uredi› krajšaj› T:175 M:439 Z: [×]

Razgaljene misli

Počutil sem se kot mešanec med olimpijskim plavalcem in kiborgom. Na glavi sem imel pokrivalo, podobno plavalni kapi, posejano z elektrodami, za menoj pa je bingljal kabel.

Timothy Revell, New Scientist

David Ibanez in Marta Castellano iz podjetja Starlab, ki se ukvarja z nevroznanostjo, sta mi na sedežu svojega podjetja v Barceloni sedela nasproti in me opazovala. Sonce je metalo žarke skozi dve orjaški okni in osvetljevalo preprosto opremljen bel prostor, v katerem smo bili. Skušal sem skriti, kako živčen sem, a sem se spraševal, ali je to sploh mogoče, če imaš na glavi takšno napravo. Prostor je bil resda skromen, vendar so mi v njem kljub temu skušali prebrati misli.

Nevroznanstveniki si že desetletja prizadevajo iz možganske aktivnosti dešifrirati, o čem razmišljajo ljudje. Zdaj pa po zaslugi eksplozivnega razvoja umetne inteligence znajo razbrati vzorce v posnetkih možganov, ki so bili nekoč videti kot nesmiselne čačke.

»Nihče si ni drznil niti sanjariti, da bi lahko prišli do vsebine misli, kot to lahko počnemo zadnjih deset let. Veljalo je za znanstveno fantastiko,« je razložil Marcel Just z univerze Carnegie Mellon v Pensilvaniji. Znanstveniki so že pogledali v možgane, da bi poustvarili filme, ki so si jih ogledali ljudje, in dekodirali sanje.

Zdaj pa največji igralci na področju umetne inteligence tekmujejo v razvijanju lastnih zmogljivosti za branje misli. Facebook je predlani predstavil načrt za napravo, ki bi uporabnikom omogočala tipkati ob pomoči misli. Microsoft, Agencija ameriškega obrambnega ministrstva za napredne raziskave in Elon Musk iz Tesle so vsi začeli svoje projekte. Ne gre več le za to, da bi na zaslonu videli, kateri predeli možganov se zasvetijo, temveč je to prvi korak k skrajni supermoči. Moral sem poskusiti.

Iz vaše glave

Možgani so najbolj zapleten organ v telesu in v njih je sto milijard živčnih celic, imenovanih nevroni, od katerih lahko vsak stopi v stik z na tisoče drugih. Vsako sekundo nastane milijon novih povezav. Nič čudnega torej, da še ne razumemo popolnoma delovanja možganov. Na srečo nam tega za izdelavo spodobnega bralnika misli morda niti ne bo treba.

Doslej je bilo to, kaj se dogaja v človekovi glavi, mogoče ugotoviti s snemalniki možganov, s katerimi so odkrili splošna področja, ki sodelujejo pri različnih tipih razmišljanja. Ko na nekaj pomislite, se vpleteni nevroni večkrat sprožijo, zaradi česar se porabi veliko energije. Kri zato navre na ta območja, da jim zagotovi dovolj kisika in hranilnih snovi. Povečanje količine krvi se vidi tudi na sliki, posneti z magnetno resonanco, in nakazuje, za kakšen tip misli gre. Če poskusna oseba opazuje sliko, bi naprava zaznala aktivnost v vidnem korteksu, na primer. Človeka bi torej vtaknili v napravo za magnetno resonanco in nato ugotovili, kateri splošni miselni procesi potekajo v možganih, sama vsebina misli pa bi bila še vedno skrita.

Tukaj nastopi umetna inteligenca. Njeni algoritmi blestijo v odkrivanju vzorcev v zapletenih nizih podatkov, na primer v posnetkih možganov. Številni sistemi umetne inteligence se učijo na primerih in niso sprogramirani za iskanje specifičnih pojavov. To pomeni, da nam ni treba razumeti delovanja možganov, temveč bi umetni inteligenci zgolj pokazali na tisoče primerov posnetkov možganov skupaj s podrobnostmi, kaj se je takrat dogajalo v njih, umetno inteligentni sistemi pa bi nato sami odkrivali povezave.

Zhongming Liu in njegova ekipa iz univerze Pordue poskuša razbirati delovanje možganov.

Ravno tega so se lotili Zhongming Liu in njegova ekipa na univerzi Purdue v Indiani. Liu ne preučuje le tega, katera splošna območja, denimo vidni korteks, so vključena v dogajanje, temveč njegovo delo kaže, da umetna inteligenca lahko razbere tudi del vsebine. S posnetka možganov, narejenega z magnetno resonanco, njegov sistem umetne inteligence lahko razbere, kaj od 15 različnih stvari je človek opazoval med snemanjem. Če je nekdo opazoval sliko obraza, na primer, je umetna inteligenca na njegovem posnetku odkrila vzorce, zaradi katerih je navedla, da gre za obraz. Druge možnosti so bile ptice, letala in ljudje med vadbo. Umetna inteligenca je pravo kategorijo navedla v približno polovici primerov.

To je še daleč od popolnosti, a hkrati tudi veliko bolje od 6,7-odstotne uspešnosti pri ugibanju na slepo srečo. »Gre za obliko branja misli in brez umetne inteligence to ne bi bilo mogoče,« je poudaril Liu.

Ekipa Jacka Gallanta s kalifornijske univerze v Berkeleyju je možganske vzorce prevedla v filme, torej je izdelala video posnetke umskih podob.

Ekipa Jacka Gallanta s kalifornijske univerze v Berkeleyju je šla še korak dlje in takšne možganske vzorce prevedla v filme, torej je izdelala video posnetke umskih podob. Ekipa je v ta namen umetno inteligenco učila z milijoni posameznih odsekov posnetkov na Youtubu in možganskimi posnetki ljudmi, ko so jih gledali. Ko so umetni inteligenci pokazali posnetek možganov nekoga, ki je gledal drug video, je bila zmožna sestaviti nov filmček o tem, kar je menila, da oseba vidi. Rezultati so bili sicer približen osnutek izvirnika, a prepoznavni.

»To je pravzaprav največja čarovnija na svetu,« je izjavil Just, ki je s podobnimi tehnikami umetno inteligenco usposabljal za prepoznavanje vsebine prebranih stavkov s posnetkov možganov.

Mogoče je celo prebrati misli med spanjem, in sicer na podlagi le dveh možganskih posnetkov. Jukijasu Kamitani z japonskega raziskovalnega instituta za napredne telekomunikacije je že leta 2013 prikazal, da je umetno inteligenco mogoče usposobiti za prepoznavanje sanj, in sicer s preprostimi opisi, kot je, ali je v sanjah nastopal moški ali ženska, katere predmete je videl sanjajoči in ali se spomni kake podrobnosti s prizorišča sanj. Kamitanijev sistem je točen v približno 60 odstotkih primerov.

Umetno inteligenco je mogoče usposobiti za prepoznavanje sanj.

Nato je s kolegi razvil metodo, podobni Gallantovi, za nov prikaz vsebine možganov v obliki posnetkov, in povedal, da bodo enako poskusili tudi s sanjami. Četudi se ne spomnimo sanj, ko se zbudimo, bi se s Kamitanijevim sistemov morda lahko dokopali do najzanimivejših utrinkov iz njih.

Vse to nakazuje na možnost, da bi umetna inteligenca v navezi z magnetno resonanco lahko pokazala, kaj se dogaja v glavi. Tako v prihodnosti morda ne bomo več odvisni od lastne zmožnosti opisovanja, o čem razmišljamo, temveč se bodo naše misli preprosto prikazale na zaslonu. Za ljudi, ki imajo govorne težave ali so skoraj popolnoma paralizirani zaradi psevdokome (stalnega vegetativnega stanja), bi to lahko bila povezava z zunanjim svetom ali celo sredstvo za sporazumevanje z njimi.

Priročne naprave

Naprave za magnetno resonančno snemanje stanejo več sto tisoč evrov in so zelo okorne. Vsaka tehta več ton in zanjo je skupaj z vso drugo nujno opremo potreben poseben prostor. Ni praktično, če bi moral nekdo, ki bi želel komunicirati, vsakič leči v to mogočno napravo, zato tak način za navadne ljudi ne bi bil uporaben. Poleg tega magnetna resonanca včasih pokaže tudi vzorce, ki jih v resnici ni – to so ugotovili v znani raziskavi iz leta 2009, ko so s snemanjem možganov »razkrili misli« mrtvega lososa. Torej je za uresničitev sanj o prenosnih napravah za branje misli nujen drugačen pristop.

V pokrivalu za EEG je polno elektrod, ki merijo električni tok, in ker med možgansko aktivnostjo nastajajo električni signali, je z njimi mogoče ugotoviti, kdaj so posamezni predeli možganov najdejavnejši.

Ena od možnosti je pokrivalo za elektroencefalogram (EEG), kot so ga v Starlabu nadeli meni. V takšnih pokrivalih je polno elektrod, ki merijo električni tok, in ker med možgansko aktivnostjo nastajajo električni signali, je z njimi mogoče ugotoviti, kdaj so posamezni predeli možganov najdejavnejši. Pokrivala za EEG se nosi kot plavalno kapo s pritrdilnim trakom pod brado.

Ko so mi torej v Starlabovih prostorih nadeli pokrivalo, so mi naročili, naj opravim preprosto nalogo, ki se imenuje preizkus Stroop. Ko so se na zaslonu prikazale besede, sem moral povedati, s kakšno barvo so izpisane. Kleč se skriva v tem, da so bile tudi same besede izrazi za barve. Za modro bi torej moral reči modra, za izraz rdeča pa črna, ker je bil napisan v črni barvi.

Ko sta se barva in izraz ujemala, mi ni bilo težko povedati pravega odgovora, ker sta bila predela možganov za procesiranje vidnih signalov in jezika soglasna. V primeru različnih barv pa je bilo napornejše, ker je moral en predel povoziti drugega.

Notranji boj se je nedvoumno pokazal na zaslonu, potem ko ga je obdelala umetna inteligenca. Ob pogledu na valove na zaslonu sta Ibanez in Castellanova zlahka razbrala, pri katerem delu preizkusa sem in kako zelo se moram truditi. Morda zveni kot nesmiselno početje, vendar je res osupljivo videti prikaz notranjega delovanja lastnega uma v realnem času. Hkrati človeka tudi nekoliko vrže iz tira. Ob vsem tem sem se moral vprašati, kakšne praktične koristi bi lahko prinesla ta tehnologija.

Za zdaj pokrivala za EEG uporabljajo za krmiljenje invalidskih vozičkov, trotov in humanoidnih robotov. Uporabljajo jih celo za sporazumevanje med dvema osebama zgolj ob pomoči možganov.

Kakorkoli že, EEG ima tudi veliko slabost, in sicer, da je povezan s preveč neželenega hrupa. Vedno, ko človek pomežikne ali raztegne lice, električna aktivnost, povezana s premikanjem mišic, daleč presega tisto, povezano z dogajanjem v možganih. »Te mišice proizvedejo milivolte elektrike, vendar iz pokrivala lahko prestrežemo le mikrovolte elektrike iz možganov,« je pojasnil Mahnaz Arvaneh z britanske univerze v Sheffieldu. Povedano drugače, neželeni hrup je stokrat glasnejši od signala, ki zanima strokovnjake. Dekodiranje možganov s pokrivalom za EEG je, kot bi skušali slišati šepet na drugem koncu prostora, medtem ko nam nekdo z rogom trobi v uho.

EEG bi na primer lahko izboljšali tako, da bi elektrode namestili bliže možganom, in sicer z vsaditvijo v glavo. To bi bilo primerno za uporabo tehnologije v zdravstvene namene, recimo za nadzorovanje robotske protetične roke, ni pa verjetno, da bi to v kratkem lahko prodajali kot napravo za branje misli za široko porabo.

Kakorkoli že, hrup morda ni tako usoden za branje misli z EEG, kot so menili nekoč. »Danes imamo algoritme umetne inteligence, ki lahko izluščijo uporabne vzorce kljub izrazito hrupnemu okolju,« je poudaril Arvaneh. Napredek pri uporabi umetne inteligence v kombinaciji z magnetno resonanco je pripomogel, da so strokovnjaki premaknili meje tega, česar je morda sposoben EEG.

Na čelu tega pristopa je Adrian Nestor z univerze v Torontu. Nekoč je posnetke možganske dejavnosti z magnetno resonanco uporabljal za rekonstrukcijo podob obrazov, ki jih je opazovala poskusna oseba, in ob tem se je vprašal, ali bi bilo enako mogoče doseči tudi z EEG.

»Sprva smo bili zelo skeptični,« je priznal Nestor, a je skupaj s svojo ekipo učil umetno inteligenco ob pomoči podatkov EEG za 13 oseb, ki so si ogledale približno sto človeških obrazov. Umetni inteligenci so nato pokazali posnetke EEG sodelujočih, ki so opazovali 16 novih obrazov. Teh umetna inteligenca ni videla, vendar je ustvarila podobo tega, kot naj bi bila na podlagi podatkov iz možganov po njenem videti ta oseba.

Odpira se možnost za poceni prenosni bralnik misli.

Presenetljivo je bil v približno 70 odstotkih primerov, ko je presojal algoritem, njegov prikaz bolj podoben dejansko opazovanemu obrazu kot kateremu od preostalih, ki so jih videli sodelujoči. Nestorjeva umetna inteligenca je človeški obraz lahko poustvarila zgolj na podlagi podatkov EEG, kar je bila še do nedavna v domena nerodnih naprav za magnetno resonanco. »Neverjetno je, koliko podatkov se vsako milisekundo predela v možganih, in z EEG imamo dostop do delčka tega,« je bil navdušen Nestor. Trenutno sistem potrebuje nekaj ur, da se naravna na miselne vzorce posameznika, vendar je prepričan, da bi bilo to mogoče izpeljati tudi v realnem času, kar bi odprlo možnost za poceni prenosni bralnik misli.

Tako ni presenetljivo, da je vse skupaj zbudilo pozornost velikih igralcev. Microsoftu, na primer, so odobrili patent za napravo, ki s pomočjo možganskih signalov odpira in nadzoruje aplikacije na podlagi EEG.

Za Facebook se širijo govorice, da v okviru svojega projekta uporablja drugačno tehnologijo: funkcionalno bližnjo infrardečo spektroskopijo, ki skozi lobanjo seva bližnjo infrardečo svetlobo. Koža, tkivo in kost so za to svetlobo skoraj prosojni, hemoglobin v krvi pa ne. Tako je z analizo absorpcije bližnje infrardeče svetlobe mogoče spremljati pretok krvi v možganih in s tem njihovo aktivnost. Namen je sestaviti vmesnik, ki ga bo mogoče nositi s seboj in bo uporabniku omogočil tipkati besede tako hitro, kot bi jih izgovoril v mislih, mi je povedal Facebookov predstavnik.

Nekatere vrste misli je mogoče dekodirati celo čisto brez posnetkov možganov. Aprila 2018 so v New Scientistu poročali o napravi AlterEgo, ki jo uporabnik nosi pri sebi in ob pomoči senzorjev na obrazu ter umetne inteligence prestreza neopazne premike mišic, do katerih pride, ko pomisli na neko besedo. Njeni razvijalci z massachusetskega tehnološkega instituta so jo povezali z Googlovim iskalnikom, kar pomeni, da uporabnik preprosto pomisli na vprašanje – naj gre za zahtevnejši seštevek ali najnovejšo vremensko napoved – pa mu naglavni komplet že pove odgovor. A takšna naprava nikoli ne bo zmogla interpretirati zapletenega notranjega delovanja uma in za zdaj si mora uporabnik vzeti kar nekaj ur za uvajanje, da primerno deluje. Kljub temu pa bi lahko postala priročen način za vzajemno delovanje z digitalnim svetom.

Druge tehnike so na splošno precej bolj ambiciozne. Agencija ameriškega obrambnega ministrstva za napredne raziskave je začela štiriletni projekt, med katerim naj bi razvila napravo, s katero bi možgansko dejavnost spremljala z milijonom elektrod, ki bi hkrati in selektivno stimulirale do 100.000 nevronov.

Elon Musk, ustanovitelj tehnoloških družb Tesla in SpaceX, je začel tudi projekt, imenovan Neuralink, ki naj bi razvijal nevralno čipko – ultra tanko mrežo, ki bi jo bilo mogoče vsaditi pod lobanjo in bi vzajemno delovala z napravami. Objavili so le nekaj podrobnosti, izhodišče pa je, da bi z elektrodami, nameščenimi tako blizu možganov, lažje razumeli signale, ki bi jih prestrezale.

Medtem ko tehnologija drvi naprej, se vse več govori tudi o njenih posledicah. Leta 2017 je skupina 27 strokovnjakov, predstavnikov podjetij, kot je Google, in univerz z vsega sveta, opozorila, da trenutne raziskovalne smernice ne zagotavljajo zadostne zaščite pred tveganjem in pastmi vmesnikov med možgani in računalnikom ob uporabi umetne inteligence.

Poimenovali so se skupina Morningside in trdijo, da bi naprave lahko še poglobile družbeno neenakost in podjetjem, hekerjem, državam in drugim odprle nove možnosti za izkoriščanje ljudi in manipuliranje z njimi. Skrbi jih, da bi brez ustreznih previdnostnih ukrepov priklop na tehnologijo, ki prestreza človekove misli, lahko vplival na njegovo istovetnost in zabrisal mejo med njegovimi notranjimi mislimi in zunanjim svetom. Zato predlagajo, da bi splošni deklaraciji človekovih pravic OZN kot varovalko dodali še posebne »nevropravice«.

Slišati je tudi namige, da bi vmesniki med možgani in računalnikom lahko dostopali tudi do podatkov v možganih, do katerih še ljudje ne morejo. Nestor in njegova ekipa sta opravila predhodne poskuse z ljudmi s prozopagnozijo, ki ne zmorejo prepoznavati obrazov, včasih niti lastnega ne. Ugotovili so, da bi njihova umetna inteligenca iz možganskih posnetkov lahko rekonstruirala obraze, ki so jih videli prostovoljci, podobno kot jih lahko rekonstruira pri ljudeh brez te bolezni. Kot kaže, podatki v možganih obstajajo, tudi če jih osebe ne morejo zavestno priklicati. »Dostopamo lahko do podatkov v možganih, do katerih oseba sama ne more,« je povedal.

Pričevanje očividcev bi lahko nadomestili s pričevanjem možganov.

To bi lahko imelo posledice za pričevanje na sodišču. Namesto da bi se zanašali na to, kako dobro zmorejo priče poroti po spominu opisati storilca oziroma prizor, bi lahko dogajanje preprosto rekonstruirali s posnetki možganov. Pričevanje očividcev bi tako postalo zadeva preteklosti, nadomestilo pa bi ga pričevanje možganov.

Nato je tu še dilema, ali ni branje misli skrajno kršenje zasebnosti. V naših zelo omreženih življenjih so misli v naši glavi ena redkih stvari, ki jih še lahko zadržimo zase.

Bralniki misli pa bi lahko vdirali v našo zasebnost tudi na neslutene načine. Znake nekaterih bolezni, kot je Parkinsonova, je v možganski aktivnosti mogoče zaznati že deset let, preden bolnik opazi simptome. Tehnološke družbe bi torej lahko vedele, da ste bolni, še preden bi to vedeli sami – in to brez vašega dovoljenja.

Do tehnologije, ki bo to omogočala, je sicer še daleč, in enako velja za čas, ko bodo relevantna vprašanja, ki jih postavlja skupina Morningside. Kakorkoli že, možne posledice so tako resne, da bi o njih po mnenju nekaterih morali razpravljati že zdaj. »Celo akademiki so še vedno presenečeni nad neverjetnimi zmogljivostmi tehnologije,« je opozoril Just.

Do tistega trenutka mi je jemalo dih od osuplosti, kaj vse bi bilo mogoče s kombinacijo možganske tehnologije in umetne inteligence. Hkrati pa me je prešinilo, da na tej fronti na čelu sicer korakajo akademiki, vendar bodo naslednji val napredka zagotovo zajahale tehnološke družbe. »One imajo na voljo vse, da privabijo velika imena na področju raziskav umetne inteligence,« je izpostavil Ibanez.

Pa res ne bi mogli brez tega, da bi na Twitterju objavljali neposredno iz možganov ali se s Siri sporazumevali zgolj z močjo misli? Ne vem. Čeprav mi je uspelo ohraniti svoje najtemnejše skrivnosti, ko sem v Starlabu na glavi imel napravo EEG, se mi možnost, da bi tehnološkim družbam dovolil dostop do svojih možganskih valov, zdi srhljiva in razlog za paniko.

Po drugi strani pa bi se zagotovo odločil poskusiti, če bi mi ponudili možnost. Človeški možgani so zapletena reč. Umetna inteligenca ima enake možnosti, da jih razume kot vsi mi.

Je kdo tukaj?

Nekoč smo mislili, da se ljudje v vegetativnem stanju ničesar ne zavedajo in da so nezavestni. A po zaslugi nevroznanstvenika Adriana Owna in njegovih izsledkov v zadnjih 20 letih bomo morda začeli razmišljati drugače.

Owna je k raziskavam spodbudila ženska po imenu Kate. Po virusni okužbi je bila v komi, vendar je bilo med magnetno resonanco opaziti dejavnost možganov, ko so ji pokazali fotografije družinskih članov, enako kot bi se to pokazalo pri popolnoma zdravem človeku. To je bil znak, da je bila Kate na neki ravni še vedno pri zavesti.

Owen in njegova ekipa sta pozneje delala z drugim pacientom in ga med drugim prosila, naj si predstavlja, da igra tenis, zaradi česar bi se moral aktivirati premotorni korteks v možganih. Če bi nekdo v vegetativnem stanju to res naredil na ukaz, bi se pokazalo na posnetku možganov in dokazovalo določeno raven zavesti, kar se je nekoč zdelo nemogoče.

Owen je ugotovil, da se do 20 odstotkov ljudi v vegetativnem stanju v resnici deloma zaveda. Njegova ekipa je s temi ljudmi imela preproste pogovore, jih vprašala, ali jih kaj boli, in odgovore razbrala iz posnetkov različnih aktivnosti v možganih.

Ownovo delo je dokazalo, da se nekateri ljudje v vegetativnem stanju zavedajo bolj, kot smo mislili, in da utegnemo z izboljšavami tehnologije za branje misli kmalu odkriti še več.

Sporazumevanje neposredno med možgani

Živijo in pozdravljeni običajno nista ravno epohalni sporočili, ki si jih izmenjujemo z drugimi, a nekega dne leta 2014 je bilo drugače. Pozdrava nista bila niti natipkana niti izgovorjena, temveč izmenjana neposredno med možgani. Osebi pet tisoč kilometrov narazen sta se lahko sporazumeli le z mislimi.

Pošiljatelj je bil v Indiji in na sebi je imel pokrivalo EEG, ki je njegove misli spremenilo v prenosljivo sporočilo. Prejemnik je bil v Franciji in je nosil vmesnik med računalnikom in možgani, ki je prejeto sporočilo prek interneta pretvoril v električni signal, posredovan neposredno v možgane.

To je bil prvi neposredni pogovor med možgani, omogočila pa sta ga španska družba Starlab in podjetje Axilum Robotics s sedežem v francoskem Strasbourgu.

Metoda sporazumevanja je bila še precej surova. Udeleženca si nista neposredno zamislila besed v sporočilu, temveč sta morala uporabiti posebne šifre. Za pošiljatelja je to pomenilo, da si je moral zamisliti, kako premika dlani ali stopala, možganski vzorec za vsak gib pa je nato ustrezal šifri, podobno kot simboli v Morsejevi abecedi.

Podobne metode je mogoče uporabiti za izbiranje pritrdilnega ali nikalnega odgovora na zaslonu ali posredovanje preprostih navodil napravi. Toda to daleč zaostaja za mojstrskimi dosežki magnetne resonance.

Copyright New Scientist, distribucija Tribune Content Agency.