の金属柱に取り付けられたワイヤーを介して、インプラントを一連のコンピューターに接続することに成功しました。

コンピューターがハレル氏のスピーチを簡単に学習した後、装置はハレル氏が言いたいことを99.6パーセントの精度で50語で記録し始めた。

研究者らによると、この装置は実際にハレル病を回避しており、弱った顔の筋肉ではなく、最初に話すための指示を作成する脳の運動皮質の部分に依存しているという。

この研究を主導したカリフォルニア大学デービス校の神経科学者セルゲイ・スタビスキー氏は、「重要なイノベーションは、言語を最も表現する脳領域をより正確にターゲットにすることだ」と述べた。

テストの 2 日目、このデバイスは 90% の精度で 125,000 語をカバーすることができ、初めてハレル自身が書いた文章を生成することができました。さらに、この装置はハレル氏の声によく似た声で文章を読み上げた。研究者らはポッドキャストのインタビューやその他の古い録音を利用し、AIを使ってハレル氏が病気になる前の声を深く模倣した。

研究者らが彼の声を認識できるようにデバイスのトレーニングを続けるうちに、デバイスの性能はどんどん向上していきました。この研究によると、ハレルさんは8か月にわたって6,000近くの異なる単語を発したという。デバイスの精度は 97.5% のままです。

このスコアは、音声を文字に起こす多くの電話アプリの精度を上回ります。また、これまでの研究では、インプラントは約 75% 正確で、4 語に 1 語は誤解される可能性があったという結果に比べて、改善が見られました。

また、画面上でカーソルを動かすのに役立つマスク氏のブレイン・コンピューター・インターフェースのニューラリンク・デバイスとは異なり、ハレル氏のインプラントでは、無限に大きく複雑な音声領域を探索できるようになり、研究者らによると、このシステムは患者が毎日使用できるシステムだという。家族や友人とのコミュニケーション。

研究者らは、この成果の一部はChatGPTなどの言語ツールで使用される人工知能モデルによるものだと述べている。ハレルのインプラントはいつでもニューロンのグループの活動を検出し、その発火パターンを母音または子音の音声単位に変換します。次に、コンピューターはそのような音の文字列を単語に、単語の文字列を文に集約し、ハレルが言おうとしていることと一致する可能性が最も高いと思われる出力を選択します。

ただし、同じインプラントがより重度の麻痺を患っている患者にも同様に役立つかどうかは不明です。なぜなら、ハレルの言語能力は低下したとはいえ、消えたわけではないからです。さらに、この一連の技術は大きな効果があるものの、高価でほとんどの保険が適用できないため、一般の人には手が届きません。