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

要約

この視点記事は、最先端の予測言語モデルとBCIの統合に向けて、最先端と将来の発展の概要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、初期および最近の言語モデルの合成概要は、予測ライティングシステムのさまざまな程度まで、最初に提供されます。
第二に、言語モデルを統合する以前のBCI実装の要約が提示されます。
LLMとBCIスペルの可能性のある組み合わせを調査して、高速通信と制御を効率的にサポートする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対する現在の課題と制限について説明します。
最近の調査では、LLMとBCIの組み合わせにより、運動障害や言語障害のある患者や健康な個人の人間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などの前提条件化された自己回帰トランスモデルは、並列化、トレーニング前、微調整を通じて学習から活用されるため、より単純な言語モデルを組み込む以前のシステムに関する通信のためのBCIの大幅な改善を約束します。
実際、さまざまなモデルの中で、GPT-2はBCIへの統合の優れた候補であることが示されましたが、テストはシミュレートされた会話でのみパフォーマンスされ、実際のBCIシナリオではありません。
前向きに、LLMと高度なBCIシステムを完全に統合すると、高速で効率的でユーザーに適した神経技術に向けて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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