Des chercheurs de l’université du Texas ont annoncé lundi qu’ils avaient trouvé un moyen d’utiliser les scanners cérébraux associés à l’intelligence artificielle « pour transcrire “l’essentiel” de ce que pensent les gens ». Si « l’objectif principal » de ce « décodeur » est d’aider les personnes qui ont perdu la capacité de communiquer, les scientifiques ont reconnu que la technologie soulevait des questions sur la « vie privée mentale » (cf. Interfaces cerveau-ordinateur : une menace pour notre vie privée ?).
« Notre système fonctionne vraiment au niveau des idées, de la sémantique, du sens », explique Alexander Huth, neuroscientifique à l’université du Texas et coauteur de cette nouvelle étude publiée dans la revue Nature Neuroscience[1]. Il s’agirait du premier système capable de « reconstruire un langage » sans implant cérébral invasif (cf. Des implants redonnent la parole aux personnes paralysées).
Un modèle entraîné
Pour cette recherche, trois personnes ont passé un total de 16 heures à l’intérieur d’une machine d’IRMf[2], à écouter des histoires. Les chercheurs ont ainsi pu déterminer comment les mots, les phrases et leurs significations provoquaient des réactions dans les régions du cerveau connues pour traiter le langage.
Ils ont ensuite introduit ces données dans un modèle linguistique de réseau neuronal qui utilise GPT-1, le prédécesseur de la technologie d’intelligence artificielle déployée dans ChatGPT (cf. ChatGPT : « Toutes les frayeurs de remplacement de l’homme par la machine ressurgissent »). Le modèle a ainsi été « entraîné » à prédire comment le cerveau de chaque personne réagirait à un discours perçu, puis à réduire les options jusqu’à ce qu’il trouve la réponse la plus proche.
Capter le sens
Pour tester la précision du modèle, chaque participant a ensuite écouté une nouvelle histoire dans la machine d’IRMf. Lorsque l’un des participants a entendu la phrase « Je n’ai pas encore mon permis de conduire », le modèle a répondu « Elle n’a même pas encore commencé à apprendre à conduire ». Les pronoms personnels posent des difficultés au décodeur, reconnaissent les chercheurs.
Toutefois, lorsque les participants imaginaient leurs propres histoires ou visionnaient des films muets, le décodeur restait capable de « saisir l'”essentiel” », affirment-ils. « Nous décodons quelque chose qui est plus profond que le langage, puis nous le convertissons en langage », interprète Alexander Huth. Les chercheurs espèrent pouvoir accélérer le processus pour décoder les scanners cérébraux en temps réel.
Des risques éthiques ?
David Rodriguez-Arias Vailhen, professeur de bioéthique à l’université espagnole de Grenade, craint que « cela nous rapproche d’un avenir où les machines seront “capables de lire dans les esprits et de transcrire les pensées” ». Et « contre la volonté des gens » (cf. Des capteurs cérébraux utilisés en Chine pour détecter les émotions des employés).
Pour tenter d’apaiser ces craintes, les chercheurs américains ont effectué des tests montrant que leur décodeur ne peut pas être utilisé sur des personnes qui n’ont pas permis au préalable qu’il soit « entraîné » sur leur activité cérébrale pendant plusieurs heures.
Ils ont également appelé à l’adoption de réglementations visant à protéger la vie privée des personnes atteintes de troubles mentaux.
[1] Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings, Nature Neuroscience (2023). DOI: 10.1038/s41593-023-01304-9
[2] L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle cérébrale (ou IRMf) est une technique d’imagerie cérébrale mesurant in vivo l’activité des aires du cerveau en détectant les changements locaux de flux sanguin.
Source : Tech Xplore, Daniel Lawler (01/05/2023) – Photo : iStock
