Сканирование мозга и ИИ помогли “прочесть” мысли людей – исследование
Ученые заявили, что смогли "декодировать" мысли людей с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии фМРТ и искусственного интеллекта.
Исследование было опубликовано в научном журнале Nature. Предварительные результаты показывают, что новая система “мозг-компьютер” поможет людям, которые не могут говорить или печатать. Языковой декодер, как назвали систему исследователи, распознает мнения на уровне семантики.
Эксперимент проводили так – трех человек поместили в аппарат фМРТ на 16 часов, где они слушали разные подкасты. Затем ученые исследовали, какие ответы на эти подкасты возникают в участках мозга, обрабатывающих язык. Далее данные из мозга ввели в языковую модель нейронной сети, использующей GPT-1 – предшественницу технологии искусственного интеллекта, работающей в ChatGPT.
Модель предполагает, как мозг человека реагирует на услышанное, а затем сужает варианты к наиболее релевантным ответам. Чтобы проверить ее точность, каждый участник исследования слушал новую историю, находясь в аппарате фМРТ.
Например, когда человек услышал «я еще не имею водительских прав», то модель ответила «он еще даже не начал учиться водить». Проблемы возникали преимущественно с личными местоимениями – нейронная сеть не видела разницы между "мы" или "она". Также участники придумывали свои истории, а модель “мозг-компьютер” передавала их суть.
“Мы декодируем что-то глубже языка, а затем превращаем это в язык, – объяснил нейробиолог из Техасского университета в Остине и соавтор исследования Александр Хат, уточнив, что сканирование мозга значительно медленнее скорости мыслей, поэтому точные слова могут теряться, но суть остается правильной.
Впрочем, некоторые ученые, не участвовавшие в этом исследовании, обеспокоены этической проблемой конфиденциальности. Исследователи ожидали такие опасения, поэтому показали результаты доказывающих тестов – языковой декодер не сработает, если его не обучали на мозговой деятельности конкретного человека.
К тому же его легко вывести из строя, во время прослушивания подкаста участникам предложили сосчитать до семи, назвать и представить животных или мысленно рассказать историю, отличную от темы подкаста. Все это “саботировало” работу декодера.