Riuscire a scrivere un testo semplicemente pensando di farlo, senza bisogno di chip impiantati chirurgicamente nel cranio. È questa l’ambiziosa intenzione di Meta AI con la presentazione di Brain2Qwerty v2, un sistema di intelligenza artificiale che mira a rivoluzionare le interfacce cervello-computer (BCI). Il progetto, pubblicato sulla rivista Nature Neuroscience, punta a offrire una voce e una via di comunicazione a chi ha perso la capacità di parlare o scrivere, utilizzando metodologie non invasive.
Il sistema sfrutta la magnetoencefalografia (MEG): un casco speciale che misura i campi magnetici generati dai neuroni quando una persona immagina l’azione di digitare su una tastiera. Grazie a un addestramento su 22.000 frasi e all’uso di un avanzato modello linguistico (LLM), l’AI di Meta traduce questi pattern neurali in parole, sfruttando il contesto semantico per correggere le imprecisioni. I risultati sono incoraggianti: l’accuratezza media ha raggiunto il 61%, con picchi del 78%, superando il precedente standard non invasivo fermo all’8%.
Nonostante l’entusiasmo e la decisione di rilasciare il codice sorgente per favorire la ricerca scientifica, gli esperti invitano alla cautela. Un’accuratezza del 61% implica infatti che quasi due parole su cinque risultano ancora sbagliate. Inoltre, i test sono stati condotti su soli nove partecipanti in condizioni estremamente controllate, sollevando dubbi sulla reale applicabilità su vasta scala e sul rischio di overfitting (un’eccessiva memorizzazione dei dati di prova). A questo si aggiungono ostacoli pratici, dato che i macchinari MEG sono ingombranti e costosi, e urgenti questioni etiche legate alla privacy e alla protezione di dati così personali. Un orizzonte affascinante, che si inserisce nella più ampia strategia di Meta di dominare il futuro del personal computing senza tastiere o schermi.
A.C.
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