Meta की मौलिक शोध प्रयोगशाला, FAIR, ने Brain2Qwerty v2 प्रकाशित किया है, एक ऐसी प्रणाली जो बिना किसी सर्जरी के मस्तिष्क गतिविधि से पूरे टाइप किए गए वाक्यों को पढ़ती है। आक्रामक मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोडों के बजाय, यह magnetoencephalography, या MEG, पर निर्भर करता है, एक स्कैनर जो खोपड़ी के बाहर से तंत्रिका गतिविधि द्वारा उत्पन्न छोटे चुंबकीय क्षेत्रों को मापता है। एक प्रतिभागी हेलमेट के आकार की मशीन में बैठता है और टाइप करता है, और एक एंड टू एंड AI मॉडल केवल कच्चे मस्तिष्क संकेतों से उस वाक्य को पुनर्निर्मित करता है जिसे वे टाइप कर रहे थे।
प्रमुख परिणाम इस क्षेत्र के गैर-आक्रामक पक्ष के लिए एक वास्तविक प्रगति है। नौ प्रतिभागियों में, प्रणाली लगभग 39 प्रतिशत की औसत शब्द त्रुटि दर तक पहुँची, जिसमें सर्वश्रेष्ठ प्रतिभागी 22 प्रतिशत तक नीचे था, और लगभग 47 प्रतिशत वाक्य लक्ष्य के एक शब्द के भीतर डिकोड हुए। Meta उन्हीं संख्याओं को लगभग 61 प्रतिशत शब्द सटीकता के रूप में प्रस्तुत करता है, पहले के गैर-आक्रामक दृष्टिकोणों के लिए 8 प्रतिशत के करीब की तुलना में। आप इसे चाहे जैसे भी कहें, 8 प्रतिशत से साठ के निचले स्तर तक जाना उस तकनीक के बीच का अंतर है जो मुश्किल से काम करती है और उस तकनीक के बीच जो इतनी बार काम करती है कि उसका गंभीरता से अध्ययन किया जा सके।
चेतावनियाँ बड़ी हैं और Meta उन्हें छिपाता नहीं है। 39 प्रतिशत की औसत शब्द त्रुटि दर का मतलब है कि तीन में से एक से अधिक शब्द अभी भी गलत हैं, जो वास्तविक पाठ रचने के लिए विश्वसनीय होने से कहीं दूर है। हार्डवेयर बड़ी बाधा है: एक MEG स्कैनर एक बड़ी, महंगी मशीन है जिसे एक परिरक्षित कमरे की आवश्यकता होती है और जो एक न्यूरोसाइंस प्रयोगशाला में होती है, न कि किसी घर या कार्यालय में। और डेटा की आवश्यकताएँ कठिन हैं। मॉडल को केवल नौ स्वयंसेवकों से एकत्र किए गए लगभग 22,000 वाक्य पर प्रशिक्षित किया गया था, जिनमें से प्रत्येक ने टाइप करते हुए स्कैनर में बैठकर लगभग दस घंटे बिताए, जो किसी एक व्यक्ति की तंत्रिका लिखावट को एक प्रणाली को सिखाने के लिए बहुत अधिक प्रयास है।
यह स्पष्ट होना सार्थक है कि यह किसलिए है, क्योंकि brain to text वाक्यांश विज्ञान कथा को आमंत्रित करता है। Meta स्पष्ट रूप से कहता है कि यह शोध उन लोगों की मदद करने के उद्देश्य से है जिन्होंने संवाद करने की क्षमता खो दी है, उदाहरण के लिए मस्तिष्क के घाव या स्ट्रोक के बाद, और यह कि वह कोई ऐसा उत्पाद नहीं बना रहा है जो स्वस्थ लोगों को अपने मन से ईमेल टाइप करने दे। स्कैनर के आकार और त्रुटि दर को देखते हुए, वह प्रस्तुति विनम्रता नहीं है, यह सटीकता है। निकट भविष्य में पहनने योग्य thought कीबोर्ड की कल्पना करने वाला कोई भी व्यक्ति इस काम के दिखाए गए दायरे से कहीं आगे पढ़ रहा है।
यह अभी भी मायने क्यों रखता है इसका कारण वह सीमा है जिसे पार किया जा रहा है, और वह प्रश्न जो यह चुपचाप उठाता है। वर्षों तक, गैर-आक्रामक brain to text इतना गलत था कि यह एक जिज्ञासा बना रहा, वह तरह का प्रदर्शन जो एक प्रेस विज्ञप्ति में प्रभावित करता था और जाँच के तहत ढह जाता था। उस बिंदु तक पहुँचना जहाँ लगभग आधे वाक्य लक्ष्य के एक शब्द के भीतर पहुँचते हैं, यह बताता है कि अंतर्निहित तरीका अब निराशाजनक नहीं है, केवल अव्यावहारिक है, और अव्यावहारिक समस्याएँ बेहतर मॉडल और अधिक डेटा के सामने उस तरह झुकती हैं जैसे निराशाजनक समस्याएँ नहीं झुकतीं। यह भी वह हिस्सा है जिसे ध्यान से देखना सार्थक है। एक मशीन जो मस्तिष्क गतिविधि से भाषा को पुनर्निर्मित कर सकती है, भले ही धीरे-धीरे और अपूर्ण रूप से और केवल एक प्रयोगशाला में, उस क्षमता का प्रारंभिक छोर है जिसे अंततः सहमति और मानसिक गोपनीयता के बारे में स्पष्ट नियमों की आवश्यकता होगी। फिलहाल स्कैनर का आकार ही उसकी अपनी सुरक्षा है। दिलचस्प और थोड़ा असहज करने वाला तथ्य यह है कि सटीकता, कुछ समय पहले तक जो कठिन हिस्सा थी, अब झुकना शुरू कर रही है।