חוקרים פיתחו מודלי AI שיכולים להבין מה אנחנו חושבים

קריאת מחשבות באמצעות בינה מלאכותית היא לא דבר חדש. ה-AI כבר יכולה להבין מילים שאנחנו אומרים, ולקשר אותן עם אותות במוח שלנו. לאילון מאסק יש חברה שעוסקת בתחום הזה, וכבר השתילה שבב במוח של בן אדם – נוירולינק. אלא שמחקר חדש ופורץ דרך מקרב אותנו צעד אחד נוסף אל עבר בינה מלאכותית שיכולה לקרוא מחשבות של בני אדם.

במסגרת המחקר, שהתפרסם ב-Science Advances, פיתחו החוקרים מודלים שיכולים ליצור טקסט שמתאר במה האדם צופה או במה הוא נזכר. הם עושים זאת על ידי פענוח דפוסים של פעילות מוחית, שנלכדו בסריקות fMRI.

המטרה של החוקרים הייתה לענות על אחד האתגרים המרכזיים, לדבריהם, של המדע הנוירולוגי – לכידת פעילות מוחית כדי לגלות מה מתחולל בנפשו ובמוחו של האדם, באמצעות רכיבים והאינטראקציות ביניהם. מדובר בשני מודלים, שפותחו על ידי ד"ר טומויאסו הוריקאווה וצוותו ממעבדות NTT ביפן. הם עובדים בשני שלבים: ראשית, הבינה המלאכותית מפענחת אותות מוחיים שמצביעים על איך אנחנו תופסים אובייקטים חזותיים, באמצעות מודלים לינאריים. לאחר מכן, מודל AI אחר, שאומן על גבי Masked Language Modrling, מתרגם את האותות האלה לתיאורים טקסטואליים. כלומר, המודלים יכולים להבין מה אנחנו חושבים או במה אנחנו נזכרים כשאנחנו רואים משהו, ולהעביר את זה לטקסט, למשפטים.

רמת דיוק של 50%

בחלק הראשון של המחקר, שישה אנשים, ילידי יפן שאנגלית אינה שפת האם שלהם, צפו ב-2,196 סרטוני וידיאו, שכללו אובייקטים, סצינות, אירועים ופעולות רנדומליים. בשעה שהם צפו בסרטונים, החוקרים סקרו את הפעילות המוחית שלהם עם מערכת fMRI.

החוקרים כתבו כי "בהתחלה, התיאורים (שהפיקה הבינה המלאכותית – י"ה) היו מקוטעים וחסרו משמעות ברורה. עם זאת, באמצעות אופטימיזציה איטרטיבית (שבה מוצע פתרון ראשוני שאחר כך מתפתח לפתרון כולל יותר – י"ה), תיאורים אלה התפתחו באופן טבעי למבנה קוהרנטי, והמודלים לכדו ביעילות את המחשבות המרכזיות של הנחקרים על הסרטונים שהם צפו בהם. התיאורים האלה שיקפו במדויק את תוכן הסרטונים, כולל שינויים דינמיים באירועים שהם כללו".

"יתר על כן", הוסיפו עורכי המחקר, "גם כאשר המודלים לא זיהו נכון אובייקטים ספציפיים, התיאורים עדיין העבירו בהצלחה את נוכחותן של אינטראקציות בין אובייקטים מרובים".

לאחר מכן, כדי לוודא את רמת הדיוק של המודלים, החוקרים ערכו השוואה בין התיאורים שהם הציגו על מה שהנחקר חושב לדברים שהוא אמר – וגם כאלה שלא. לדבריהם, מדובר ברמת דיוק של 50% – רמה שעוקפת גישות אחרות לנושא ומהווה הבטחה להתפתחויות עתידיות בתחום.

החוקרים גם רצו לוודא שהמודלים יודעים לקרוא זיכרון אנושי. לכן, בשלב הבא, הם ביקשו מאותם שישה נחקרים לשחזר את הסרטונים בעת סקירה של מערכת ה-fMRI. המודלים הציגו כאן רמת דיוק של 40%, שגם היא מבטיחה.

ההיבטים האתיים – ולמי הגילוי יכול להועיל?

השיטה והמודלים של החוקרים יכולים להועיל להבין מה רוצים ועל מה חושבים אנשים שאין להם יכולת טובה להביע את עצמם, או שהם נטולי יכולת כזו. עם זאת, ד"ר הוריקוואה ענה מראש על חששות שעלולים ממצאי המחקר להעלות ואמר שלא מדובר בקריאת מחשבות במובן הדיסטופי של המילה. "השיטה שלנו לא מאפשרת שחזור של מחשבות פרטיות. היא מפרשת את המאפיינים הסמנטיים של המוח – את המשמעות שאנחנו נותנים לדברים ולאובייקטים – כדי ליצור תיאורים טקסטואליים", ציין.

החוקרים אף הזהירו שככל שהבינה המלאכותית תדע טוב יותר לשחזר את הפעילות המוחית של בני האדם, כך הגנה על "הפרטיות המנטלית" שלנו תיעשה קריטית יותר ויותר. לדבריהם, פירוש לא נכון או מוטעה של המחשבות שלנו, במתכוון או שלא, עלול ליצור סיכונים, בפרט בעידן הנוכחי, שבו יש מעקב אחר נתונים פרטיים של אנשים, ושימוש מגמתי ומניפולטיבי במידע. החוקרים כתבו כי "צריך לראות את התוכן המשוחזר כאינטרפטציה, כאופן שבו אנחנו מפרשים את מה שאנחנו רואים, ולא כשחזור של מה שהמוח 'אומר'".