Bà Pat Bennett (68 tuổi) mắc chứng bệnh xơ cứng teo cơ một bên 13 năm trước, khiến bà không thể nói được. Trước khi mắc phải căn bệnh ALS, bà Bennett là giám đốc nhân sự và là vận động viên cưỡi ngựa.
Các nhà khoa học đã cấy các chíp vào não của bà để “đọc” những tín hiệu về phát âm từ não nhờ một thuật toán giải mã tín hiệu. Và sau những nỗ lực, nhóm các nhà khoa học tại Đại học Stanford (Anh) đã giải mã thành công những lời nói trong cổ họng của bà thành văn bản với tốc độ 62 từ mỗi phút, độ chính xác lên tới 75%, theo công bố trên tạp chí Nature.
Các nhà nghiên cứu cũng lạc quan rằng, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tổng hợp, kết quả điều trị sẽ dần tiến tới tốc độ trò chuyện tự nhiên khoảng 160 từ mỗi phút.
Jaimie Henderson - giáo sư phẫu thuật thần kinh tại Đại học Stanford và là tác giả chính của bài báo - cho biết: “Chúng tôi đã hy vọng có được một kết quả như thế này, việc có thể thực sự chứng minh trong thực tế khiến chúng tôi vô cùng hài lòng”.
Ông so sánh công nghệ cấy ghép não đang phát triển với tivi, trong đó việc tăng số lượng pixel sẽ dẫn đến hình ảnh sắc nét hơn. Ông nói: “Điều tương tự cũng đúng với việc nghe trực tiếp các tế bào thần kinh”, đồng thời dự đoán rằng, các thiết bị có nhiều điện cực hơn sẽ mang lại hình ảnh có độ phân giải cao hơn về hoạt động của não.
Lĩnh vực kết nối bộ não với các thiết bị điện tử đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây. Gần đây là Công ty Neuralink của Elon Musk được cấp phép thử nghiệm cấy chíp não lên người.
Hiện tại, các công ty và nhà nghiên cứu đang đạt được những thành tựu như giúp một người bị liệt có thể leo cầu thang. Giao diện não - máy tính có lẽ phải mất nhiều năm nữa mới có mặt trên thị trường, nhưng đến thời điểm hiện tại, công nghệ này đã được thử nghiệm lâm sàng trên hơn 40 người.
Để dịch những nỗ lực nói chuyện của Bennett thành văn bản, nhóm nghiên cứu đã dựa vào hai thiết bị cấy ghép nhỏ với khoảng 120 điện cực xuyên qua não và theo dõi hoạt động thần kinh của bà. Họ đã tạo một thuật toán để nhận ra những từ dự định của bà bằng cách cho bà cố gắng nói câu trên màn hình máy tính trong bốn tháng, sau đó kết hợp thuật toán đó với mô hình ngôn ngữ dự đoán các từ dựa trên ngữ cảnh.
Sử dụng vốn từ vựng 125.000 từ, hệ thống của nhóm đã giải mã những cố gắng phát biểu của Bennett với tốc độ 62 từ mỗi phút, với tỉ lệ lỗi từ là 24%. Henderson cho biết, điều đó đủ chính xác để hiểu ý chính của một câu, nhưng các tác giả cho rằng, tỉ lệ lỗi quá cao khi sử dụng hàng ngày khiến hệ thống vẫn chưa khả thi đối với bệnh nhân.
Các tác giả nhận thấy rằng, tỉ lệ lỗi giảm khi có nhiều kênh - hoặc điện cực đọc tín hiệu của não - được thêm vào. Các Công ty bao gồm Neuralink, Paradromics, Precision Neuroscience và Blackrock Neurotech đều đang nghiên cứu các thiết bị có nhiều kênh hơn để có được hình ảnh độ phân giải cao hơn về tín hiệu của não.
Nghiên cứu kết luận, với những loại thiết bị có băng thông cao hơn, việc cấy ghép vào một vùng nhỏ của não có thể khôi phục khả năng giao tiếp với những người bị liệt ở tốc độ đàm thoại.
