Olvashat a mesterséges intelligencia az elmédben?

Olvashat a mesterséges intelligencia az elmédben?

Ez a videó egy panelbeszélgetés a gondolatok mesterséges intelligenciával történő dekódolásáról, amelyben Professor Michael Blumenstein a University of Technology Sydney-ből és Jerry Tang a University of Texas at Austin-ból vesz részt.

-

Bevezetés

A beszélgetés azzal kezdődik, hogy rávilágít a modern világban egyre inkább erodálódó magánéletre, különösen arra a lehetőségre, hogy a technológia hozzáférhet legbelsőbb gondolatainkhoz, amelyeket egykor sérthetetlennek tartottak. Ez vezet a központi kérdéshez: képes-e a technológia dekódolni az emberi gondolatokat?

-

Háttér

A moderátor röviden ismerteti az elme megértésére tett kísérleteket, kezdve olyan hibás gyakorlatokkal, mint a frenológia (phrenology). Ezután kiemeli az EEG és az fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging) megjelenését az agyi aktivitás mérésének eszközeiként, amelyek a panelben tárgyalt kutatás alapját képezik.

-

Gondolatok dekódolása AI segítségével fMRI használatával (Jerry Tang)

Jerry Tang vázolja csapata kutatását, amely fMRI-t használ a gondolatok dekódolására. Megközelítésük a következőket tartalmazza:

1. Betanítás (Training):

Az alanyok 16 órán át narratív podcastokat hallgatnak fMRI-vizsgálat közben. Ez az adat segít egy olyan modell felépítésében, amely összekapcsolja a szavakat és kifejezéseket specifikus agyi aktivitási mintázatokkal.

2. Dekódolás (Decoding):

Amikor új mondatokat mutatnak be, vagy arra kérik az alanyokat, hogy elképzeljenek helyzeteket, az AI elemzi az alany agyi aktivitását és megjósolja a feldolgozott szavakat.

Példákat mutatnak be, amelyek demonstrálják az AI képességét a gondolatok lényegének megragadására, még ha nem is szó szerint. Bár még fejlesztés alatt áll, a technológia ígéretesnek tűnik a kommunikációs nehézségekkel küzdő személyek segítésében.

-

EEG jelek olvasása AI segítségével (Michael Blumenstein)

Michael Blumenstein bemutatja csapata munkáját, amely EEG-t, egy nem invazív módszert használ a gondolatok dekódolására.

1. Adatgyűjtés (Data Acquisition):

Az alanyok hangosan olvasnak szöveget, miközben EEG sapkát viselnek, amely rögzíti agyhullámaikat.

2. Kódolás (Encoding):

Az AI algoritmusok elemzik az EEG jeleket, szegmentálva őket az egyes szavaknak megfelelő komponensekre.

3. Dekódolás (Decoding):

Egy nagy nyelvi modell (LLM) feldolgozza a kódolt szótoken-eket, a ChatGPT-hez hasonlóan, hogy megjósolja a teljes gondolatot.

A példák demonstrálják a rendszer képességét néhány szó pontos azonosítására, még ha a teljes mondat rekonstrukciója nem is tökéletes. Blumenstein hangsúlyozza a technológia gyors fejlődési potenciálját a jobb adatrögzítéssel és az algoritmusok kifinomultságával.

-

Etikai aggályok és jövőbeli irányok

Mindkét kutató elismeri munkájuk etikai vonatkozásait, különösen a mentális magánélet tekintetében. Hangsúlyozzák a szigorú etikai irányelvek és a felhasználói beleegyezés szükségességét.

A jövőbe tekintve több fejlesztési területet emelnek ki:

* Pontosság (Accuracy):

A dekódolt gondolatok precizitásának és konzisztenciájának javítása.

* Hordozhatóság (Portability):

Elmozdulás az fMRI-től a hordozhatóbb technológiák, mint az EEG felé.

* Együttműködés (Collaboration):

Szoros együttműködés a potenciális felhasználókkal, klinikusokkal és egészségügyi szakemberekkel a technológia valós alkalmazásokhoz való optimalizálása érdekében.

-

Fő tanulságok

* Az AI egyre növekvő képességet mutat az emberi gondolatok dekódolására mind fMRI, mind EEG használatával.

* Bár még korai szakaszban van, ezeknek a technológiáknak a pontossága és kifinomultsága gyorsan fejlődik.

* A mentális magánélettel kapcsolatos etikai megfontolások kiemelkedő fontosságúak, és folyamatos megvitatást és szabályozást igényelnek.

* A kommunikációs nehézségekkel küzdő személyek segítésében rejlő potenciális alkalmazások hatalmasak és ígéretesek.

-

A beszélgetés óvatosan optimista hangnemben zárul, elismerve a potenciális előnyöket, miközben hangsúlyozza a felelős fejlesztés és etikai felügyelet szükségességét.



#MI #agy