Trí tuệ nhân tạo đọc suy nghĩ của con người bằng cách nào?

Trong nhiều thập kỷ, những tín hiệu điện phức tạp bên trong não bộ vẫn được xem là một "ngôn ngữ" gần như không thể giải mã. Hàng tỷ nơron liên tục truyền tín hiệu, tạo nên những dòng suy nghĩ, cảm xúc và ký ức của con người.

Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra khả năng đọc và diễn giải những tín hiệu này theo cách mà trước đây khoa học chỉ có thể tưởng tượng.

Bị liệt toàn thân nhưng vẫn nhắn tin Zalo, lướt Facebook và sắm Tết được

Bị mắc bệnh xơ cứng teo cơ một bên (ALS), bà Quỳnh Lê chỉ có thể ngồi một chỗ, lặng lẽ quan sát và lắng nghe thế giới xung quanh. Bà vẫn hiểu mọi điều diễn ra, nhưng lại không thể nói ra suy nghĩ của mình.

Nhờ một thiết bị công nghệ đặc biệt, khoảng cách ấy dần được thu hẹp. Những cành đào ngày Tết, bánh mứt kẹo hay các vật dụng sinh hoạt trong gia đình đều do chính bà lựa chọn và mua sắm. Bà có thể nghe nhạc, xem phim, nhắn tin qua Zalo hay lướt Facebook - những hoạt động tưởng chừng như bà không làm được nữa từ khi mắc bệnh.

Công nghệ bà sử dụng được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Thiết bị gồm một màn hình máy tính gắn camera chuyên dụng có khả năng theo dõi chuyển động của mắt.

Khi người bệnh nhìn vào các ký hiệu hoặc chữ cái trên màn hình, hệ thống sẽ ghi nhận tín hiệu ánh nhìn, hiển thị nội dung tương ứng và chuyển thành âm thanh phát ra loa. Với những bệnh nhân có khả năng kiểm soát mắt tốt, tốc độ nhập có thể đạt 40 - 50 ký tự mỗi phút.

PGS.TS Lê Thanh Hà, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết ban đầu nhiều người còn nghi ngờ tính hiệu quả của công nghệ này. Do mọi người quen dùng chuột và bàn phím nên khó tin rằng chỉ cần chuyển động mắt cũng có thể điều khiển máy tính. Vì vậy nhóm nghiên cứu phải mang thiết bị đến tận nhà để người bệnh dùng thử. Khi trực tiếp trải nghiệm, họ mới thấy rõ sự hữu ích của sản phẩm.

Sau hơn ba năm triển khai, công nghệ không chỉ hỗ trợ bệnh nhân ALS mà còn được ứng dụng cho người rối loạn ngôn ngữ hoặc sa sút trí tuệ giai đoạn sớm, giúp họ duy trì khả năng giao tiếp và kết nối với cuộc sống.

Giao diện não - máy tính: công nghệ đứng sau khả năng đọc suy nghĩ

Những công nghệ điều khiển thiết bị bằng ánh mắt thực chất là một bước phát triển trong nỗ lực giúp máy tính hiểu được tín hiệu từ cơ thể con người.

Từ việc đọc chuyển động mắt - một biểu hiện bên ngoài của ý định giao tiếp - các nhà khoa học đang tiến xa hơn khi tìm cách giải mã trực tiếp tín hiệu từ não bộ.

Công nghệ đứng sau các nghiên cứu này được gọi là giao diện não - máy tính (Brain-Computer Interfaces - BCI), kết nối trực tiếp não người với máy tính.

Những bước tiến trong công nghệ đọc suy nghĩ

Theo BBC, trong một nghiên cứu tại Đại học Stanford (Mỹ), một phụ nữ 52 tuổi - từng bị liệt và mất khả năng nói sau một cơn đột quỵ gần hai thập kỷ trước - đã tham gia thử nghiệm một hệ thống BCI. Bà là một trong bốn bệnh nhân tham gia nghiên cứu cùng với những người mắc bệnh ALS.

Các nhà khoa học cấy một mảng điện cực siêu nhỏ vào vùng não phía trước của bà để ghi lại hoạt động của các nơron. Khi bà tưởng tượng mình đang nói, những tín hiệu thần kinh này được thu thập và đưa vào hệ thống trí tuệ nhân tạo để phân tích.

Kết quả là các suy nghĩ thầm dần xuất hiện thành chữ trên màn hình, ghép lại thành những câu hoàn chỉnh mà bà không thể nói ra thành lời.

Mục tiêu của nhóm nghiên cứu là phát triển một hệ thống có thể chuyển tín hiệu thần kinh thành văn bản theo thời gian thực - một bước tiến đưa khoa học tiến gần hơn tới khả năng "đọc suy nghĩ".

Những bước tiến tương tự cũng xuất hiện ở nhiều phòng thí nghiệm trên thế giới. Năm 2025, các nhà nghiên cứu tại Nhật Bản công bố kỹ thuật mang tên "mind captioning" (tạm dịch: mô tả nội dung suy nghĩ từ tín hiệu não), kết hợp nhiều công cụ AI với dữ liệu quét não không xâm lấn để tạo ra mô tả chi tiết về những gì một người đang nhìn thấy hoặc tưởng tượng trong đầu.

Các nghiên cứu này đang mở ra một góc nhìn mới về cách não bộ xử lý thông tin và hình thành suy nghĩ.

Sự kết hợp giữa khoa học thần kinh và học máy để giải mã những lời nói nội tâm

Thực tế, nền tảng của lĩnh vực BCI đã được đặt ra từ rất sớm. Ngay từ năm 1969, nhà khoa học thần kinh Eberhard Fetz đã chứng minh rằng khỉ có thể học cách điều khiển một thiết bị đo chỉ bằng hoạt động của một nơron trong não nếu được thưởng thức ăn. Những thí nghiệm này được xem là nền móng cho nghiên cứu giao diện não - máy tính hiện đại.

Trong nhiều năm, các hệ thống BCI đã có thể giải mã những tín hiệu thần kinh liên quan đến chuyển động, cho phép người dùng điều khiển tay giả hoặc con trỏ trên màn hình máy tính.

Tuy nhiên, việc giải mã ngôn ngữ và suy nghĩ phức tạp lại khó khăn hơn nhiều. Ngôn ngữ là một hệ thống tinh vi, liên quan đến nhiều vùng não khác nhau và chứa vô số sắc thái biểu đạt.

Những tiến bộ gần đây chủ yếu đến từ sự kết hợp giữa khoa học thần kinh và học máy. Các mảng vi điện cực được cấy lên bề mặt não để ghi lại hoạt động của hàng trăm nơron cùng lúc.

Sau đó, các thuật toán AI phân tích dữ liệu này và học cách nhận diện các mẫu tín hiệu tương ứng với những đơn vị nhỏ nhất của ngôn ngữ - gọi là âm vị.

Quá trình này có thể hình dung tương tự cách các trợ lý ảo như Alexa hay Siri nhận diện giọng nói, chỉ khác ở chỗ thay vì phân tích âm thanh, hệ thống phân tích trực tiếp tín hiệu thần kinh.

Một bước tiến đáng chú ý khác là khả năng giải mã "lời nói thầm trong đầu" (inner speech). Trước đây, nhiều hệ thống BCI yêu cầu người dùng cố gắng phát âm những từ họ muốn truyền đạt, dù họ không thể tạo ra âm thanh, khiến quá trình giao tiếp trở nên chậm và tốn nhiều nỗ lực.

Trong nghiên cứu mới, các nhà khoa học tại Stanford đã thiết kế những nhiệm vụ khiến người tham gia phải đếm hoặc suy nghĩ bằng lời trong đầu. Hệ thống AI sau đó phát hiện các dấu vết thần kinh của những từ này và chuyển chúng thành văn bản với độ chính xác lên tới khoảng 74% trong một số nhiệm vụ.

Biến tín hiệu não thành hình ảnh và âm thanh

Không chỉ dừng lại ở việc giải mã từ ngữ, các nhà khoa học còn bắt đầu tái tạo những yếu tố tinh tế hơn của lời nói. Một nghiên cứu gần đây cho thấy AI có thể phân tích các đặc điểm như cao độ, nhịp điệu, tốc độ và ngữ điệu của lời nói từ tín hiệu thần kinh.

Điều này cho phép hệ thống không chỉ chuyển suy nghĩ thành chữ mà còn tái tạo được sắc thái biểu cảm của giọng nói. Trong một thử nghiệm, một bệnh nhân ALS thậm chí có thể thay đổi cao độ khi "nói" thông qua hệ thống và hát những giai điệu đơn giản.

Song song với việc giải mã ngôn ngữ, một hướng nghiên cứu khác đang cố gắng tái tạo những hình ảnh mà con người nhìn thấy hoặc tưởng tượng. Trong các thí nghiệm này, người tham gia được cho xem hình ảnh trong khi não của họ được quét bằng kỹ thuật fMRI.

Dữ liệu thần kinh sau đó được đưa vào các mô hình AI tạo ảnh, cho phép hệ thống tái dựng lại hình ảnh tương đối giống với những gì người tham gia đã nhìn thấy.

Những nghiên cứu này cũng giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn cách não bộ xử lý thông tin thị giác. Các vùng não khác nhau đảm nhiệm những chức năng khác nhau: thùy chẩm ở phía sau não xử lý các đặc điểm thị giác cơ bản như màu sắc và bố cục, trong khi thùy thái dương liên quan đến việc nhận diện và phân loại vật thể.

Một số nhóm nghiên cứu còn thử tái tạo âm thanh từ hoạt động não. Trong một nghiên cứu năm 2025, các nhà khoa học đã sử dụng dữ liệu fMRI để tái dựng đặc trưng của những bản nhạc mà người tham gia đang nghe. Dù chất lượng tái tạo còn hạn chế, hệ thống vẫn có thể nhận diện được phong cách và đặc trưng cơ bản của âm nhạc.