Cum îți citește inteligența artificială gândurile: viitorul e mai aproape decât crezi

Cercetătorii de la Universitatea din Texas din Austin au publicat un studiu care descrie o interfață creier-calculator care poate decoda limbajul continuu din înregistrări non-invazive ale creierului. Cu alte cuvinte, o interfață care poate decoda gândurile cuiva într-o secvență de cuvinte.

După cum a raportat World Journal Post, studiul descrie un decodor care „generează secvențe de cuvinte inteligibile și care recuperează semnificația vorbirii percepute, vorbirii imaginate și chiar videoclipurile fără sonor, demonstrând că un singur decodor poate fi aplicat la o serie de sarcini”.

De unde a început totul

Echipa de cercetare, formată din Jerry Tang, Amanda LeBel, Shailee Jain și Alexander G. Huth, adaugă că interfața creier-calculator „ar trebui să respecte confidențialitatea mentală” și necesită cooperarea subiectului pentru a obține o decodare de succes, atât în ceea ce privește antrenarea decodorului, cât și aplicând-o la un subiect.

De vreme ce conceptul unui sistem alimentat de inteligență artificială care poate citi mintea unei persoane poate părea exagerat, și poate puțin deranjant, cercetări similare au folosit rețele neuronale pentru a ajuta la restabilirea abilităților de comunicare ale persoanelor care și-au pierdut capacitatea de a se mișca sau de a vorbi.

În cazuri anterioare, inteligența artificială a fost folosită pentru a interpreta încercările de comunicare, inclusiv replicarea scrisului de mână la un subiect care poate efectua mișcări firave. Imaginând actul scrisului, tehnologia asistată de inteligență artificială a decodificat cu succes tipul de scris

Ceea ce separă noua lucrare de alte sisteme de decodare a limbajului este că este neinvazivă, adică sistemul nu necesită implanturi chirurgicale. De asemenea, participanții nu trebuie să se gândească la cuvintele dintr-o listă prescrisă, o limitare a altor sisteme de decodare a limbii.

În noul studiu, realizat de Tang, LeBel, Jain și Huth, participanților li s-a cerut să-și imagineze vorbirea, iar folosind scanări fMRI, tehnologia a oferit recreații rezonabil de precise. În plus, și poate mai impresionant, subiecților li s-a arătat un film mut și li s-a cerut să se gândească la el. Interfața bazată pe inteligență artificială a arătat capacitatea de a transforma gândurile în limbaj semantic.

„Acesta nu este doar un stimul lingvistic. Ajungem la sens, la ceva despre ideea a ceea ce se întâmplă. Și faptul că acest lucru este posibil este foarte incitant”, a explicat Huth, profesor în neuroștiință la Universitatea din Texas.

„Pentru o metodă neinvazivă, acesta este un adevărat salt înainte, în comparație cu ceea ce s-a făcut înainte, de obicei cuvinte simple sau propoziții scurte. Obținem modelul pentru a decoda limbajul continuu pentru perioade lungi de timp, cu idei complexe”, a continuat Huth.

Sistemul de decodare arată promițător, dar studiul este unul limitat

Deși este interesantă, cercetarea rămâne limitată în acest sens. Studiul a implicat doar trei participanți, care au fost folosiți pentru a ajuta la formarea unui model de limbaj conform scanărilor fMRI. Fiecare participant a stat în laboratorul Dr. Huth timp de 16 ore și a ascultat, în primul rând, mai multe podcasturi narative.

În timp ce participanții ascultau, scanerul înregistra schimbările nivelurilor de oxigenare din sânge în diferite părți ale creierelor lor. Modelele înregistrate au fost apoi potrivite cu cuvintele și frazele pe care le-a auzit fiecare participant.

Ca parte a studiului lor, Huth și ceilalți au folosit apoi un model AI pentru a traduce imaginile fMRI ale participanților în semantică. Sistemul de decodare a fost testat ulterior, punând participanții să asculte noi înregistrări și comparând traducerea decodificată cu transcrierea reală din audio.

Deși formularea exactă generată de decodor nu s-a potrivit cu transcrierea, sistemul a păstrat sensul cu o precizie impresionantă. Aproximativ „jumătate din timp”, decodorul  potrivea îndeaproape sensul dorit.

Un alt test le-a cerut participanților să-și imagineze o poveste în mintea lor. Ulterior, participantul a recitat povestea pentru referință.

„Această imagine arată predicțiile decodorului din înregistrările creierului colectate în timp ce un utilizator care asculta patru povești. Exemple de segmente au fost selectate manual și adnotate pentru a demonstra comportamentele tipice ale decodorului. Decodorul reproduce exact unele cuvinte și fraze și captează esenta multor altora”, au mai spus cercetătorii.

Revenind la partea studiului în care participanții au vizionat un film mut, metoda de decodare a limbii a oferit un rezumat aproximativ al filmului mut pe care oamenii l-au vizionat pe baza datelor, de la o scanare fMRI.

Greta Tuckute, neurolog la Institutul de Tehnologie din Massachusetts, care nu a fost implicată în studiu, remarcă că noua cercetare arată promițător și sugerează că poate, în anumite moduri, semnificația poate fi decodificată din activitatea creierului.

Un alt om de știință care nici el nu este implicat în studiu, Shinji Nishimoto de la Universitatea Osaka, adaugă că „activitatea creierului este un fel de semnal criptat, iar modelele de limbaj oferă modalități de a-l descifra”. Nishimoto remarcă, de asemenea, că autorii studiului arată că creierul folosește reprezentări comune în procese multiple, inclusiv procese de limbaj conduse din exterior și acțiuni imaginative interne.

Cu toate acestea, „reprezentările comune” pe care Nishimoto le menționează nu sunt neapărat comune tuturor oamenilor, ci mai degrabă comune unui individ.

Preocupări practice, etice și modul în care cercetarea ar putea ajuta oamenii

Autorii evidențiază unele limitări ale muncii lor, inclusiv faptul că pregătirea modelului este obositoare și trebuie efectuată pe o persoană.

Harta activității creierului unei persoane, în sensul semantic, nu poate fi ușor transferabilă altcuiva. De exemplu, modul în care creierul unei persoane codifică cuvintele și gândurile nu reflectă neapărat activitatea creierului altcuiva.

Cercetătorii au încercat să folosească un decodor antrenat de un participant pentru a citi activitatea altcuiva și nu au reușit.

În cazul în care te întrebai, un scaner fMRI este uriaș, ceea ce reprezintă o limitare practică pentru noul sistem de decodare.

O altă limitare ar trebui să ofere alinare celor îngrijorați de dispozitivele rău intenționate de citire a minții.

Participanții trebuie să fie dispuși să li se măsoare și să descifreze cu exactitate activitatea creierului. Cel puțin deocamdată, mașina nu poate depăși pe cineva care sabotează procesul, gândindu-se la altceva.

În ciuda acestor limitări, studiul despre inteligența artificială arată promițător, așa cum am menționat, de altfel, anterior. Tehnologia poate avansa și poate fi suficient de practică pentru a-i ajuta pe cei care nu pot vorbi sau scrie să comunice mai eficient.