เหนือกว่าคำพูดและตัวเขียน: AI จะทำให้มนุษย์แลกเปลี่ยนความคิดกันด้วยความเร็วสูงได้หรือไม่?

การศึกษาทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับ artificial intelligence, brain-computer interfaces และการแลกเปลี่ยนความคิดโดยตรงระหว่างผู้คน

บทความทบทวนทางวิทยาศาสตร์และกรอบการวิจัยที่เสนอ | พฤศจิกายน 2026

บทคัดย่อ

คอมพิวเตอร์สมัยใหม่ในปัจจุบันแลกเปลี่ยนข้อมูลด้วยความเร็วที่ยากจะจินตนาการ

การเชื่อมต่อ Gigabit Ethernet ธรรมดาสามารถถ่ายโอนข้อมูลได้หนึ่งพันล้านบิต (1,000,000,000 บิต) ต่อวินาที เทคโนโลยีการประมวลผลและ data-centre ขั้นสูงทำงานเร็วกว่านั้นอีกหลายเท่า

แต่สถานการณ์ของมนุษย์แตกต่างออกไปโดยสิ้นเชิง

แม้ในปัจจุบัน ผู้คนส่วนใหญ่ยังใช้คำพูด ตัวเขียน ท่าทาง และการเคลื่อนไหวร่างกายเพื่อถ่ายทอดความคิด แนวคิด ความคิดเห็น และความรู้สึกของตนให้ผู้อื่น

แม้ว่าการประมวลผลข้อมูลทางประสาทจำนวนมหาศาลจะเกิดขึ้นในสมองของมนุษย์ แต่ความสามารถของเราในการถ่ายทอดข้อมูลนั้นไปยังผู้อื่นอย่างมีความหมายนั้นค่อนข้างจำกัดมาก

สถานการณ์นี้ทำให้เกิดคำถามทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญ

ด้วย artificial intelligence และเทคโนโลยีประสาท มนุษย์สามารถแลกเปลี่ยนความคิดและแนวคิดของตนโดยตรง อย่างถูกต้อง และด้วยความเร็วสูง โดยไม่ต้องอาศัยคำพูดหรือตัวเขียนได้หรือไม่?

บทความนี้ตรวจสอบความเร็วในการถ่ายทอดข้อมูลของมนุษย์ เทคโนโลยีที่ตีความสัญญาณประสาทของสมอง brain-computer interfaces, brain-to-brain communication และความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ที่เกิดขึ้นจนถึงเดือนพฤศจิกายน 2026

บทความนี้ยังเสนอกรอบการวิจัยใหม่สำหรับการแลกเปลี่ยนความคิดและเจตนาของมนุษย์ด้วยความเร็วสูงโดยความช่วยเหลือของ artificial intelligence

จุดมุ่งหมายพื้นฐานของการวิจัยนี้ไม่ใช่เพียงการถ่ายโอนข้อมูล digital เพิ่มขึ้น

จุดมุ่งหมายหลักคือการสำรวจความเป็นไปได้ทางวิทยาศาสตร์ของวิธีการสื่อสารแบบใหม่ที่ถ่ายทอดความหมายที่แท้จริงของสิ่งที่บุคคลต้องการแสดงออกให้ผู้อื่น ในเวลาที่น้อยลงและด้วยความถูกต้องมากขึ้น

1. บทนำ: อุปสรรคด้านความเร็วในการสื่อสารของมนุษย์

ลองพิจารณาคอมพิวเตอร์สองเครื่องที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายคอมพิวเตอร์สมัยใหม่

เครื่องเหล่านี้สามารถแปลงข้อมูลจำนวนมากเป็น electrical signals และแลกเปลี่ยนกันภายในไม่กี่มิลลิวินาที

ทีนี้ลองพิจารณาคนสองคนที่กำลังแลกเปลี่ยนแนวคิดที่ซับซ้อน

คนแรกต้องสร้างแนวคิดขึ้นในใจของตน

จากนั้นต้องแปลงแนวคิดนั้นเป็นภาษา

ต้องเลือกคำที่เหมาะสม

ต้องจัดเรียงคำเหล่านั้นเป็นประโยคที่ถูกต้อง

เท่านั้นจึงจะพูดหรือเขียนออกมาได้

ในทำนองเดียวกัน คนที่สองต้องฟังหรืออ่านคำเหล่านั้น จากนั้นต้องเข้าใจความหมายและคิดให้ออกว่าคนแรกต้องการจะพูดอะไรจริง ๆ

ทุกขั้นตอนของกระบวนการนี้ใช้เวลา

ในบางโอกาสอาจเกิดความเข้าใจผิดขึ้นได้ แนวคิดนั้นจึงต้องอธิบายอีกครั้ง

ปัญหาสำคัญตรงนี้ไม่ใช่ว่าสมองของมนุษย์ทำงานช้า

แต่เป็นช่องว่างที่สำคัญระหว่างการประมวลผลข้อมูลทางประสาทที่เกิดขึ้นในสมองของมนุษย์กับความเร็วที่ข้อมูลนั้นสามารถถ่ายทอดไปยังผู้อื่นได้

งานวิจัยของ Coupé และคณะ ที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science Advances ในปี 2019 ศึกษาภาษา 17 ภาษาและประมาณว่าอัตราการถ่ายทอดข้อมูลของภาษาพูดของมนุษย์โดยเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 39 บิตต่อวินาที [1]

ในการศึกษาที่สำคัญอีกชิ้นหนึ่ง Zheng และ Meister ประมาณอัตราการประมวลผลข้อมูลเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ไว้ที่ประมาณ 10 บิตต่อวินาที การศึกษานั้นตีพิมพ์ออนไลน์ในปี 2024 และปรากฏในวารสาร Neuron ในปี 2025 [2]

การศึกษาทั้งสองนี้วัดการประมวลผลข้อมูลคนละประเภทกัน ตัวเลขทั้งสองจึงไม่สามารถใช้แทนกันได้

และตัวเลขเหล่านี้ก็ไม่ใช่การวัดขั้นสุดท้ายของความจุการประมวลผลทางประสาททั้งหมดของสมองมนุษย์

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าอัตราข้อมูลของการกระทำและการสื่อสารที่มีสติของมนุษย์ต่ำกว่าอัตราการถ่ายโอนข้อมูลของระบบอิเล็กทรอนิกส์หลายระบบมาก

ความแตกต่างนี้เป็นรากฐานของการวิจัยใหม่ของเรา

2. ความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลของคอมพิวเตอร์กับความเร็วในการสื่อสารของมนุษย์

คอมพิวเตอร์แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบ digital และแลกเปลี่ยนตาม communication protocols ที่กำหนดไว้

ตัวอย่างเช่น:

• 1 กิกะบิตต่อวินาที (1 Gbps) = 1,000,000,000 บิตต่อวินาที

• 10 Gbps = หนึ่งหมื่นล้านบิตต่อวินาที

• 100 Gbps = หนึ่งแสนล้านบิตต่อวินาที

• 800 Gbps = แปดแสนล้านบิตต่อวินาที

ตัวเลขเหล่านี้อธิบายความจุในการถ่ายโอนข้อมูลของเครือข่ายคอมพิวเตอร์

แต่ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้บอกอะไรเลยว่าคอมพิวเตอร์เข้าใจความหมายที่แท้จริงของข้อมูลที่กำลังส่งเร็วแค่ไหน

การสื่อสารของมนุษย์แตกต่างออกไปโดยสิ้นเชิง

ในการแลกเปลี่ยนระหว่างผู้คน สิ่งที่สำคัญที่สุดไม่ใช่เพียงปริมาณข้อมูล แต่คือความหมายของมัน

ตัวอย่างเช่น คนหนึ่งอาจแสดงการตัดสินใจที่ซับซ้อนมากออกมาอย่างชัดเจนด้วยคำเพียงไม่กี่คำ

อีกคนหนึ่งอาจต้องการหลายย่อหน้าเพื่ออธิบายแนวคิดเดียวกัน

ดังนั้นจึงต้องใช้ความระมัดระวังทางวิทยาศาสตร์อย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลของคอมพิวเตอร์กับความเร็วในการสื่อสารของมนุษย์

คอมพิวเตอร์อาจถ่ายโอนข้อมูลได้หนึ่งพันล้านบิตต่อวินาที

แต่นั่นไม่ได้หมายความว่ามันเข้าใจความหมายของข้อมูลนั้น

ในเวลาเดียวกัน มนุษย์อาจถ่ายทอดแนวคิดอันลึกซึ้งให้ผู้อื่นด้วยคำเพียงไม่กี่คำ

ดังนั้นจุดมุ่งหมายของการวิจัยของเราจึงไม่ใช่การเปลี่ยนสมองมนุษย์ให้เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ระดับกิกะบิต

แต่จุดมุ่งหมายของเราคือการเพิ่มความเร็วที่ความคิดและแนวคิดที่มีความหมายสามารถแลกเปลี่ยนระหว่างผู้คนในลักษณะที่เข้าใจได้อย่างถูกต้อง

นี่คือรากฐานทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญที่สุดของการวิจัยนี้

3. ความก้าวหน้าที่วิทยาศาสตร์ทำได้จนถึงปัจจุบัน

3.1 Brain-Computer Interfaces

Brain-computer interface หรือเรียกสั้น ๆ ว่า BCI คือเทคโนโลยีที่สร้างการเชื่อมต่อระหว่างกิจกรรมทางประสาทของสมองมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ภายนอก

ด้วยเทคโนโลยีนี้ สัญญาณที่ได้รับจากสมองสามารถวิเคราะห์ได้ด้วยคอมพิวเตอร์

มีสองแนวทางหลักในการบันทึกกิจกรรมของสมอง

ประการแรก วิธีการต่าง ๆ เช่น EEG ที่บันทึกกิจกรรมไฟฟ้าของสมองโดยไม่ต้องผ่าตัด

ประการที่สอง วิธีการที่ใช้ electrodes ฝังเข้าไปในสมองผ่านการผ่าตัด

โมเดล artificial intelligence วิเคราะห์สัญญาณประสาทเหล่านี้และพยายามระบุการกระทำที่บุคคลตั้งใจจะทำ คำที่ต้องการแสดงออก หรือคำสั่งการสื่อสาร

งานวิจัยของ Willett และคณะ ที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature ในเดือนสิงหาคม 2023 เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านนี้

งานนั้นสร้างเทคโนโลยีที่แปลงกิจกรรมทางประสาทที่เกิดขึ้นเมื่อบุคคลพยายามพูดให้เป็นข้อความ

ผู้เข้าร่วมสามารถสื่อสารได้ด้วยอัตราประมาณ 62 คำต่อนาที

อัตราความผิดพลาดของคำอยู่ที่ 9.1% ด้วยคำศัพท์จำกัด 50 คำ และ 23.8% ด้วยคำศัพท์ขนาดใหญ่ 125,000 คำ [3]

งานวิจัยนี้พิสูจน์ว่าสัญญาณสมองที่เกิดขึ้นเมื่อบุคคลพยายามพูดสามารถใช้สื่อสารได้ค่อนข้างเร็ว

แต่ระบบนี้ไม่ใช่เทคโนโลยีที่สามารถอ่านทุกความคิดที่เกิดขึ้นในใจของบุคคลได้อย่างอิสระ

มันระบุกิจกรรมทางประสาทที่เกี่ยวข้องกับความพยายามที่จะพูด

3.2 การสร้างคำพูดโดยตรงจากสัญญาณสมอง

ความก้าวหน้าที่น่าสังเกตเพิ่มเติมในสาขานี้เกิดขึ้นในปี 2025

Littlejohn และคณะสร้างเทคโนโลยีที่ประมวลผลสัญญาณจากสมองมนุษย์ในช่วงเวลา 80 มิลลิวินาทีและแปลงเป็นคำพูดด้วยความช่วยเหลือของ artificial intelligence [4]

ในการศึกษาอีกชิ้นหนึ่ง Wairagkar และคณะอธิบายวิธีการที่ใช้สัญญาณประสาทของสมองเพื่อผลิตคำพูดสังเคราะห์ที่แสดงอารมณ์ใน real time

ผู้เข้าร่วมในการศึกษานั้นยังสามารถควบคุมองค์ประกอบการแสดงออก เช่น ทำนองเสียง intonation ได้ในระดับหนึ่ง [5]

นี่คือความก้าวหน้าที่สำคัญมาก

การสื่อสารของมนุษย์ไม่ใช่เพียงการแลกเปลี่ยนคำ

ความเร็วที่เราพูด น้ำเสียง การแสดงออกทางอารมณ์ และวิธีที่เราเน้นคำ ล้วนเผยให้เห็นความหมายที่แท้จริงของแนวคิด

การศึกษาเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการสร้างคำพูดของมนุษย์ตามธรรมชาติขึ้นใหม่จากสัญญาณประสาท

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเหล่านี้ยังคงเป็นเทคโนโลยีทดลองที่ใช้ในสถานที่วิจัยเฉพาะทาง

3.3 การใช้งานจริงระยะยาว: การศึกษาที่เป็นเหตุการณ์สำคัญของปี 2026

การศึกษาที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature Medicine ในเดือนมิถุนายน 2026 แสดงความก้าวหน้าที่สำคัญในการใช้งานจริงของเทคโนโลยี brain-computer interface

ในการศึกษาของ Card และคณะนี้ ผู้ที่มีอาการอัมพาตทางมอเตอร์รุนแรงสื่อสารได้อย่างอิสระเป็นเวลานานด้วยความช่วยเหลือของ interface ที่ฝังอยู่

ตลอดเกือบสองปี เขาใช้เทคโนโลยีนี้ที่บ้านมากกว่า 3,800 ชั่วโมง

ผ่านมันเขาสื่อสารประมาณ 1.96 ล้านคำและ 183,060 ประโยค

ความเร็วในการสื่อสารโดยเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 56 คำต่อนาที

ในการทดสอบคำพูดภายใต้การควบคุม ความแม่นยำของคำสูงกว่า 99% แต่ในการสนทนาตามธรรมชาติในชีวิตประจำวัน ความแม่นยำนี้ไม่เท่ากันตลอดเวลา [6]

ความแตกต่างนี้สำคัญมาก

การที่เทคโนโลยีทำงานได้ดีในห้องปฏิบัติการเป็นความสำเร็จอย่างหนึ่ง

การที่เทคโนโลยีเดียวกันทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือเป็นเวลานานในชีวิตประจำวันของผู้คนเป็นอีกความสำเร็จหนึ่ง

ในการวิจัยการแลกเปลี่ยนความคิดของมนุษย์ด้วยความเร็วสูงของเรา ทั้งสองด้านนี้ต้องได้รับการพิสูจน์แยกกันด้วย

3.4 ข้อมูลสามารถแลกเปลี่ยนโดยตรงระหว่างสมองของมนุษย์ได้หรือไม่?

นอกจากนี้ยังมีความสำเร็จในช่วงแรกบางประการในโลกวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับ brain-to-brain communication

การศึกษาที่เรียกว่า BrainNet ตีพิมพ์ในปี 2019

ในการศึกษานั้น คนสามคนทำงานร่วมกันในเกมง่าย ๆ โดยใช้สัญญาณสมอง

การตัดสินใจของผู้เข้าร่วมสองคนแรกถูกบันทึกด้วยเทคโนโลยี EEG

ข้อมูลนั้นถูกส่งไปยังผู้เข้าร่วมคนที่สามในรูปแบบสัญญาณที่กำหนดไว้ผ่านวิธีการกระตุ้นสมองที่เรียกว่า Transcranial Magnetic Stimulation (TMS)

มีห้ากลุ่มเข้าร่วมในการทดลองนี้

ความแม่นยำของผลงานโดยเฉลี่ยของพวกเขาถูกบันทึกไว้ที่ 81.25% [7]

การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการถ่ายโอนข้อมูลบางอย่างระหว่างสมองของมนุษย์ผ่าน neural interfaces

3.5 การตรวจจับคำพูดที่จินตนาการในใจ

การศึกษาของ Kunz และคณะที่ตีพิมพ์ในวารสาร Cell ในเดือนสิงหาคม 2025 แสดงให้เห็นว่ากิจกรรมทางประสาทที่เกิดขึ้นเมื่อบุคคลจินตนาการว่ากำลังพูดในใจสามารถระบุได้บางส่วน

อีกด้านที่สำคัญของการวิจัยนี้คือ mental privacy

ความเสี่ยงที่คำพูดภายในส่วนตัวของบุคคลซึ่งไม่ต้องการแบ่งปันกับผู้อื่นจะถูกเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจผ่านเทคโนโลยีก็ได้รับการตรวจสอบเช่นกัน

นอกจากนี้ วิธีการด้านความปลอดภัยเพื่อแยกแยะระหว่างความคิดที่สร้างขึ้นโดยเจตนาเพื่อการสื่อสารกับกิจกรรมทางจิตส่วนตัวก็ได้รับการทดสอบ [8]

การศึกษาอีกชิ้นหนึ่งที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature Neuroscience ในเดือนกันยายน 2026 ตรวจสอบโครงสร้างทั่วไปบางอย่างในกิจกรรมทางประสาทของคำพูดที่จินตนาการและคำพูดที่เปล่งออกมา [9]

ผลการค้นพบเหล่านี้อาจสร้างโอกาสในอนาคตสำหรับผู้คนในการสื่อสารข้อมูลบางอย่างโดยไม่ต้องพยายามพูดเลย

แต่ไม่มีหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ที่จะบอกว่าเทคโนโลยีปัจจุบันสามารถเข้าใจทุกความคิดที่เกิดขึ้นในใจของบุคคลใด ๆ ได้อย่างถูกต้อง โดยไม่มีการฝึกอบรมหรือความร่วมมือล่วงหน้า

4. แนวคิดการวิจัยใหม่ที่เสนอ

การแลกเปลี่ยนความคิดของมนุษย์ด้วยความเร็วสูงโดยความช่วยเหลือของ Artificial Intelligence

Artificial Intelligence-Assisted High-Speed Thought Communication

จุดมุ่งหมายหลักของการวิจัยนี้:

เพื่อสำรวจความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีที่ระบุความคิดและแนวคิดที่ผู้คนต้องการสื่อสารโดยสมัครใจจากสัญญาณประสาทของสมอง แปลงเป็นรูปแบบ digital ที่มีประสิทธิภาพ ถ่ายโอนไปยังบุคคลอื่น และทำให้บุคคลนั้นเข้าใจความหมายที่แท้จริงของแนวคิดได้อย่างถูกต้อง

การวิจัยนี้รวบรวมหลายสาขาวิทยาศาสตร์เข้าด้วยกัน

Brain-Computer Interfaces: ใช้บันทึกและวิเคราะห์สัญญาณที่ได้รับจากสมองมนุษย์

Artificial Intelligence: ใช้สำหรับงานต่าง ๆ เช่น การตรวจจับรูปแบบในสัญญาณประสาท การสร้างภาษา การทำความเข้าใจแนวคิด และการแก้ไขข้อผิดพลาด

Information Theory: ช่วยประเมินเชิงคณิตศาสตร์ว่าข้อมูลสามารถถ่ายโอนได้อย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้องเพียงใด

Secure Digital Networking: ช่วยส่งข้อมูลที่สร้างขึ้นไปยังระบบคอมพิวเตอร์อื่นอย่างปลอดภัย

Brain stimulation และเทคโนโลยีประสาท: อาจช่วยสำรวจความเป็นไปได้ในอนาคตของการส่งข้อมูลเฉพาะเจาะจงไปยัง neural system ของผู้รับโดยตรง การทดสอบทางการแพทย์และวิทยาศาสตร์อย่างกว้างขวางเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับสิ่งนี้

โอกาสที่สำคัญในการวิจัยนี้อาจอยู่ที่การสร้างวิธีการที่ถ่ายทอดความหมายของสิ่งที่บุคคลต้องการแสดงออก โดยไม่จำเป็นต้องสร้างและถ่ายโอนทุกคำที่ต้องการพูด

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าบุคคลคิดดังต่อไปนี้:

"ฉันเห็นด้วยกับแผนนี้ แต่ฉันอยากเลื่อนการนำไปปฏิบัติออกไปจนถึงสัปดาห์หน้า"

เทคโนโลยีในอนาคตอาจพยายามระบุองค์ประกอบที่สำคัญสามประการในความคิดนี้

ประการแรก ความเห็นด้วยกับแผน

ประการที่สอง ความไม่เต็มใจที่จะนำไปปฏิบัติทันที

ประการที่สาม คำขอเลื่อนไปยังสัปดาห์หน้า

Artificial intelligence สามารถระบุความหมายพื้นฐานเหล่านี้และสร้างประโยคที่บุคคลอื่นสามารถเข้าใจได้

แต่มีความท้าทายที่สำคัญตรงนี้

ไม่เพียงพอที่ประโยคที่ artificial intelligence สร้างขึ้นจะงดงามทางภาษาเท่านั้น

มันต้องแสดงออกถึงแนวคิดที่คนแรกต้องการถ่ายทอดจริง ๆ โดยไม่เปลี่ยนแปลง

นี่คือความสำคัญของแนวคิดที่เรียกว่า Semantic Communication

5. กรอบเทคนิคที่เสนอ

โครงสร้างเริ่มต้นสำหรับการนำการวิจัยนี้ไปปฏิบัติสามารถแบ่งออกเป็นหกขั้นตอนหลัก

ขั้นตอนที่ 1: การบันทึกสัญญาณสมอง

บุคคลตัดสินใจด้วยความยินยอมเต็มที่ของตนเองที่จะถ่ายทอดข้อมูลให้ผู้อื่น

ในขณะนั้น กิจกรรมของสมองที่เกี่ยวข้องกับคำ คำสั่ง หรือแนวคิดที่พยายามแสดงออกโดยเจตนาจะถูกบันทึกด้วยความช่วยเหลือของ neural interface ที่เหมาะสม

ในการวิจัยระยะแรก สามารถใช้วิธีการที่ไม่ต้องผ่าตัด เช่น EEG และข้อมูลการวิจัยที่ตีพิมพ์แล้วได้

ขั้นตอนที่ 2: การระบุความคิดด้วย Artificial Intelligence

สัญญาณสมองที่บันทึกไว้จะถูกวิเคราะห์โดยโมเดล machine-learning

จุดมุ่งหมายคือการระบุข้อมูลที่บุคคลพยายามถ่ายทอดโดยเจตนา

การวิจัยควรเริ่มต้นด้วยการระบุคำ คำสั่ง หรือแนวคิดจำนวนน้อย

หลังจากยืนยันความแม่นยำของเทคโนโลยีพื้นฐานนั้นแล้วเท่านั้น งานจึงควรดำเนินต่อไปสู่การทำความเข้าใจความคิดที่ซับซ้อน

ขั้นตอนที่ 3: การแปลงความคิดเป็นข้อมูลที่เน้นความหมาย

ข้อมูลที่ระบุได้จะถูกแปลงเป็นรูปแบบ digital ที่มีโครงสร้างด้วยความช่วยเหลือของ artificial intelligence

ซึ่งอาจรวมถึงแนวคิดหลักของความคิด ความสัมพันธ์ระหว่างกัน เงื่อนไข และความไม่แน่นอนของการประมาณการ

สิ่งนี้ทำให้สามารถแทนความหมายพื้นฐานของข้อมูลในระบบคอมพิวเตอร์ได้ก่อนที่จะสร้างประโยคที่สมบูรณ์

ขั้นตอนที่ 4: การถ่ายโอนข้อมูลที่ปลอดภัยด้วยความเร็วสูง

ข้อมูลที่สร้างขึ้นจะถูกส่งไปยังระบบอื่นผ่านช่องทางการสื่อสาร digital ที่ปลอดภัยและเข้ารหัส (encrypted)

ในขั้นตอนนี้ ความเร็วของเครือข่ายคอมพิวเตอร์ไม่จำเป็นต้องเป็นอุปสรรคสำคัญ

เครือข่ายคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันสามารถถ่ายโอนข้อมูลด้วยความเร็วสูงมากอยู่แล้ว

แต่การทำความเข้าใจสัญญาณสมองอย่างถูกต้อง การสร้างแนวคิดที่ถูกต้อง และการลดเวลาที่กระบวนการทั้งหมดใช้อาจเป็นปัญหาที่ยากกว่า

ขั้นตอนที่ 5: การสร้างข้อความขึ้นใหม่สำหรับผู้รับ

Artificial intelligence แปลงข้อมูลที่ได้รับเป็นรูปแบบที่บุคคลอื่นสามารถเข้าใจได้

อาจเป็นข้อความ คำพูด หรือรูปแบบการสื่อสารอื่นที่เหมาะสม

ผู้รับต้องสามารถเข้าใจความหมายของข้อมูล ขอคำชี้แจงหากมีข้อสงสัย และทราบถึงความไม่แน่นอนในการประมาณการของ artificial intelligence

ขั้นตอนที่ 6: การยืนยันว่าข้อความได้รับความเข้าใจ

ต้องยืนยันว่าผู้รับเข้าใจแนวคิดอย่างถูกต้อง

เมื่อจำเป็น ต้องจัดให้มีวิธีขอคำชี้แจงหรือการแก้ไขด้วย

หากต้องการสร้าง brain-to-brain communication โดยตรงในอนาคต ต้องพัฒนาเทคโนโลยีแยกต่างหากที่สามารถส่งข้อมูลไปยัง neural system ของผู้รับได้ด้วย

มีความแตกต่างที่สำคัญที่ต้องสังเกตตรงนี้

การแปลงสัญญาณสมองของคนหนึ่งเป็นข้อความด้วยคอมพิวเตอร์และให้อีกคนอ่านบนหน้าจอคือ brain-computer-human communication

ไม่สามารถเรียกว่า brain-to-brain communication โดยตรงที่สมบูรณ์ได้

ความแตกต่างนี้ต้องคงไว้อย่างชัดเจนในทุกขั้นตอนของการวิจัย

6. สมมติฐานทางวิทยาศาสตร์หลักของการวิจัยนี้

สมมติฐานหลักสำหรับการวิจัยนี้เสนอดังต่อไปนี้

ด้วยการระบุข้อมูลทางประสาทที่ผู้คนตั้งใจจะสื่อสารด้วยความช่วยเหลือของ artificial intelligence และแปลงความหมายเป็นรูปแบบ digital ที่มีประสิทธิภาพ แนวคิดบางอย่างสามารถถ่ายทอดให้ผู้อื่นในเวลาที่น้อยกว่าการใช้คำพูดหรือตัวเขียน ในขณะที่รักษาความถูกต้องในระดับที่ยอมรับได้

สมมติฐานนี้สามารถทดสอบได้ทางวิทยาศาสตร์

สำหรับสิ่งนี้ ข้อมูลประเภทเดียวกันสามารถแลกเปลี่ยนผ่านคำพูดธรรมดา ตัวเขียน และ neural interfaces ที่เชื่อมต่อกับ artificial intelligence

ทุกที่ที่เป็นไปได้ ควรใช้ผู้เข้าร่วมเดียวกันและข้อมูลเดียวกันเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์

การวัดต่อไปนี้มีความสำคัญในการศึกษานี้

1. End-to-End Latency

เวลาตั้งแต่บุคคลหนึ่งเริ่มถ่ายทอดข้อมูลจนกระทั่งอีกคนได้รับอย่างถูกต้อง

2. Effective Information-Transfer Rate

การวัดว่ามีข้อมูลจำนวนเท่าใดที่ถูกถ่ายโอนอย่างถูกต้องต่อวินาที หลังจากคำนึงถึงข้อผิดพลาดและการแก้ไขแล้ว

3. Semantic Fidelity

ความคล้ายคลึงกันของความหมายระหว่างแนวคิดที่คนแรกต้องการถ่ายทอดกับแนวคิดที่คนที่สองเข้าใจ

4. Error Rate

ปริมาณของคำ แนวคิด ความสัมพันธ์ และข้อสรุปที่ถูกระบุอย่างไม่ถูกต้อง

5. Receiver Comprehension

การวัดว่าผู้ที่ได้รับข้อมูลเข้าใจความหมายที่แท้จริงของมันอย่างถูกต้องหรือไม่

6. User Effort

ความตั้งใจ ความเครียดทางจิตหรือความเหนื่อยล้า การฝึกอบรม และความง่ายในการใช้งานที่จำเป็นในการใช้เทคโนโลยี

7. Privacy Protection

การเฝ้าสังเกตว่าความคิดหรือข้อมูลที่ผู้ใช้ไม่ได้อนุญาตถูกเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจหรือไม่

ไม่สามารถกล่าวได้ว่าเทคโนโลยีได้เร่งการสื่อสารระหว่างผู้คนเพียงเพราะการเชื่อมต่อเครือข่ายของมันเร็ว

ในทำนองเดียวกัน การที่ artificial intelligence สร้างประโยคได้เร็วมากก็ไม่ใช่หลักฐานที่เพียงพอ

ต้องวัดกระบวนการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับมนุษย์ที่สมบูรณ์

7. แผนการวิจัยเชิงทดลองที่เสนอ

การวิจัยนี้สามารถดำเนินการได้ในสามขั้นตอนหลัก

ขั้นตอนที่หนึ่ง: การระบุเจตนาของมนุษย์

ในขั้นแรก ต้องตรวจสอบว่าแนวคิดเฉพาะเจาะจงไม่กี่อย่างที่ผู้คนตั้งใจจะถ่ายทอดสามารถระบุได้จากสัญญาณสมองหรือไม่

สามารถใช้ EEG datasets ที่ตีพิมพ์แล้ว หรือการศึกษาใหม่ที่ดำเนินการด้วยความยินยอมและการอนุญาตที่ถูกต้องได้

ตัวอย่างเช่น ผู้เข้าร่วมอาจพยายามถ่ายทอดแนวคิดใดแนวคิดหนึ่งต่อไปนี้

• ฉันเห็นด้วย

• ฉันไม่เห็นด้วย

• ฉันต้องการความช่วยเหลือ

• ฉันต้องการคำอธิบายเพิ่มเติม

สามารถใช้โมเดล machine-learning เพื่อตรวจสอบว่ามีความแตกต่างปรากฏในสัญญาณสมองที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดเหล่านี้หรือไม่

จากนั้นประสิทธิภาพของโมเดลต้องได้รับการประเมินโดยใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการฝึก ช่วงการทดสอบที่แตกต่างกัน และผู้เข้าร่วมที่เป็นอิสระ

คำถามที่สำคัญในขั้นตอนนี้:

เป็นไปได้หรือไม่ที่จะระบุแนวคิดที่บุคคลต้องการถ่ายทอดจากสัญญาณสมองได้อย่างน่าเชื่อถือ?

ขั้นตอนที่สอง: การถ่ายโอนความหมายด้วยความช่วยเหลือของ Artificial Intelligence

จากนั้นสามารถพยายามแปลงข้อมูลที่ระบุได้ในขั้นตอนที่หนึ่งเป็นแนวคิดที่สมบูรณ์ด้วยความช่วยเหลือของ artificial intelligence

ต้องเปรียบเทียบสามด้านตรงนี้

ประการแรก แนวคิดที่ผู้ส่งต้องการถ่ายทอดจริง ๆ

ประการที่สอง แนวคิดที่ artificial intelligence สร้างขึ้นใหม่

ประการที่สาม ความหมายที่ผู้รับข้อมูลนั้นเข้าใจ

ต้องตรวจสอบว่าทั้งสามสอดคล้องกันอย่างถูกต้องเพียงใดผ่านวิธีการทางคณิตศาสตร์และสถิติ

ที่สำคัญที่สุด เมื่อแนวคิดไม่ชัดเจนสำหรับ artificial intelligence มันต้องแสดงความไม่แน่นอนของตนแทนที่จะสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

ประสิทธิภาพของวิธีนี้ต้องถูกเปรียบเทียบกับการพิมพ์ธรรมดา คำพูด และวิธีการสื่อสารอื่น ๆ

ขั้นตอนที่สาม: การสื่อสารระหว่างผู้คน

ในขั้นตอนที่สาม สามารถดำเนินการทดลองการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างคนสองคนที่เข้าร่วมด้วยความยินยอมเต็มที่ได้

คนแรกพยายามถ่ายทอดข้อมูลผ่านสัญญาณสมองโดยเจตนา

Artificial intelligence วิเคราะห์สัญญาณนั้น ระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และส่งอย่างปลอดภัย

คนที่สองได้รับและเข้าใจข้อมูลนั้น

จากนั้นวัดความเร็ว ความถูกต้อง และความน่าเชื่อถือของกระบวนการสื่อสารที่สมบูรณ์

การส่งข้อมูลโดยตรงไปยังสมองของผู้รับจะเป็นขั้นตอนการวิจัยที่ก้าวหน้าและแยกต่างหากมากขึ้น

ความพยายามดังกล่าวต้องการความเชี่ยวชาญทางประสาท การอนุมัติด้านกฎระเบียบ ความปลอดภัยทางการแพทย์ และการควบคุมทางจริยธรรมที่เข้มงวด

ดังนั้น ในการวิจัยระยะแรก ควรให้ความสำคัญกับการพิสูจน์ว่า artificial intelligence สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการสื่อสารระหว่างผู้คนได้หรือไม่

8. ความท้าทายทางวิทยาศาสตร์และข้อจำกัดในปัจจุบัน

มีความท้าทายที่สำคัญหลายประการในการวิจัยนี้

ประการแรก สมองของมนุษย์ไม่ได้ทุกคนแทนคำและแนวคิดในรูปแบบทางประสาทเดียวกัน

ดังนั้นแต่ละคนอาจต้องการการฝึกอบรมส่วนบุคคลหรือการปรับแต่งโมเดล

ประการที่สอง สัญญาณที่บันทึกด้วยวิธีการที่ไม่ต้องผ่าตัด เช่น EEG อาจมีระดับ noise และการรบกวนสูง

เมื่อเปรียบเทียบกับ electrodes ที่ฝังในสมอง ความสามารถในการตรวจจับกิจกรรมทางประสาทบางประเภทในรายละเอียดละเอียดอาจต่ำกว่าด้วย

ประการที่สาม การพยายามพูด การจินตนาการคำพูดในใจ การตั้งใจจะแสดงแนวคิด และการคิดกับตนเองเป็นการส่วนตัวไม่ใช่กิจกรรมทางประสาทประเภทเดียวกัน

สิ่งเหล่านี้ต้องได้รับการศึกษาแยกกัน

ประการที่สี่ large language models บางครั้งสามารถสร้างประโยคที่ไม่เป็นจริงแต่ดูน่าเชื่อถือ โดยอิงจากข้อมูลที่มีอยู่

ในเทคโนโลยีการแลกเปลี่ยนความคิดของมนุษย์ ข้อผิดพลาดดังกล่าวอาจกลายเป็นปัญหาที่ใหญ่มาก

การบอกใครสักคนว่าบุคคลคิดสิ่งที่เขาไม่ได้คิดสามารถสร้างความเข้าใจผิดที่ร้ายแรงได้

ประการที่ห้า เป็นสิ่งสำคัญมากที่ผลของการศึกษาทางวิทยาศาสตร์สามารถทำซ้ำได้โดยนักวิจัยอื่น

การศึกษาที่ตีพิมพ์ใน Journal of Neural Engineering ในปี 2026 แสดงให้เห็นว่ามีปัญหามากมายในการทำซ้ำผลของการศึกษาที่ระบุคำพูดที่จินตนาการ

ในบรรดา speech-imagery datasets ที่ตรวจสอบในการศึกษานั้น มีผู้เข้าร่วมเพียง 36% เท่านั้นที่บรรลุความแม่นยำในการจำแนกประเภทที่ข้ามเกณฑ์นัยสำคัญทางสถิติที่เหมาะสม [10]

สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการตรวจสอบอิสระ วิธีการวิจัยที่โปร่งใส และการทดสอบที่เชื่อถือได้มีความสำคัญเพียงใดในสาขานี้

สุดท้าย ความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลไม่ใช่ความท้าทายเดียว

ความตั้งใจ ความจำ ความเข้าใจ และกระบวนการคิดของมนุษย์ก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน

การขจัดความจำเป็นในการพูดไม่ได้ทำให้เวลาที่จำเป็นในการสร้างหรือเข้าใจแนวคิดที่ซับซ้อนหายไปทั้งหมด

จากหลักฐานทางวิทยาศาสตร์ในปัจจุบัน ไม่สามารถกล่าวได้ว่าความคิดของมนุษย์ทุกประเภทสามารถถ่ายโอนโดยตรงด้วยความเร็วระดับกิกะบิตได้

การถือว่าความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูล digital และความเร็วในการถ่ายโอนความคิดของมนุษย์ที่มีความหมายเป็นสิ่งเดียวกันเป็นแนวทางที่ไม่ถูกต้องทางวิทยาศาสตร์

9. ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยของข้อมูล และสิทธิมนุษยชน

เทคโนโลยีที่ตีความสัญญาณประสาทของสมองมนุษย์ยังสร้างความรับผิดชอบทางจริยธรรมที่สำคัญมากด้วย

ในระบบคอมพิวเตอร์ธรรมดา ข้อมูลที่ประมวลผลเป็นข้อมูลที่ผู้คนใส่เข้าไปเอง

แต่ neural interfaces อาจบันทึกสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมทางจิตส่วนตัวของบุคคลซึ่งไม่ต้องการแบ่งปันกับผู้อื่นด้วย

ดังนั้น หลักการพื้นฐานที่สำคัญที่สุดของการวิจัยของเราต้องเป็นดังต่อไปนี้

เฉพาะข้อมูลที่บุคคลด้วยความยินยอมเต็มที่ตั้งใจจะแบ่งปันเท่านั้นที่ควรถูกระบุและส่งให้ผู้อื่น

จำเป็นต้องมีมาตรการด้านความปลอดภัยหลายประการเพื่อนำหลักการนี้ไปปฏิบัติ

ผู้ใช้ต้องมีการควบคุมอย่างชัดเจนในการเริ่มต้นการสื่อสาร

ทุกที่ที่เป็นไปได้ ข้อมูลประสาทควรได้รับการประมวลผลบนอุปกรณ์ของผู้ใช้เอง

ข้อมูลต้องถูกถ่ายโอนในรูปแบบที่เข้ารหัส

ต้องสร้างระบบความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันไม่ให้บุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาตเข้าถึงสัญญาณสมอง

ต้องหลีกเลี่ยงการจัดเก็บข้อมูลประสาทที่ไม่จำเป็นเป็นเวลานาน

ผู้ใช้ต้องมีวิธีหยุดการถ่ายโอนข้อมูลได้ทันทีทุกเวลา

นอกจากนี้ ต้องชี้แจงให้ชัดเจนว่าแนวคิดที่สร้างโดย artificial intelligence ไม่ใช่บันทึกที่แน่นอนร้อยเปอร์เซ็นต์ของความคิดในใจของบุคคล

พวกมันเป็นการประมาณการที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของสัญญาณประสาท

ในเดือนพฤศจิกายน 2025 UNESCO ได้นำข้อเสนอแนะระหว่างประเทศเกี่ยวกับการใช้ neurotechnologies อย่างมีจริยธรรมมาใช้ [11]

ข้อเสนอแนะนั้นให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวทางจิต ศักดิ์ศรีของมนุษย์ และการใช้เทคโนโลยีประสาทอย่างรับผิดชอบ

ในการวิจัยของเราด้วย ความเป็นส่วนตัวและการป้องกันทางจริยธรรมต้องดำเนินไปพร้อมกับการพัฒนาทางเทคโนโลยี

10. การประยุกต์ใช้ในอนาคตของเทคโนโลยีนี้

หากการวิจัยนี้ประสบความสำเร็จ ประโยชน์ในช่วงแรกอาจไปถึงผู้ที่เผชิญกับความยากลำบากอย่างรุนแรงด้านคำพูดและการเคลื่อนไหวร่างกาย

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง brain-computer interfaces อาจสร้างโอกาสใหม่สำหรับผู้ที่ไม่สามารถสื่อสารได้เนื่องจากอัมพาตทางมอเตอร์และภาวะทางระบบประสาทบางอย่าง

เทคโนโลยีดังกล่าวอาจใช้ในบางสถานการณ์พิเศษที่การสื่อสารผ่านคำพูดหรือการเคลื่อนไหวร่างกายเป็นเรื่องยาก

ยังสามารถปรับปรุงการเข้าถึง computing สำหรับผู้พิการได้ด้วย

ในระยะยาว การวิจัยนี้อาจช่วยทำให้การสื่อสารระหว่างผู้คนกับระบบ artificial intelligence มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วย

แต่ประโยชน์ที่แท้จริงของทุกการประยุกต์ใช้ดังกล่าวต้องได้รับการพิสูจน์ทางวิทยาศาสตร์ทีละขั้น

ไม่สามารถสันนิษฐานล่วงหน้าได้ว่าการสื่อสารทางประสาทโดยตรงจะดีกว่าการสนทนาของมนุษย์ธรรมดาในทุกสถานการณ์

ภาษาของมนุษย์ไม่ใช่เพียงเครื่องมือที่ช้าสำหรับการถ่ายโอนข้อมูล

มันยังทำหน้าที่สำคัญหลายอย่าง: การคิด การให้เหตุผล การแสดงออกทางอารมณ์ การชี้แจงแนวคิด และการสร้างความสัมพันธ์ของมนุษย์

ดังนั้น เทคโนโลยีใหม่ควรเสริมความสามารถในการสื่อสารของผู้คน ไม่ใช่ทำให้พวกเขาสูญเสียคุณสมบัติสำคัญเหล่านี้ของภาษามนุษย์

11. คุณูปการทางวิทยาศาสตร์ของการวิจัยนี้และเส้นทางข้างหน้า

การวิจัยนี้ไม่ได้เสนอบนสมมติฐานว่าเทคโนโลยีที่ถ่ายโอนความคิดของมนุษย์ทั้งหมดโดยตรงได้ถูกสร้างขึ้นแล้ว

แต่เสนอเป็นกรอบการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่รวบรวมการระบุสัญญาณสมอง การทำความเข้าใจความหมายของแนวคิดด้วยความช่วยเหลือของ artificial intelligence การวัดประสิทธิภาพของการถ่ายโอนข้อมูล และการประเมินความเข้าใจที่แท้จริงของผู้คนเข้าด้วยกัน

คำถามที่สำคัญของมัน:

ไม่ใช่ว่าความจุในการถ่ายโอนข้อมูลเต็มรูปแบบของเครือข่ายอิเล็กทรอนิกส์สามารถสร้างขึ้นภายในสมองมนุษย์ได้หรือไม่

คำถามที่สำคัญคือเวลาระหว่างช่วงเวลาที่บุคคลหนึ่งสร้างแนวคิดในใจกับช่วงเวลาที่อีกคนเข้าใจแนวคิดนั้นอย่างถูกต้องสามารถลดลงได้หรือไม่

สำหรับสิ่งนี้ ต้องตรวจสอบว่าการแทนข้อมูลที่เน้นความหมายซึ่งสร้างด้วยความช่วยเหลือของ artificial intelligence ให้ประสิทธิภาพเพิ่มเติมเมื่อเทียบกับเทคโนโลยีประสาทที่ระบุคำพูดธรรมดาหรือไม่

ไม่เพียงพอที่จะบอกว่าเทคโนโลยีประสบความสำเร็จเพียงเพราะ artificial intelligence สร้างประโยคที่งดงาม

มันต้องลดเวลาที่การถ่ายโอนข้อมูลใช้

มันต้องปกป้องความหมายที่แท้จริงของแนวคิดที่กำลังส่ง

มันต้องควบคุมข้อผิดพลาดให้อยู่ในระดับที่ยอมรับได้

มันต้องทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือกับผู้คนที่แตกต่างกันและในสถานที่ปฏิบัติจริง

เงื่อนไขเหล่านี้ต้องได้รับการพิสูจน์ผ่านการทดลองทางวิทยาศาสตร์

การวิจัยยังต้องยอมรับว่าบางแนวทางอาจไม่สามารถทำงานได้ดีกว่าการสื่อสารธรรมดา

คุณค่าที่แท้จริงของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ไม่ได้อยู่ที่การพิสูจน์ผลลัพธ์ที่คาดหวังเท่านั้น

แต่อยู่ที่การค้นพบบนพื้นฐานของหลักฐานที่เชื่อถือได้ว่าสมมติฐานถูกหรือผิด

12. บทสรุป

ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา เทคโนโลยีการถ่ายโอนข้อมูลของคอมพิวเตอร์ก้าวหน้าอย่างมาก

ปัจจุบัน คอมพิวเตอร์ที่ตั้งอยู่ในส่วนต่าง ๆ ของโลกแลกเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมากด้วยความเร็วสูง

แต่การสื่อสารระหว่างผู้คนยังคงขึ้นอยู่กับคำพูด ตัวเขียน และรูปแบบการแสดงออกทางกายภาพอื่น ๆ เป็นส่วนใหญ่

งานวิจัยทางประสาทล่าสุดได้สร้างความก้าวหน้าที่น่าสังเกตในการสร้างคำพูดขึ้นใหม่จากสัญญาณสมอง การระบุคำพูดที่จินตนาการในใจ และการถ่ายโอนข้อมูลที่กำหนดไว้ระหว่างสมอง

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีที่ถ่ายโอนความคิดของมนุษย์ทุกประเภทโดยตรง อย่างถูกต้อง และด้วยความเร็วสูงยังไม่ได้ถูกสร้างขึ้น

มันยังคงเป็นความท้าทายทางวิทยาศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่ที่ต้องแก้ไข

ในอนาคต การบูรณาการของ artificial intelligence และเทคโนโลยีประสาทอาจสร้างวิธีใหม่ในการลดเวลาที่ผู้คนต้องการในการแสดงความคิดของตน

การวิจัยเชิงปฏิบัติสำหรับสิ่งนี้ต้องเริ่มจากสัญญาณประสาทที่ผู้คนพยายามถ่ายทอดโดยเจตนา

จากนั้นต้องสร้างโมเดลที่ระบุสัญญาณเหล่านั้นอย่างถูกต้อง

ต่อไป ต้องประเมินว่าความหมายที่แท้จริงของข้อมูลได้รับการปกป้องอย่างถูกต้องเพียงใด

สุดท้าย ต้องพิสูจน์ทางวิทยาศาสตร์ว่าเทคโนโลยีนี้ปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพของการสื่อสารระหว่างผู้คนอย่างแท้จริงหรือไม่

เท่านั้นจึงจะสามารถดำเนินงานต่อไปสู่เทคโนโลยีขั้นสูงกว่า เช่น brain-to-brain communication โดยตรงที่สมบูรณ์ได้

เป้าหมายสูงสุดของการวิจัยของฉัน

เป้าหมายสูงสุดของการวิจัยของฉันคือการลดช่องว่างระหว่างความเร็วที่บุคคลสร้างความคิดในใจกับความเร็วที่บุคคลอื่นเข้าใจความหมายที่แท้จริงของความคิดนั้นอย่างถูกต้องให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

สำหรับสิ่งนี้ แนวทางที่ฉันเสนอคือการศึกษา artificial intelligence, brain-computer interfaces, neuroscience, information theory และเทคโนโลยีการสื่อสารความเร็วสูงที่ปลอดภัยร่วมกัน

เป้าหมายของเราไม่ใช่เพียงการส่งข้อมูลมากขึ้นด้วยความเร็วสูง

เป้าหมายของเราคือการสร้างรากฐานทางวิทยาศาสตร์สำหรับวิธีการสื่อสารแบบใหม่ที่สามารถถ่ายโอนความคิดและแนวคิดของผู้คนอย่างปลอดภัย ถูกต้อง และในเวลาที่น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยไม่เปลี่ยนแปลงความหมายที่แท้จริง

อ้างอิง

1. Coupé, C., Oh, Y. M., Dediu, D., & Pellegrino, F. (2019). Different languages, similar encoding efficiency: Comparable information rates across the human communicative niche. Science Advances, 5(9). https://doi.org/10.1126/sciadv.aaw2594
2. Zheng, J., & Meister, M. (2025). The unbearable slowness of being: Why do we live at 10 bits/s? Neuron, 113(2), 192–204. Published online: December 2024. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.11.008
3. Willett, F. R., et al. (2023). A high-performance speech neuroprosthesis. Nature, 620, 1031–1036. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06377-x
4. Littlejohn, K. T., et al. (2025). A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication. Nature Neuroscience, 28, 902–912. https://doi.org/10.1038/s41593-025-01905-6
5. Wairagkar, M., et al. (2025). An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis. Nature, 644, 145–152. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09127-3
6. Card, N. S., et al. (2026). Long-term independent use of an intracortical brain–computer interface for speech and cursor control. Nature Medicine, 32, 2504–2510. https://doi.org/10.1038/s41591-026-04414-6
7. Jiang, L., et al. (2019). BrainNet: A Multi-Person Brain-to-Brain Interface for Direct Collaboration Between Brains. Scientific Reports, 9, Article 6115. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41895-7
8. Kunz, E. M., et al. (2025). Inner speech in motor cortex and implications for speech neuroprostheses. Cell, 188(17), 4658–4673.e17. https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.015
9. Zhao, Z., et al. (2026). A neural architecture for imagined and overt speech motor dynamics. Nature Neuroscience. https://doi.org/10.1038/s41593-026-02456-0
10. Tates, A., Matran-Fernandez, A., Halder, S., & Daly, I. (2026). Decoding speech imagery or just noise?: A symptom of the replicability crisis. Journal of Neural Engineering, 23(5). https://doi.org/10.1088/1741-2552/aea294
11. UNESCO. (2025). Recommendation on the Ethics of Neurotechnology. https://www.unesco.org/en/node/86248

By Keshavan Thiagaraja

Powered By K7