Towards Predictive Communication with Brain-Computer Interfaces integrating Large Language Models

要約

この展望記事は、最先端の予測言語モデルと BCI の統合に向けた、最先端技術の概要と今後の展開を提供することを目的としています。
自然言語処理 (NLP) モデルから最近の LLM まで、さまざまな程度に改善された予測筆記システムに至る、初期および最近の言語モデルの総合的な概要が最初に提供されます。
次に、言語モデルを統合する以前の BCI 実装の概要を示します。
次に、高速通信と制御を効率的にサポートするための LLM と BCI スペラーの組み合わせの可能性を調査したいくつかの予備研究について説明します。
最後に、LLM と BCI システムの完全な統合に向けた現在の課題と制限について説明します。
最近の研究では、LLM と BCI を組み合わせることで、運動障害や言語障害のある患者だけでなく、健康な人でも人間とコンピューターの相互作用が大幅に改善される可能性があることが示唆されています。
特に、GPT などの事前トレーニングされた自己回帰変換モデルは、並列化、事前トレーニングおよび微調整による学習を活用し、より単純な言語モデルを組み込んだ以前のシステムと比較して、通信のための BCI の大幅な向上を約束します。
実際、テストは実際の BCI シナリオではなく、シミュレートされた会話に対してのみ実行されましたが、さまざまなモデルの中で GPT-2 が BCI への統合の優れた候補であることが示されました。
将来的には、LLM と高度な BCI システムを完全に統合することで、高速かつ効率的でユーザーに適応したニューロテクノロジーに向けた大きな飛躍につながる可能性があります。

要約(オリジナル)

This perspective article aims at providing an outline of the state of the art and future developments towards the integration of cutting-edge predictive language models with BCI. A synthetic overview of early and more recent linguistic models, from natural language processing (NLP) models to recent LLM, that to a varying extent improved predictive writing systems, is first provided. Second, a summary of previous BCI implementations integrating language models is presented. The few preliminary studies investigating the possible combination of LLM with BCI spellers to efficiently support fast communication and control are then described. Finally, current challenges and limitations towards the full integration of LLM with BCI systems are discussed. Recent investigations suggest that the combination of LLM with BCI might drastically improve human-computer interaction in patients with motor or language disorders as well as in healthy individuals. In particular, the pretrained autoregressive transformer models, such as GPT, that capitalize from parallelization, learning through pre-training and fine-tuning, promise a substantial improvement of BCI for communication with respect to previous systems incorporating simpler language models. Indeed, among various models, the GPT-2 was shown to represent an excellent candidate for its integration into BCI although testing was only perfomed on simulated conversations and not on real BCI scenarios. Prospectively, the full integration of LLM with advanced BCI systems might lead to a big leap forward towards fast, efficient and user-adaptive neurotechnology.

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