Що насправді показують 50 тисяч годин даних Neuralink

Neuralink заявляє, що використала понад 50 тисяч годин непозначених записів мозкової активності учасників клінічних випробувань, щоб удосконалити програмне забезпечення для керування курсором. За словами компанії, деякі декодери залишалися придатними до роботи тижнями без повторного калібрування, а окремим користувачам налаштування тепер потрібне рідше. Також Neuralink повідомила про результат 11,32 біта за секунду в тесті керування курсором. Ці дані не свідчать, що калібрування вдалося повністю скасувати. 912

Як Neuralink використала записи

Дані зібрали під час звичайного використання імплантів учасниками випробувань. Вони були непозначеними: записи не супроводжувалися мітками для кожної задуманої людиною дії. Neuralink повідомляє, що застосувала самоконтрольоване попереднє навчання, аби створити нейронні енкодери — моделі, які перетворюють мозкову активність на дані для системи керування курсором. Декодери при цьому залишаються індивідуальними для кожного користувача. 9

Накопичені записи людини можуть допомогти системі стабільніше працювати з часом. Але це не доводить, що новий користувач зможе почати роботу без початкового калібрування — процесу, під час якого система навчається інтерпретувати сигнали конкретної людини.

Які результати повідомила компанія

За даними Neuralink, деякі декодери працювали тижнями без повторного калібрування, а не потребували його через кілька днів. Для окремих користувачів час налаштування, за повідомленням компанії, скоротився приблизно з 10 хвилин щодня до 10 хвилин на тиждень. Один учасник набрав 11,32 біта за секунду в тесті керування курсором; Neuralink назвала це рекордом. Це результати, заявлені компанією, а не незалежно підтверджене порівняння різних систем чи результатів усіх учасників. 912

Рідше калібрування — не те саме, що його відсутність

У своєму оновленні Neuralink зазначає, що користувачам і далі потрібно проходити калібрування перед роботою з пристроєм. Воно передбачає виконання структурованих завдань, на основі яких система формує навчальні дані для персонального декодера. Заявлене скорочення стосується того, як часто декодер треба повторно налаштовувати після цього. 9

Співзасновник Neuralink DJ Seo припустив, що нинішній прогрес компанії разом з іншою, поки не розкритою роботою може означати розв’язання проблеми декодування без калібрування. Однак це припущення, а не висновок, підтверджений наведеними результатами. До того ж повідомлення про те, що калібрування більше не потрібне щодня, і твердження про повну відмову від нього — різні речі. 7

Що ще залишається нез’ясованим

Цифру в 50 тисяч годин і показники продуктивності Neuralink наводить у власному інженерному оновленні. Матеріали, на які спирається цей текст, не містять незалежного відтворення результатів. Також у них недостатньо деталей, щоб перевірити, як саме визначали «рекорд» і наскільки коректно його порівнювати з результатами інших інтерфейсів «мозок — комп’ютер». 69

У відкритих матеріалах не вказано, скільки саме учасників увійшли до кожного аналізу та на яких умовах їхні записи збирали й використовували для навчання моделей. Окремо повідомлялося про неоднорідні результати моделей, навчання яких поєднувало дані кількох учасників. Оскільки декодери, про які звітує Neuralink, персоналізовані, цих результатів недостатньо, щоб оцінити, наскільки підхід працюватиме для нових користувачів. 912

Найобережніший висновок такий: Neuralink повідомляє, що попереднє навчання на записах самих учасників може зменшити потребу в повторному калібруванні для частини користувачів і підтримати високу швидкість керування курсором. Але результати, описані наразі, не доводять, що калібрування можна усунути повністю. 79