Pengimbas otak baharu boleh membaca fikiran – atau sekurang-kurangnya sebahagian daripadanya

WASHINGTON: Penyelidik AS telah menggunakan pengimbas otak dan AI untuk sekurang-kurangnya secara kasar merekodkan jenis pemikiran tertentu dalam subjek ujian yang bersedia.

Penyahkod yang mereka bangunkan dapat menghasilkan semula secara kasar apa yang berlaku dalam fikiran peserta dalam situasi eksperimen tertentu dengan bantuan imej fMRI yang dipanggil, para penyelidik menulis dalam jurnal Nature Neuroscience.

Pasukan berharap bahawa antara muka otak-komputer ini, yang tidak memerlukan pembedahan, suatu hari nanti dapat membantu orang yang hilang keupayaan untuk bercakap, contohnya akibat strok. Walau bagaimanapun, pakar dalam bidang itu masih ragu-ragu.

Penulis kajian dari Universiti Texas menekankan bahawa teknologi mereka tidak boleh digunakan untuk membaca fikiran orang secara rahsia.

Antara muka otak-komputer (BCI) adalah berdasarkan prinsip membaca pemikiran manusia melalui litar teknikal, memprosesnya dan menterjemahkannya ke dalam pergerakan atau pertuturan. Orang lumpuh, contohnya, boleh mengawal exoskeleton dengan pemikiran, atau orang yang mengalami sindrom terkunci (juga dikenali sebagai pseudocoma) boleh berkomunikasi dengan dunia luar. Walau bagaimanapun, kebanyakan sistem yang sedang dikaji memerlukan implantasi pembedahan elektrod.

Dalam pendekatan baru, komputer membentuk perkataan dan ayat berdasarkan aktiviti otak. Para penyelidik melatih penyahkod bahasa ini dengan meminta tiga sukarelawan mendengar cerita selama 16 jam semasa mereka berbaring dalam pengimbas pengimejan resonans magnetik (fMRI) berfungsi. fMRI boleh membuat perubahan aliran darah di kawasan otak kelihatan, yang seterusnya merupakan penunjuk aktiviti neuron.

Dalam langkah seterusnya, subjek diberi cerita baru untuk didengar sementara otak mereka diperiksa semula dalam tiub fMRI. Penyahkod pertuturan yang dilatih sebelum ini kini dapat mencipta urutan perkataan daripada data fMRI yang, menurut para penyelidik, menghasilkan semula kandungan apa yang didengar untuk sebahagian besar dengan betul.

Sistem ini tidak menterjemah maklumat yang direkodkan dalam fMRI ke dalam perkataan individu, walau bagaimanapun. Sebaliknya, ia menggunakan korelasi yang diiktiraf semasa latihan serta kecerdasan buatan (AI) untuk menetapkan aktiviti otak yang diukur kepada frasa yang paling berkemungkinan untuk cerita baharu.

Menjelaskan pendekatan ini dalam penyerahan bebas, Rainer Goebel, ketua Jabatan Neurosains Kognitif di Universiti Maastricht di Belanda, berkata bahawa “idea utama kerja ini ialah menggunakan model bahasa AI untuk mengurangkan bilangan kemungkinan frasa yang konsisten. dengan corak aktiviti otak”.

Dalam taklimat akhbar mengenai kajian itu, pengarang bersama Jerry Tang menggambarkan keputusan ujian. Beliau berkata penyahkod itu mengeluarkan frasa “Saya belum mempunyai lesen memandu” sebagai “Dia belum mula belajar memandu lagi”. Menurut Tang, contoh itu menggambarkan bahawa “model itu sangat buruk dengan kata ganti nama – tetapi kita belum tahu lagi apa sebabnya”.

Secara keseluruhannya, penyahkod berjaya kerana banyak frasa terpilih dalam cerita baharu termasuk perkataan daripada teks asal atau sekurang-kurangnya mempunyai makna yang serupa, menurut Goebel. “Tetapi terdapat juga banyak ralat, yang sangat buruk untuk antara muka otak-komputer yang lengkap,” katanya, “kerana untuk aplikasi kritikal – contohnya, komunikasi dengan pesakit yang terkunci – paling penting tidak untuk menghasilkan kenyataan palsu.”

Lebih banyak ralat telah dijana apabila subjek diminta untuk membayangkan sendiri cerita atau menonton filem senyap animasi pendek dan penyahkod diminta untuk menghasilkan semula peristiwa di dalamnya.

Bagi Goebel, hasil sistem yang dibentangkan adalah terlalu buruk untuk digunakan sebagai antara muka yang boleh dipercayai. “Saya akan meneroka ramalan bahawa BCI berasaskan fMRI malangnya mungkin akan kekal terhad kepada kerja penyelidikan dengan beberapa subjek pada masa hadapan – seperti dalam kajian ini,” katanya.

Christoph Reichert dari Institut Neurobiologi Leibniz juga ragu-ragu. “Jika anda melihat contoh yang ditunjukkan bagi teks yang dibentangkan dan dibina semula, ia dengan cepat menjadi jelas bahawa teknik ini masih jauh daripada dapat menjana teks ‘pemikiran’ dengan pasti daripada data otak.” Namun begitu, beliau percaya kajian itu membayangkan apa yang boleh dilakukan sekiranya teknik pengukuran bertambah baik.

Terdapat juga beberapa kebimbangan etika. Penulis sendiri menulis bahawa bergantung pada perkembangan masa depan, langkah untuk melindungi privasi intelektual mungkin diperlukan. Walau bagaimanapun, eksperimen dengan penyahkod menunjukkan bahawa kedua-dua latihan dan penggunaan seterusnya memerlukan kerjasama subjek. “Jika mereka mengira dalam kepala mereka, menamakan haiwan atau memikirkan cerita lain semasa menyahkod, proses itu telah disabotaj,” kata Tang.

Begitu juga, penyahkod berprestasi buruk jika model itu telah dilatih dengan manusia lain. – dpa