Une IA a réussi à convertir une activité cérébrale en texte : c’est la première fois qu’un outil arrive à lire dans les pensées d’une personne d’une manière non invasive ! C’est en s’aidant de l’intelligence artificielle couplée à un système d’imagerie cérébrale, que le neuroscientifique Alexander Huth et le chercheur Jerry Tang de l’Université d’Austin au Texas, ont réussi à traduire la pensée d’une personne et la transformer en texte.
Pour ce faire, des volontaires ont dû rester allongés pour passer le plus long IRM de leur vie: pas moins de 16 heures de scan tout en écoutant un podcast ou en imaginant des histoires en silence afin d’entraîner l’IA dans son apprentissage. En fonction des mots perçus par le cerveau, les flux sanguins variaient. L’ordinateur avait alors pour rôle de décrypter ces données et apprendre à faire correspondre les principales activités cérébrales à des mots, pour in fine retranscrire ces histoires dans un flux continu de texte. A noter que ce modèle est développé “sur mesure” car quand l’IA est entraînée sur un participant, elle retranscrirait mal les pensées d’un second patient qu’elle n’a pas encore appris à “déchiffrer”.
Pour interpréter une correspondance entre l’activité cérébrale et la signification, l’outil a utilisé un grand modèle de langage d’IA basé sur GPT-1 d’OpenAI, un des ancêtres de ChatGPT. Ici, l’ordinateur ne cherche pas à lire l’activité “mot par mot”, mais tente de faire correspondre un type d’activité neuronale à une chaîne de mots ayant une signification particulière. Ce qui est retranscrit correspond donc au sens de la pensée et non aux mots exacts.
La machine a fait quelques erreurs notamment concernant les pronoms ou le genre à retranscrire, et il lui arrive de confondre la première et la troisième personne ou de retranscrire quelque peu différemment la pensée initiale. A titre d’exemple, lorsqu’un des participants a pensé “Laissez-moi tranquille”, la machine a retranscrit “Je t’avais dit de me laisser tranquille”. Dans un autre cas, un participant a entendu “Je n’ai pas encore mon permis de conduire” et la machine a retranscrit “Elle n’a même pas encore commencé à apprendre à conduire”. Le sens reste toutefois proche.
Les chercheurs ont été surpris par la justesse et la précision de ce décodeur sémantique. Il s’agit d’une avancée majeure comparativement aux technologies préalablement développées qui arrivent à percevoir uniquement des mots isolés ou des phrases courtes, et nécessitent généralement d’implanter des capteurs chirurgicaux dans le crâne.
Ils admettent être autant choqués qu’excités par ces résultats. Jusqu’à quel point une machine sera-t-elle capable de lire dans la pensée d’un humain ? Nul ne le sait, mais le résultat de cette recherche donne de l’espoir aux patients ayant perdu l’usage de la parole.
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