Bár az agyi tevékenységek lefordítása, majd írott szöveggé alakítása még a legtöbbek számára egy nagyon távoli sci-fi-álomnak tűnhet, ez már egyáltalán nincs így – az austini Texasi Egyetemen kifejlesztett új mesterséges intelligencia ugyanis képes volt erre. A modellt kizárólag noninvazív szkennelési módszereket alkalmazva be lehetett tanítani arra, hogy hosszabb időn keresztül dekódolja valakinek a gondolatait, ami elképesztő előrelépés a szakmában.
Hatalmas áttörést értek el az austini Texasi Egyetem kutatói, a csapatnak sikerült ugyanis kifejleszteni egy olyan mesterséges intelligenciát, amely kizárólag noninvazív szkennelési módszereket alkalmazva képes dekódolni és írott szöveggé alakítani egy ember gondolatait. Mint azt Alex Huth, a tanulmány társvezetője egy közleményben elmondta, ez azért hatalmas előrelépés, mert noninvazív módszerek esetében korábban csak egy-egy szót vagy egy nagyon rövid mondatot tudtak kinyerni.
Máshol is készülnek egyébként hasonló rendszerek, a Texasi Egyetem megoldása azonban abban különbözik a többitől, hogy a résztvevőknek nem kell műtéten átesniük ahhoz, hogy implantátumokat ültessenek be, amelyek figyelik az agyi tevékenységet, illetve így a használható szavak listája sem korlátozott.
Az OpenAI-féle ChatGPT és a Google Bard chatbotjaiban használt technológiához hasonlóan a szemantikus dekódolónak nevezett modellt is számos órányi adat alapján képzik ki. Az adatgyűjtés egy kifejezetten érdekes folyamat: az alanyokkal podcasteket hallgattatnak, miközben funkcionális mágnesesrezonancia-vizsgálattal (fMRI) az agyi tevékenységeket figyelik. Ezek után a résztvevő beleegyezésével elkezdik dekódolni az alany gondolatait, úgy, hogy megkérik arra, fejben kezdje el elmesélni, mit is hallott a podcast során – írja az IFL Science.
A csapat a kutatásban azt is megmutatta, hogyan nézett ki a szöveg, amit a résztvevők hallgattak, és hogyan nézett ki az a szöveg, amit a mesterséges intelligencia a gondolatokból vissza tudott nyerni. Íme:
Mint az látható, a dekóder nem tudja szóról szóra szintetizálni az illető gondolatait, de gyakran képes megragadni a gondolatok lényegét. Szintén fontos megjegyezni, hogy hosszabb képzés után a program az esetek 50 százalékában képes volt olyan szöveget előállítani, amely sokkal jobban, esetenként pontosan tükrözni tudta a személy gondolatait. Mint azt a lap hangsúlyozza, a vizsgálat persze nem csak történetek hallás utáni dekódolására korlátozódott – egy másik teszt során például azt nézték meg, hogy a program mit tud dekódolni valaki agyi aktivitásából, miközben az alany egy némafilmet nézett.
A kutatók abban reménykednek, hogy a jövőben sikerül olyan szintre fejleszteni a technológiát, hogy az hétköznapi használat során is megállja a helyét. Segítségével ugyanis újra „megszólalhatnának” azok a betegek, akik fizikailag már nem képesek beszéddel kommunikálni, mint például egyes stroke-túlélők, ehhez pedig semmiféle műtétre nem lenne szükség.
Ha az új technológiák látványa nyugtalanító érzést kelt önben, tudnia kell, hogy ezzel nincs egyedül – sok ember számára ugyanis egy olyan eszköz feltalálása, amely képes a gondolatok olvasására, sokkal inkább egy disztópikus rémálmot jelent, mintsem egy számos problémára megoldást jelentő eszközt. Ezzel természetesen a kutatásban részt vevők is tisztában vannak, Jerry Tang, a tanulmány társvezetője a következőképp vélekedett a felmerülő félelmekről:
Nagyon komolyan vesszük az aggodalmakat, melyek abból eredeztethetők, hogy az emberek attól tartanak, a technológiát majd rossz célokra használják. Mindennap azon dolgozunk, hogy ezt elkerüljük. Biztosítani akarjuk, hogy az emberek csak akkor használják az ilyen típusú technológiákat, ha azt tényleg akarják, és ha az segít nekik
– magyarázta Tang. Némileg megnyugtató tény lehet, hogy a program nem képes bárki gondolatait csak úgy megérteni. Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia megfelelően tudja dekódolni az agyi aktivitásokat, minimum egy 15 órás betanítási folyamatra van szükség, melyet az alanynak egy MRI-szkennerben kell töltenie teljesen mozdulatlanul, jól figyelve a közben lejátszott történetekre.
Ezen túlmenően Alex Huth szerint van egy hibabiztos megoldás is, amely akkor is meggátolja a gondolatok dekódolását, ha valaki egyébként részt vett a betanítási folyamatban. A társvezető szerint az alanynak ehhez egész egyszerűen elég független dolgokra, például állatokra gondolnia. Ennek ellenére azonban a csapat továbbra is az emberek biztonságát tartja az első helyen.
Úgy gondolom, hogy jelenleg, amíg a technológia ilyen korai stádiumban van, fontos, hogy proaktív módon olyan irányelveket léptessünk életbe, amelyek védik az embereket és a magánéletüket. Végül, de nem utolsósorban az is nagyon fontos, hogy szabályozzuk, mire lehet használni ezeket az eszközöket
– fogalmazott Tang.
Mint arról korábban az Index is beszámolt, az, hogy a jövőben a mesterséges intelligencia áldás vagy átok lesz, csakis rajtunk, embereken fog múlni, és azon, hogy milyen célokra használjuk majd. Egy korábbi cikkünkben például pontosan azt veséztük ki, hogy milyen kreatív felhasználási módjai lehetnek az olyan nyelvi modelleknek, mint például a ChatGPT vagy a Bing AI, illetve a képalkotó mesterséges intelligenciáknak, mint a Midjourney vagy a DALL-E.
Ezek használatával azonban érdemes csínján bánni, mint ugyanis az életben sok mindenre, úgy a mesterséges intelligencia használatára is rá lehet függeni. Erre egyébként maga a ChatGPT is felhívta a figyelmet: amikor megkérdezték tőle, hogy milyen mentális betegségekkel kell szembenéznie a jövőben az emberiségnek a mesterséges intelligencia miatt, nem habozott őszinte választ adni – ezt ebben a cikkünkben részleteztük.