Ilmuwan Meta Gunakan AI untuk Menerjemahkan Pikiran Menjadi Kalimat

ILMUWAN di Meta menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pemindaian otak noninvasif untuk mengungkap bagaimana pikiran diterjemahkan menjadi kalimat tertulis, menurut dua studi terbaru.

Dalam salah satu studi, para ilmuwan mengembangkan model AI yang dapat mendekode sinyal otak untuk mereproduksi kalimat yang diketik para sukarelawan. Studi kedua menunjukkan bagaimana otak sebenarnya menghasilkan bahasa, mengubah pikiran menjadi kalimat yang diketik.

Temuan ini dapat membantu pengembangan antarmuka otak-komputer noninvasif yang memungkinkan penderita cedera otak atau lesi otak untuk berkomunikasi, kata para peneliti.

Baca juga : Inovasi Penerjemah Otak Menggunakan AI untuk Membantu Penderita Afasia

"Ini adalah langkah besar dalam dekoding, terutama dengan metode noninvasif," ujar Alexander Huth, seorang ilmuwan saraf komputasional dari University of Texas at Austin yang tidak terlibat dalam penelitian ini, kepada Live Science.

Saat ini, antarmuka otak-komputer berbasis dekoding serupa telah ditanamkan dalam otak pasien yang kehilangan kemampuan berkomunikasi. Namun, penelitian baru ini membuka potensi bagi perangkat wearable di masa depan.

AI Mengubah Sinyal Otak Menjadi Kalimat yang Diketik

Dalam studi pertama, para peneliti menggunakan teknik magnetoencephalography (MEG) untuk mengukur medan magnet yang dihasilkan impuls listrik di otak, melacak aktivitas saraf saat peserta mengetik kalimat. Mereka kemudian melatih model AI bahasa untuk mendekode sinyal otak dan mereproduksi kalimat berdasarkan data MEG.

Baca juga : Fujifilm Hadirkan Teknologi AI Mammografi untuk Deteksi Dini Kanker Payudara

Hasilnya, model AI mampu mengenali huruf yang diketik dengan akurasi 68%. Huruf yang sering muncul lebih mudah dikenali, sementara huruf yang jarang digunakan seperti Z dan K memiliki tingkat kesalahan lebih tinggi. Kesalahan yang terjadi umumnya melibatkan penggantian huruf dengan karakter yang letaknya berdekatan di keyboard QWERTY, menunjukkan bahwa model ini memanfaatkan sinyal motorik otak untuk memprediksi huruf yang diketik oleh peserta.

Bagaimana Otak Memproses Bahasa Saat Mengetik

Dalam studi kedua, tim peneliti mengembangkan temuan ini untuk memahami bagaimana otak menghasilkan bahasa saat seseorang mengetik. Mereka mengumpulkan 1.000 snapshot MEG per detik saat peserta mengetik beberapa kalimat. Dari data tersebut, para ilmuwan berhasil mendekode berbagai tahapan dalam produksi kalimat.

Hasilnya menunjukkan bahwa otak terlebih dahulu membangkitkan informasi tentang konteks dan makna kalimat, sebelum kemudian menghasilkan representasi yang semakin spesifik untuk kata, suku kata, dan huruf saat peserta mengetik.

Baca juga : Sevilla FC Gunakan AI Milik Meta dalam Proses Talent Scouting

"Temuan ini mengonfirmasi prediksi lama bahwa produksi bahasa memerlukan dekomposisi hierarkis, di mana makna kalimat dipecah menjadi unit yang semakin kecil hingga akhirnya mengontrol aksi motorik," tulis para peneliti dalam studinya.

Untuk memastikan setiap kata atau huruf tidak saling mengganggu, otak menggunakan "kode saraf dinamis", yang terus-menerus menggeser lokasi representasi informasi di bagian otak yang memproduksi bahasa.

Mekanisme ini memungkinkan otak menghubungkan huruf, suku kata, dan kata secara berurutan, sambil tetap mempertahankan informasi dalam jangka waktu yang lebih lama. Namun, eksperimen MEG ini belum dapat mengidentifikasi dengan tepat di bagian mana dari otak representasi bahasa ini muncul.

Baca juga : Konsekuensi Etis dari AI yang Kian Cerdas dan Jadi Mesin Berkesadaran

Masa Depan Antarmuka Otak-Komputer Noninvasif

Dua studi ini, yang belum ditinjau oleh sejawat (peer review), berpotensi membantu pengembangan perangkat noninvasif untuk meningkatkan komunikasi bagi individu yang kehilangan kemampuan berbicara.

Meskipun teknologi MEG saat ini masih terlalu besar dan sensitif untuk digunakan di luar laboratorium, para peneliti percaya bahwa kemajuan teknologi dapat membuka jalan bagi perangkat wearable di masa depan.

"Mereka benar-benar berada di garis depan dalam metode ini," kata Huth. "Mereka memaksimalkan semua yang bisa kita lakukan dengan teknologi saat ini dalam hal ekstraksi sinyal otak." (Live Science/Z-2)