Da Meta arriva l'intelligenza artificiale che ti permetterà in futuro di scrivere con il pensiero

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Per anni scrivere era in primis utilizzare una tastiera, poi negli ultimi tempi si è diffuso l’uso della dettatura vocale, anche grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale. Proprio questa tecnologia potrebbe essere in futuro alla base di un’innovazione ancora più sorprendente: scrivere direttamente con il pensiero, trasformando direttamente l’attività cerebrale in testo senza dover premere alcun tasto né parlare.

Un futuro non troppo lontano, a giudicare dall’ultima novità firmata Meta: Brain2Qwerty v2, una nuova versione del suo sistema IA progettato per convertire i segnali del cervello in parole scritte senza ricorrere a impianti cerebrali o interventi chirurgici.

• Come funziona Brain2Qwerty v2, l'IA che "scrive" il tuo pensiero
• Perché Meta punta su una soluzione non invasiva?
• Una tecnologia ancora poco accurata

Come funziona Brain2Qwerty v2, l’IA che “scrive” il tuo pensiero

Nuova versione a distanza di poco più di un anno, Brain2Qwerty v2 è definita dal colosso di Menlo Park come la soluzione “più performante” di sempre per quanto riguarda le sue peculiarità tecnologiche.

A differenza delle “classiche” interfacce cervello-computer (una su tutte: Neuralink), che prevedono l’inserimento di elettrodi direttamente nel cervello e quindi procedure chirurgiche invasive, Brain2Qwerty v2 utilizza esclusivamente uno scanner esterno, eliminando completamente la necessità di interventi chirurgici, e “raggiungendo livelli di accuratezza finora prerogativa delle tecniche che richiedono la neurochirurgia“.

Ma come ci riesce? Praticamente il sistema si basa sulla magnetoencefalografia (MEG), una tecnologia a scanner capace di rilevare i debolissimi campi magnetici generati dall’attività neuronale. Grazie alla MEG, l’intelligenza artificiale non osserva i movimenti delle mani né analizza la digitazione, ma interpreta direttamente i segnali prodotti dal cervello per prevedere il testo che la persona intende scrivere.

Per riuscirci, Meta ha combinato diverse tecnologie di deep learning, tra cui modelli Transformer e reti neurali convoluzionali, integrandole con modelli linguistici ottimizzati che ricostruiscono e completano le informazioni quando i segnali cerebrali risultano incompleti o disturbati.

Ma non solo: la Big Tech ha inoltre impiegato agenti AI per migliorare ulteriormente il processo di decodifica, aumentando l’efficienza del sistema durante l’elaborazione in tempo reale.

Perché Meta punta su una soluzione non invasiva?

La scelta di Meta di puntare sull’IA potrebbe sembrare alquanto insolita, considerando che numerose aziende stanno investendo nelle neuroprotesi destinate a restituire la capacità di comunicare alle persone che l’hanno persa in seguito a lesioni cerebrali.

In realtà un motivo c’è, e anche sensato: la scalabilità. Tecniche invasive come l’elettroencefalografia stereotassica e l’elettrocorticografia hanno già dimostrato che una neuroprotesi collegata a un sistema IA può ripristinare efficacemente la comunicazione. Tuttavia, proprio perché richiedono interventi chirurgici complessi, risultano difficili da estendere su larga scala.

“Il nostro approccio non invasivo può contribuire a colmare questa lacuna“, spiega Meta.

Tra l’altro, rispetto alla prima generazione, Brain2Qwerty v2 ha qualche marcia in più. Se il sistema originario interpretava un carattere alla volta, la nuova versione è in grado di elaborare simultaneamente lettere, parole e intere frasi.

Una tecnologia ancora poco accurata

Nonostante l’innovazione, c’è ancora molta strada da fare. Meta ha voluto testare il suo modello IA addestrandolo con circa 22.000 frasi digitate da nove volontari, ciascuno dei quali ha trascorso circa dieci ore indossando uno scanner MEG.

Alla fine, i risultati raggiunti mostrano una precisione media del 61% nel riconoscimento delle parole. In particolare, un partecipante ha raggiunto un’accuratezza del 78%, mentre oltre la metà delle frasi ricostruite dal sistema presentava al massimo un solo errore lessicale.

Per l’azienda si tratta comunque di un importante passo avanti nella ricerca sulle interfacce cervello-computer non invasive, anche se siamo ben lontani da un impiego commerciale.