Hacker News 의견

• 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구는 주로 마비 환자들이 의사소통을 회복할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추고 있음.

  • EEG는 두개골 외부에서 뇌의 전기장이 약해지는 물리적 한계로 인해 충분한 신호 대 잡음 비율을 제공하지 못해 좋은 통신 속도를 지원하지 못함.
  • 상업적 "마음 읽기" 장난감은 실제로 머리와 눈 근육 신호를 기반으로 작동함.
  • 이식된 전극은 더 나은 신호를 제공하지만 상업적으로 실용화되기까지 여러 번의 개선이 필요함. 신호는 몇 달이 지나면서 뇌가 전극 주변에 흉터 조직을 형성함에 따라 저하되고, 뇌 수술은 분명 위험함.
  • 인간을 대상으로 한 테스트에 대한 정부 승인이 필요하기 때문에 반복 주기가 매우 느림.
  • 마비된 친구를 돕고자 한다면, 눈만 움직일 수 있는 경우 눈 추적 기술에 집중할 것임.

• 뇌 신호를 언어로 번역할 수 있는 기술은 처음이 아니지만, 뇌 이식이나 전체 MRI 기계에 접근할 필요가 없는 유일한 기술임.

  • 센서 기술이 충분히 좋아져서 모자를 쓸 필요조차 없게 되면, 사람들이 공공장소에서 생각을 읽히는 것에 대한 합리적인 기대를 갖지 말라고 말하는 시대가 올지 궁금함.

• 이 기술은 자기 성찰에도 도움이 될 수 있음.

  • 자신의 생각 패턴을 외부에서 분석할 수 있어 교육 기법의 효과를 찾고, 집중력이 가장 높고 낮은 시간을 객관적으로 파악하며, 불안한 생각이 시작되는 시점과 그 원인을 정확히 알 수 있음.
  • FMRI를 뇌 스캐닝 거짓말 탐지기로 사용할 수 있지만, 그 정당성에 대한 많은 의문이 있음.

• DARPA의 "Silent Talk" 프로젝트는 14년 전에 시작되었으며, 신경 신호 분석을 통해 전투 중 구두 의사소통 없이 사용자 간의 의사소통을 가능하게 하는 것이 목표였음.

• 이 기술은 뇌졸중 환자에게 도움이 될 수 있지만, 필터링되지 않은 생각을 내보낼 수도 있어 문제가 될 수 있음.

• EEG를 사용하여 생각을 예측하는 것은 마치 뭄바이의 구름을 보고 오스틴의 구름을 예측하려는 것과 같음. 개별 뉴런의 전기 신호는 대규모 진동 속에서 사라지고, 뇌와 장치 사이의 뼈, 근육, 조직의 층에 의해 더욱 흐려짐. 비트율은 초당 1비트로 대부분의 사용 사례에 완전히 부족함.

• 이 모델의 기본 버전에는 코드에 버그가 있어 기준 결과가 부풀려졌으며, 문제를 조사 중임.

• 언어적이지 않은 생각도 작동할 수 있는지 궁금함. 예를 들어, 일상 활동과 관련된 신호 데이터셋을 기반으로 개의 생각이나 꿈을 알아낼 수 있음.

• 모든 끔찍한 함의를 제외하고, 이 기술은 매우 멋진 것을 가능하게 함: 양방향 정신적 의사소통.

  • 메시지를 생각하고 "보내기"를 생각하면, 이어버드를 통해 응답을 들을 수 있음. 음성 복제 기술을 사용하면 발신자의 목소리로 메시지를 받을 수 있음. 외부 관찰자에게는 완전히 조용하고 보이지 않음.