論文の概要: Human-AI Teaming Using Large Language Models: Boosting Brain-Computer Interfacing (BCI) and Brain Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01451v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 20:26:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:13.459129
• Title: Human-AI Teaming Using Large Language Models: Boosting Brain-Computer Interfacing (BCI) and Brain Research
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたヒューマンAIコラボレーション:脳-コンピュータインタフェース(BCI)の強化と脳研究
• Authors: Maryna Kapitonova, Tonio Ball,
• Abstract要約: 我々は,Janusian設計原則の集合に基づいて,人間とAIのコラボレーションの概念を紹介する。 ChatBCIは、人間とAIのコラボレーションを可能にするPythonベースのツールボックスである。 我々のアプローチは、幅広い神経技術および神経科学のトピックに簡単に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7265013728931
• License:
• Abstract: Recently, there is an increasing interest in using artificial intelligence (AI) to automate aspects of the research process, or even autonomously conduct the full research cycle from idea generation, over data analysis, to composing and evaluation of scientific manuscripts. Examples of working AI scientist systems have been demonstrated for computer science tasks and running molecular biology labs. While some approaches aim for full autonomy of the scientific AI, others rather aim for leveraging human-AI teaming. Here, we address how to adapt such approaches for boosting Brain-Computer Interface (BCI) development, as well as brain research resp. neuroscience at large. We argue that at this time, a strong emphasis on human-AI teaming, in contrast to fully autonomous AI BCI researcher will be the most promising way forward. We introduce the collaborative workspaces concept for human-AI teaming based on a set of Janusian design principles, looking both ways, to the human as well as to the AI side. Based on these principles, we present ChatBCI, a Python-based toolbox for enabling human-AI collaboration based on interaction with Large Language Models (LLMs), designed for BCI research and development projects. We show how ChatBCI was successfully used in a concrete BCI project on advancing motor imagery decoding from EEG signals. Our approach can be straightforwardly extended to broad neurotechnological and neuroscientific topics, and may by design facilitate human expert knowledge transfer to scientific AI systems in general.
• Abstract（参考訳）: 近年,研究プロセスの側面を自動化したり,アイデア生成からデータ解析,科学写本の作成・評価に至るまで,完全な研究サイクルを自律的に実施するための人工知能(AI)の利用への関心が高まっている。 動作するAI科学者システムの例は、コンピュータサイエンスタスクや分子生物学ラボの実行のために実証されている。 一部のアプローチは科学的AIの完全な自律性を目指しているが、他のアプローチは人間とAIのコラボレーションを活用することを目的としている。 本稿では,脳-コンピュータインタフェース(BCI)開発を促進するためのアプローチと,脳研究の展開について述べる。 神経科学全般です 現時点では、完全に自律的なAI BCI研究者とは対照的に、人間とAIのコラボレーションを強く重視することが、最も有望な方法である、と私たちは主張する。 我々は、Janusianの設計原則に基づいた、人間とAIのチームのための協調ワークスペースの概念を、人間だけでなくAI側にも導入する。 これらの原則に基づいて,BCI研究・開発プロジェクト向けに設計されたLarge Language Models (LLMs) とのインタラクションに基づく人間とAIのコラボレーションを可能にする,PythonベースのツールボックスであるChatBCIを紹介する。 脳波信号からの運動画像復号化にChatBCIが有効であったことを示す。 我々のアプローチは、幅広い神経技術および神経科学のトピックに簡単に拡張することができ、設計によって、人間の専門知識を科学AIシステム全般に移行させるのに役立つかもしれない。

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