Неврологи научили искусственный интеллект читать человеческие мысли
Исследователи создали декодер речи, способный преобразовывать мысли и слова с помощью данных мозговой активности от фМРТ.
12.05.2023 / 21:59
Файл: vecteezy
Спешим успокоить: пока машины для чтения мыслей еще не являются реальностью. При этом разнообразные интерфейсы «мозг-компьютер» находятся сегодня на разных стадиях развития, позволяя, например, людям с неврологическими нарушениями восстанавливать двигательные функции, разговаривать со своими близкими. Существуют даже разработки имплантов, которые потенциально смогут возвращать зрение слепым людям.
Теперь же исследователи стали на шаг ближе к тому, чтобы компьютер смог читать наши мысли без операции по имплантированию какого-то устройства в организм. В статье, опубликованной в понедельник в журнале Nature Neuroscience, сообщается, что исследователи из University of Texas в городе Остин создали декодер речи, способный преобразовывать мысли в слова.
Декодер речи использует для этого данные мозговой активности, собранные с помощью функциональной МРТ (или фМРТ). Метод фМРТ используется для измерения активности мозга и опирается на то, что церебральный кровоток сопряжен с активацией нейронов. Это значит, что когда используется конкретная область мозга, приток крови к этой области также увеличивается, что можно зафиксировать при помощи специального устройства.
Для работы декодера речи использовался тот же ИИ, что и в ChatGPT. Вместе с тем — и здесь можно пока выдохнуть — ИИ понимает не точные слова, а имеет лишь общее понимание о том, что кто-то думает. Однако это один из первых декодеров мозга, не требующий имплантированного устройства. При дополнительных исследованиях это может сделать возможной коммуникацию, на которую не способны современные интерфейсы «мозг-компьютер». Но подобный тип технологии сталкивается с большим количеством этических проблем и вопросов конфиденциальности.
Как нейронную сеть учили читать мысли
Чтобы заставить свой речевой декодер распознавать мысли, исследователи под руководством Александра Хута, доцента кафедры неврологии и информатики из University of Texas, сначала должны были обучить ИИ на данных фМРТ. Три добровольца лежали в МРТ-аппарате около 16 часов и слушали аудиоистории, сообщает Inverse.
Они слушали подкасты и программы на самые разные темы, а также смотрели немые (но при этом насыщенные событиями) видео, такие как короткометражные фильмы Pixar и другие анимационные ролики. Ученые говорят, что стремились в основном к тому, что интересно и весело слушать испытуемым, ведь это, вероятно, очень важно для получения хороших данных от фМРТ.
Пока субъекты развлекались разными историями, ИИ работал, изучая множество данных, которые, по словам руководителя команды, более чем в пять раз превышают любой имеющийся языковой набор. ИИ изучал данные с помощью модели кодирования, которая берет слова, которые слышит субъект, и предсказывает, как ответит мозг испытуемого.
Примеры предсказаний ИИ для демонстрации типичного поведения декодера. Верно считанные слова и фразы выделены голубым цветом; фразы, суть которых была уловлена правильно, выделены фиолетовым; ошибки помечены розовым / Изображение: University of Texas
Процент ошибок «слово в слово» был довольно высоким: от 92 до 94%. Современный ИИ не в состоянии преобразовать мысли в чьи-то точные слова или предложения, скорее, он перефразирует их. Например, в одном примере испытуемый услышал слова «у меня еще нет водительских прав», а декодер предсказал это как «она еще даже не начала учиться водить машину».
Вопросы психической конфиденциальности
Руководитель проекта, господин Хут говорит, что этот подход к интерфейсу «мозг-компьютер» уникален не только тем, что является неинвазивным, но и тем, что речь рассматривается уже на уровне идей. Большинство же существующих систем работает, рассматривая только последнюю стадию речевого процесса, записывая данные из моторных областей мозга (это области, контролирующие рот, гортань и язык).
Но именно такая обработка «сверху вниз» делает этот конкретный декодер речи не универсальным. Хут и его коллеги обнаружили, что дешифратор, обученный на функциональных данных МРТ одного субъекта, не может быть применен для другого. Человек тоже должен был быть внимательным, так как иначе ИИ не мог уловить историю из сигналов мозга.
В некотором смысле данные могут быть даже саботированы, если субъект делает что-либо, кроме концентрации внимания на истории, которую слушает. Например, человек может мысленно рассказывать другую историю, или считать цифры, или думает о своем любимом питомце.
Хотя далекая от идеала способность ИИ читать мысли и вызывает облегчение, но авторы исследования признали возможность возникновения проблем с психической конфиденциальностью и необходимость введения политиками эффективных ограничений на применение подобной технологии.
«Нас также беспокоит то, что декодер не должен быть точным, чтобы использовать его с плохими целями, — сказал Джерри Тенг, один из авторов исследования, ссылаясь на полиграф в качестве предупреждения. — Хотя эта технология находится в зародышевом состоянии, очень важно регулировать, для чего можно использовать данные мозга, а для чего нельзя. Если однажды станет возможным получить четкое декодирование без сотрудничества человека, у нас будет создана нормативная основа, на которую мы сможем опираться».
Читайте также:
Зубной камень неандертальцев дал материал для антибиотика нового поколения
Ученые увидели всплески мозговой активности в умирающем мозге