AI otkriva tajne ljudskog mozga

Ako ste voljni da mirno ležite u ogromnoj metalnoj cijevi 16 sati i pustite magnete da vam razbiju mozak dok slušate, zanesete se, udarate podcaste, kompjuter bi možda mogao čitati vaše misli. Ili barem njegove grube konture. Istraživači sa Univerziteta Teksas u Austinu nedavno su obučili AI model da dešifruje suštinu ograničenog raspona rečenica dok su ih pojedinci slušali – pokazujući prema bliskoj budućnosti u kojoj bi nam umjetna inteligencija mogla dati dublje razumijevanje ljudskog uma.

Program je analizirao fMRI skeniranje ljudi koji slušaju, ili se čak samo prisjećaju, rečenice iz tri emisije:  Moderna ljubav ,  The Moth  Radio Hour i  The Anthropocene Reviewed. Zatim je koristio te podatke o mozgu da rekonstruiše sadržaj tih rečenica. Na primjer, kada je jedan subjekat čuo “još nemam vozačku dozvolu”, program je dešifrirao skeniranje mozga te osobe i vratio “Još nije ni počela da uči voziti” – bez riječi do riječi. stvaranje, ali bliska aproksimacija ideje izražene u originalnoj rečenici. Program je također bio u mogućnosti da pogleda fMRI podatke ljudi koji gledaju kratke filmove i napiše približne sažetke isječaka, sugerirajući da AI nije hvatao pojedinačne riječi iz skeniranja mozga, već osnovna značenja.

Nalazi, objavljeni u  Nature Neuroscience ranije ovog mjeseca, dodajte novo polje istraživanja koje preokreće konvencionalno razumijevanje AI. Decenijama su istraživači primjenjivali koncepte iz ljudskog mozga na razvoj inteligentnih mašina. ChatGPT, generatori hiperrealističkih slika kao što je Midjourney i noviji programi za kloniranje glasa izgrađeni su na slojevima sintetičkih „neurona“: hrpa jednačina koje, pomalo poput nervnih ćelija, šalju izlaze jedna drugoj kako bi se postigao željeni rezultat. Ipak, iako je ljudska spoznaja dugo inspirirala dizajn „inteligentnih“ kompjuterskih programa, mnogo toga o unutrašnjem radu našeg mozga ostalo je misterija. Sada, u preokretu tog pristupa, naučnici se nadaju da će naučiti više o umu koristeći sintetičke neuronske mreže za proučavanje naših bioloških.

Očigledna blizina AI programa čitanju misli izazvala je uzbunu na društvenim i tradicionalnim medijima. Ali taj aspekt rada je „više trik iz salona“, rekao mi je Alexander Huth, vodeći autor Nature studije i neuronaučnik na UT Austinu. Modeli su bili relativno neprecizni i fino podešeni za svaku osobu koja je učestvovala u istraživanju, a većina tehnika skeniranja mozga pruža podatke vrlo niske rezolucije; ostajemo daleko, daleko od programa koji se može uključiti u mozak bilo koje osobe i razumjeti šta misli. Prava vrijednost ovog rada leži u predviđanju koji dijelovi mozga svijetle dok slušate ili zamišljate riječi, što bi moglo dati bolji uvid u specifične načine na koje naši neuroni rade zajedno kako bi stvorili jedan od definirajućih atributa čovječanstva, jezik.