Naukowcy opracowali sztuczną inteligencję, która umożliwia „dekodowanie” myśli ludzi bez konieczności dotykania ich głów. Poprzednie techniki „czytania” naszych myśli opierały się na elektrodach wszczepianych głęboko w ludzki mózg. Zespół badaczy kierowany przez neuronaukowca Alexandra Hutha z University of Texas at Austin opracował nową metodę, która polega na nieinwazyjnej technice skanowania mózgu zwanej funkcjonalnym rezonansem magnetycznym (fMRI).
fMRI śledzi przepływ natlenionej krwi przez mózg, a ponieważ aktywne komórki mózgowe wymagają więcej energii i tlenu, informacja ta stanowi pośrednią miarę aktywności mózgu.
Jak piszą w swoim badaniu opublikowanym w bazie preprintów bioRxiv, metoda ta z natury nie może uchwycić aktywności mózgu w czasie rzeczywistym, ponieważ sygnały elektryczne uwalniane przez komórki mózgowe poruszają się znacznie szybciej niż krew przepływa przez mózg. Ale autorzy badania odkryli, co niezwykłe, że nadal mogą rozszyfrować semantyczne znaczenie myśli ludzi przy użyciu tego niedoskonałego środka zastępczego, bez konieczności tworzenia dokładnego tłumaczenia słowo w słowo.
Huth i jego zespół kazali kobiecie i dwóm mężczyznom w wieku od 20 do 40 lat słuchać łącznie 16 godzin różnych podcastów i audycji radiowych w ciągu kilku sesji w skanerze fMRI, badając ich mózgi. Następnie porównali wzorce danych audio z wzorcami zarejestrowanej aktywności mózgu ze skanów za pomocą algorytmu komputerowego, który nazwali „dekoderem”.
Według Hutha, algorytm może wygenerować historię z nagrania fMRI, która „całkiem dobrze” pasuje do oryginalnej fabuły podcastu lub audycji radiowej. Dekoder był w stanie wywnioskować, jaką historię usłyszeli uczestnicy na podstawie aktywności ich mózgu. Algorytm popełnił jednak kilka błędów, takich jak przestawianie zaimków bohaterów oraz używanie pierwszej i trzeciej osoby. To „wie całkiem sporo o tym, co się dzieje, ale nie o tym, kto to robi”, mówi Huth.
W dalszych testach algorytm był w stanie dość dokładnie wyjaśnić fabułę niemego filmu, który uczestnicy oglądali w skanerze. Może nawet opowiedzieć historię, którą uczestnicy wyobrazili sobie w głowie. W dłuższej perspektywie zespół badawczy chciałby rozwinąć tę technologię tak, aby można ją było wykorzystać w interfejsach mózg-komputer dla osób, które nie mogą mówić ani podawać danych do komputera.
