Postoji nova nada za ljude koji su izgubili sposobnost da govore.
U dva odvojena slučaja, naučnici su uspešno koristili moždane implantate i mašinsko učenje kako bi pacijentima vratili njihov glas nakon što je njihov glas uzet; jedan od moždanog udara, drugi rezultat amiotrofične lateralne skleroze (ALS). Zajedno, rezultati predstavljaju nadu za novi način za ljude koji žive sa paralizom da komuniciraju sa svetom oko sebe.
„Želim da me pacijenti… vide i znaju da im životi nisu sada gotovi“, piše En, koja je 2005. doživela sindrom zaključavanja nakon moždanog udara. „Želim da im pokažem da invaliditet ne mora da nas zaustavlja ili usporava nas dole“.
Poslednjih godina napravljen je veliki napredak u tehnologiji moždanog interfejsa, ali to nije rešenje za sve.
Elektrode se koriste za snimanje neuronske aktivnosti osobe dok razmišlja o obavljanju određenog zadatka ili radnje. Ovi snimci se zatim koriste za obuku hardvera ili softvera za obavljanje tog zadatka; na primer, protetska ruka će se saviti kao odgovor na osobu koja razmišlja o savijanju svoje ruke.
Međutim, moždana aktivnost svake osobe je drugačija, tako da se obuka mašinerije da dekodira njihove neuronske signale mora da se uradi iznova za svakog pacijenta. S obzirom na to da je jezik sam po sebi neverovatno složen, nije loš podvig ostvariti moždani interfejs, ili neuroprostetiku, koja može da prevede misli osobe u izgovorene reči.
Neurohirurg Edvard Čang sa Kalifornijskog univerziteta u San Francisku i njegove kolege bili su odgovorni za obnavljanje Eninog govora, dok su neuronaučnik Frenk Vilet sa Univerziteta Stanford i njegove kolege obnovili govor Petu Benetu, koji je izgubio sposobnost govora zbog bolesti motornih neurona ALS; isto stanje koje je pogodilo pokojnog fizičara Stivena Hokinga.
„Zamislite“, piše Benet, „kako će drugačije obavljanje svakodnevnih aktivnosti poput kupovine, posećivanja sastanaka, naručivanja hrane, odlaska u banku, razgovora telefonom, izražavanja ljubavi ili uvažavanja – čak i svađe – biti kada neverbalni ljudi mogu da komuniciraju svoje misli u realnom vremenu.“
Oba tima su koristila sličnu metodologiju. Nizovi elektroda su implantirani u mozak svakog pacijenta – 128 elektroda kod Beneta i 253 kod En.
Svaki od njih je potom prošao kroz mukotrpan proces razmišljanja o izgovaranju različitih reči i rečenica.
Enin repertoar se sastojao od 1.024 reči, ali je razmišljala i o tome da napravi izraze lica. Osim toga, AI je obučen da ne prepoznaje reči, već foneme – osnovne zvučne jedinice koje čine reči. Ovo je dramatično smanjilo broj jedinica koje AI treba da shvati.
Tim je koristio ove podatke i snimke En kako govori pre moždanog udara, da bi napravio virtuelni avatar koji govori njenim glasom.
Na kraju, preko svog avatara, En je mogla da komunicira skoro jednako brzo kao i ljudi oko nje.
„Kada sam bila u bolnici za rehabilitaciju, logoped nije znao šta da radi sa mnom“, piše ona. „To što sam deo ovog studija dalo mi je osećaj svrhe, osećam se kao da doprinosim društvu. Osećam se kao da ponovo imam posao. Neverovatno je da sam živeo ovoliko dugo; ova studija mi je omogućila da zaista živim dok Još uvek sam živ!“
Benet je, s druge strane, prošao oko 100 sati obuke koja je takođe bila zasnovana na fonemima, ponavljajući rečenice nasumično odabrane iz velikog skupa podataka. Stopa grešaka sistema nakon ove obuke, na rečniku od 50 reči, iznosi samo 9,1 odsto, a Benetov govor se dekodira brzinom od oko 62 reči u minuti.
Stopa greške sa rečnikom od 125.000 reči je 23,8 odsto, ali istraživači napominju da je ovo prvi put da je tako veliki rečnik testiran ovakvom tehnologijom. Rezultati su, svi se slažu, izuzetno obećavajući.
„Ovi početni rezultati su dokazali koncept, a na kraju će tehnologija sustići korak kako bi bio lako dostupan ljudima koji ne mogu da govore“, piše Benet.
„Za one koji su neverbalni, to znači da mogu ostati povezani sa većim svetom, možda nastaviti da rade, održavaju prijatelje i porodične odnose.“