Ученые из Техасского университета в Остине работают над системой искусственного интеллекта, которая будет способна читать мысли человека. Её обучают с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии. Она сможет помочь потерявшим способность говорить.
РЕКЛАМАИскусственный интеллект потрясает и вдохновляет миллионы людей, так как способен писать как человек, создавать потрясающие изображения и видео и даже писать песни. Недавно исследователи обнаружили ему еще одно потенциальное применение — чтение мыслей.
Ученые работают над новой системой ИИ, которая смогла бы переводить мозговую активность человека в связный текст.
Система называется семантическим декодером. Она измеряет активность мозга с помощью сканера фМРТ (функциональной магнитно-резонансной томографии) и может генерировать текст на основе одной лишь активности мозга.
Исследователи из Техасского университета в Остине утверждают, что однажды искусственный интеллект сможет помочь людям, которые находятся в сознании, но не могут говорить физически — например, людям, перенесшим тяжелый инсульт.
"Учитывая, что это неинвазивный метод, это настоящий скачок вперед по сравнению с тем, что было сделано раньше, а это, как правило, отдельные слова или короткие предложения, — сказал один из авторов статьи, профессор нейронауки и информатики в Техасском университете в Остине Алекс Хут. — Мы получаем модель для расшифровки языка__со сложными идеями_ в течение длительных периодов времени"._
Другие системы декодирования языка, которые сейчас разрабатываются, требуют использования хирургических имплантатов.
Семантический декодер этого не требует, это неинвазивная система. Кроме того, в отличие от других расшифровщиков, испытуемым не приходится использовать только слова из определенного списка. Декодер проходит интенсивное обучение с помощью фМРТ-сканирования во время многочасового прослушивания испытуемым подкастов. После этого он слушает новую историю или представляет, как рассказывает историю, и его мозговая активность генерирует соответствующий текст.
Расшифровка "сути" мысли
Исследователи объяснили, что результаты не являются дословной расшифровкой того, что испытуемый слышит или говорит в уме, но декодер улавливает "суть" мысли. Примерно в половине случаев машина способна выдать текст, который близко, а иногда и точно соответствует смыслу исходных слов.
Например, в одном из экспериментов говорящий сказал: "У меня еще нет водительских прав", а машина перевела его мысли следующим образом: "Он еще даже не начал учиться водить".
Во время тестирования исследователи также просили испытуемых смотреть короткие беззвучные видеоролики, и декодер смог использовать их мозговую активность для точного описания ряда событий из видео.
Исследователи считают, что этот процесс может быть перенесен на более портативные системы визуализации мозга, такие как функциональная спектроскопия в ближней инфракрасной области (fNIRS). В настоящее время этот метод не подходит для широкого использования из-за его зависимости от аппаратов фМРТ.
"fNIRS измеряет, где в мозге больше или меньше кровотока в разные моменты времени, что, как оказалось, является тем же сигналом, который измеряет фМРТ, — сказал Хут. — Таким образом, наш точный подход должен быть применим к fNIRS".
Учитывая риски, связанные с такой технологией, ученые настаивают на том, что система не может быть использована против воли человека, поскольку ее необходимо тщательно обучить на добровольном участнике. "Человек должен провести до 15 часов, лежа в магнитно-резонансном томографе, будучи совершенно неподвижным и внимательно слушая рассказы, которые он слушает, прежде чем это действительно сработает на нем", — объяснил Алекс Хут.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature.
Расшифровка образов в сознании
Перевод мозговой активности в написанные слова — не единственное средство для чтения мыслей, на котором исследователи испытывают искусственный интеллект.
Еще одно недавнее исследование, опубликованное в марте, показало, как ИИ может читать снимки мозга, чтобы воссоздать образы, которые видел человек.
Исследователи из Университета Осаки в Японии использовали Stable Diffusion — генератор текста в изображение, подобный Midjourney и DALL-E 2 от OpenAI.
Эта система была способна реконструировать визуальные впечатления на основе активности человеческого мозга, опять же благодаря фМРТ-сканированию мозга, проведенному в тот момент, когда испытуемый смотрел на визуальную подсказку.