Чтение ваших мыслей еще до того, как вы начнете печатать, звучит как научная фантастика. Conduit, стартап из Сан-Франциско, считает, что это инженерная задача.
Наоми Башкански, выпускница Гарварда по компьютерным наукам и бывший исследователь OpenAI, объявила о своем уходе из лаборатории ИИ в конце июля 2026 года, чтобы присоединиться к Conduit в качестве основателя-исследователя. Компания разрабатывает модели ИИ, которые расшифровывают мозговую активность в текст без имплантации чего-либо в ваш череп.
Анонс был опубликован 5 августа 2026 года и пришелся на интересный момент. Неинвазивные интерфейсы «мозг-компьютер» долгое время уступали хирургическим подходам в общественном сознании. Conduit утверждает, что неинвазивный путь, в сочетании с достаточным объемом данных и достаточно хорошими моделями, может закрыть этот разрыв.
Игра с набором данных
Conduit утверждает, что создала крупнейший в мире нейроязыковой набор данных — примерно 10 000 часов записей, собранных у тысяч участников всего за шесть месяцев в специально оборудованном объекте в Сан-Франциско. По состоянию на декабрь 2025 года этот объем, как сообщается, превосходит все существующие публичные нейроязыковые наборы данных по размеру и сложности.
Компания собирает эти данные с помощью ЭЭГ — неинвазивной техники, измеряющей электрическую активность на поверхности головы, в сочетании с другими методами записи. Волонтерам платят от 50 до 55 долларов за сессию.
Целью является обучение крупных фундаментальных моделей мозга, которые Conduit называет нейро-данными, эквивалентными архитектурам типа GPT. Амбиция заключается в декодировании семантического содержания, то есть в понимании того, что человек думает, а не только в определении направления, в котором он намеревался переместить курсор.
Кто это создает
Ранняя работа Башканского в OpenAI была сосредоточена на аудите безопасности ИИ и интерпретируемости языковых моделей. Она также публиковала работы по стабильности инструкций в языковых моделях — направлении исследований по согласованию, посвящённом тому, насколько надёжно модель следует инструкциям в различных условиях.
Conduit была основана исследователями из Оксфорда и Кембриджа, согласно ранним материалам, что придает команде трансатлантическую академическую репутацию наряду с операционной базой в Сан-Франциско. Компания явно построена вокруг ориентированной на данные модели, где масштаб набора данных является основным фактором, определяющим производительность модели.
Что это означает для рынка
Для инвесторов, отслеживающих аппаратное обеспечение, связанное с ИИ, интересный сигнал здесь — это не просто запуск одного стартапа. Это закономерность: серьезные исследователи ИИ с опытом в области согласованности и интерпретируемости теперь переходят в нейротехнологии, привнося с собой методологию масштабирования данных, которая успешно работала в моделировании языка.
Надежная система преобразования мыслей в текст изменит коммуникацию для людей с БАС, синдромом «запертого человека» или другими состояниями, исключающими моторный вывод.
Conduit не раскрыла данные о финансировании. Следите за производительностью модели при выполнении задач семантического декодирования по мере роста набора данных, позицией FDA в отношении сбора неинвазивных нейронных данных и тем, смогут ли конкурирующие лаборатории — академические или коммерческие — закрыть разрыв в наборах данных, который Conduit в настоящее время рассматривает как свое основное конкурентное преимущество.