Znanstvenici su razvili moždane implantate koji mogu dekodirati unutarnji govor - identificirati riječi koje su dvoje ljudi izgovorili u svojim mislima bez pomicanja usana ili ispuštanja zvuka. Iako je tehnologija u ranoj fazi - pokazalo se da radi sa samo nekoliko riječi, a ne fraza ili rečenica - mogla bi imati kliničku primjenu u budućnosti.

Slični uređaji sučelja između mozga i računala (BCI), koji prevode signale u mozgu u tekst, dosegnuli su brzine od 62 - 78 riječi u minuti. Ali te su tehnologije osposobljene za tumačenje govora koji je barem djelomično vokaliziran ili mimičan.

Najnovija studija — objavljena u Nature Human Behavior, prva je koja u potpunosti dekodira interno izgovorene riječi, snimanjem signala iz pojedinačnih neurona u mozgu u stvarnom vremenu, i to je vjerojatno dosad najnaprednija studija o dekodiranju zamišljenog govora.

Istraživači su ugradili niz sićušnih elektroda u mozgove dvoje ljudi s ozljedama leđne moždine. Smjestili su uređaje u supramarginalnu vijugu (SMG), regiju mozga koja prethodno nije bila istražena u BCI-ima za dekodiranje govora.

Pronalaženje najboljih mjesta u mozgu za implantaciju BCI jedan je od ključnih izazova za dekodiranje unutarnjeg govora. Autori su odlučili izmjeriti aktivnost neurona u SMG-u na temelju prethodnih studija koje su pokazale da je ovaj dio mozga aktivan u subvokalnom govoru i u zadacima poput odlučivanja hoće li se riječi rimovati.

Dva tjedna nakon što su sudionicima implantirani nizovi mikroelektroda u lijevi SMG, istraživači su počeli prikupljati podatke. Istrenirali su BCI na šest riječi (bojno polje, kauboj, piton, žlica, plivanje i telefon) i dvije besmislene pseudoriječi (nifzig i bindip). Poanta je bila vidjeti je li značenje potrebno za reprezentaciju.

Tijekom tri dana, tim je zamolio svakog sudionika da zamisli da izgovara riječi prikazane na ekranu i ponovio ovaj proces nekoliko puta za svaku riječ. BCI je potom kombinirao mjerenja aktivnosti mozga sudionika s računalnim modelom kako bi predvidio njihov unutarnji govor u stvarnom vremenu.

Za prvog sudionika, BCI je uhvatio različite neuralne signale za sve riječi i uspio ih je identificirati sa 79% točnosti. Ali točnost dekodiranja bila je samo 23% za drugog sudionika, koji je pokazao preferencijalnu zastupljenost za 'žlicu' i 'plivanje' i imao je manje neurona koji su bili jedinstveno aktivni za svaku riječ.

Ovi bi rezultati mogli istaknuti različite načine na koje ljudi obrađuju unutarnji govor. Prethodne studije pokazale su da postoje različite sposobnosti u obavljanju zamišljenog zadatka, kao i različite sposobnosti kontrole BCI-ja.

Autori su također otkrili da je 82 - 85% neurona koji su bili aktivni tijekom unutarnjeg govora također bili aktivni kada su sudionici vokalizirali riječi. Ali neki su neuroni bili aktivni samo tijekom unutarnjeg govora ili su različito reagirali na određene riječi u različitim zadacima.

Iako studija predstavlja značajan napredak u dekodiranju unutarnjeg govora, kliničke primjene još su daleko, a mnoga pitanja ostaju bez odgovora. Sljedeći korak za tim bit će testiranje može li BCI razlikovati slova abecede.