AIが「内なる声」を解読、話すことのできない人々に希望をもたらす

AI giải mã được 'tiếng nói nội tâm', mở ra hy vọng cho người không thể nói - Ảnh 1. — 筋萎縮性側索硬化症のケイシー・ハレルさんは、BrainGate2の長期臨床試験のボランティアで、脳マシンインターフェースを使って家族や友人と会話している - 写真：nytimes.com

ニューヨークタイムズによると、8月14日、科学誌「セル」に、科学者らが言語障害患者が話そうとした言葉だけでなく、頭の中で想像した言葉も解読できたことを示す研究が掲載された。

この実験は、神経疾患により言語障害を持つ患者のコミュニケーション能力を回復させるために脳・マシン・インターフェースを使用する長期にわたる臨床試験「BrainGate2」の一環である。

2023年、筋萎縮性側索硬化症（ALS）を患うケイシー・ハレルさんは、言語筋への命令を出す脳の左運動野に、小さな針でできた4つの電極クラスターを移植された。

コンピューターは、彼が言葉を発しようとしているときの脳の電気信号を記録し、人工知能（AI）のおかげで、97.5％の精度で約6,000語を正確に予測し、病気になる前の声を使って合成した。

新しい研究では、神経科学者のエリン・クンツ氏（スタンフォード大学）が率いるチームが、参加者が単に単語を「想像」したときと実際に声に出して言ってみたときの脳信号を比較した。

結果は、脳活動パターンは想像上の発話と非常に類似しているものの、弱まっていることを示しました。当初、コンピューターは一部の人において、想像上の単語をかなり高い確率で正確に予測しましたが、「内なる発話」に特化したトレーニングを行うと、ハレル氏を含め、システムの精度は大幅に向上し、「ここはどれくらい長いんだろう？」といった完全な文の単語のほとんど、あるいは全てを正しく解読できるようになりました。

研究者たちは、このアプローチは単語を発音するよりも疲労が少なく、患者がより長く、より速くコミュニケーションをとることができることを発見しました。しかし、被験者が意図していなかった言葉をシステムが「聞き取ってしまう」ことも発見しました。例えば、被験者が画面上の数字を黙って数えているとき、コンピューターは単語を解読してカウントを算出しました。

プライバシー保護のため、研究チームは2つの解決策を考案しました。1つ目は、「内なる声」を無視し、意図された発話のみをデコードすることです。テストの結果、2種類の信号はコンピューターが区別できるほど十分に異なることが示されました。

次に、「内部パスワード」を使ってデコードのオン/オフを切り替えます。ある患者は「チッティ・チッティ・バンバン」というフレーズをパスワードとして使用しましたが、機械はそれを98.75%の精度で認識し、このパスワードを「聞いた」後にのみ内容をデコードしました。

「この研究は倫理的に正しい方向への一歩です。真剣に受け止められれば、患者はどのような情報をいつ共有するかについて、よりコントロールできるようになるでしょう」と、オーストラリアのウーロンゴン大学の生命倫理学者、コーエン・マーカス・ライオネル・ブラウン氏は述べた。