AI'daki son gelişmeler, gelecekteki zihin okuma teknolojisi hakkında endişeleri artırdı
Tokyo, Japonya – Yu Takagi gözlerine inanamadı. Eylül ayında bir Cumartesi öğleden sonra masasında tek başına otururken, yapay zekanın bir deneğin beyin aktivitesini çözerek ekranda gördüklerinin görüntülerini yaratmasını hayranlıkla izledi.
Osaka Üniversitesi'nde 34 yaşındaki bir sinirbilimci ve yardımcı doçent olan Takagi, Al Jazeera'ya “Yapay zeka tarafından oluşturulan ilk görüntüleri gördüğüm zamanı hala hatırlıyorum” dedi.
Takagi ve ekibi, bir MRI makinesinin içindeyken 10.000'e kadar görüntü gösterilen deneklerin beyin taramalarını analiz etmek için 2022'de Almanya'da geliştirilen bir derin öğrenme yapay zeka modeli olan Stable Diffusion'ı (SD) kullandı.
Takagi ve araştırma ortağı Shinji Nishimoto, beyin aktivitesini okunabilir bir formata "çevirmek" için basit bir model oluşturduktan sonra, Stable Diffusion, orijinallerine esrarengiz bir benzerlik taşıyan yüksek kaliteli görüntüler üretmeyi başardı.
AI, resimler önceden gösterilmemesine veya sonuçları üretmek için herhangi bir şekilde eğitilmemesine rağmen bunu yapabilir.
Takagi, "Böyle bir sonucu gerçekten beklemiyorduk" dedi.
Takagi, atılımın bu noktada akıl okumayı temsil etmediğini vurguladı - yapay zeka yalnızca bir kişinin görüntülediği görüntüleri üretebilir.
Takagi, "Bu akıl okuma değil," dedi. "Maalesef araştırmamızla ilgili birçok yanlış anlama var."
“Hayallerin şifresini çözemiyoruz; Bunun fazla iyimser olduğunu düşünüyoruz. Ama tabii ki gelecekte bir potansiyel var.”
Ancak gelişme, yine de bu teknolojinin gelecekte nasıl kullanılabileceğine dair endişeleri artırdı.
Takagi, heyecanına rağmen, kötü niyetli veya rızası olmayan kişiler tarafından kötüye kullanılma olasılığı göz önüne alındığında, bu tür korkuların haksız olmadığını kabul ediyor.
"Bizim için gizlilik sorunları en önemli şeydir. Bir hükümet veya kurum, insanların zihinlerini okuyabiliyorsa, bu çok hassas bir konudur” dedi. "Bunun olmayacağından emin olmak için üst düzey tartışmalar olması gerekiyor."
Yu Takagi ve meslektaşı, deneyleri için deneklerin beyinlerini taramak için bir MRI kullandı
Takagi ve Nishimoto'nun araştırmasında, deneklerin 40 saate kadar bir fMRI tarayıcısında oturması gerekti, bu da hem maliyetli hem de zaman alıcıydı.
2021 tarihli bir makalede, Kore İleri Bilim ve Teknoloji Enstitüsü'ndeki araştırmacılar, sentetik arabirimlerle temasa getirildiğinde alışılmadık şekillerde tepki veren nöral dokunun yumuşak ve karmaşık doğası nedeniyle geleneksel nöral arabirimlerin "kronik kayıt kararlılığından yoksun" olduğunu belirtti.
Ayrıca araştırmacılar, "Akım kayıt teknikleri, çevreden gelen elektriksel gürültülere duyarlı olan sinyali aktarmak için genellikle elektrik yollarına dayanır. Elektriksel gürültüler hassasiyeti önemli ölçüde bozduğundan, hedef bölgeden yüksek hassasiyetle ince sinyaller elde etmek henüz kolay bir başarı değil.”
Takagi bu yeteneklerin gün geçtikçe ilerlediğini kabul etse de, mevcut yapay zeka sınırlamaları ikinci bir darboğaz oluşturuyor.
Takagi, "Yapay zeka konusunda iyimserim ama beyin teknolojisi konusunda iyimser değilim" dedi. "Sanırım bu sinirbilimciler arasındaki fikir birliği."
Takagi ve Nishimoto'nun çerçevesi, EEG gibi MRI dışındaki beyin tarama cihazlarıyla veya Elon Musk'ın Neuralink'i tarafından geliştirilen beyin-bilgisayar implantları gibi hiper-invaziv teknolojilerle kullanılabilir.
Buna rağmen Takagi, yapay zeka deneyleri için şu anda çok az pratik uygulama olduğuna inanıyor.
Başlangıç olarak, yöntem henüz yeni konulara aktarılamaz. Beynin şekli kişiden kişiye farklılık gösterdiği için bir kişi için oluşturulmuş bir modeli bir başka kişiye doğrudan uygulayamazsınız.
Ancak Takagi, klinik, iletişim ve hatta eğlence amaçlı kullanılabilecek bir gelecek görüyor.
University College London'da hesaplamalı sinirbilim profesörü ve Alan Turing Enstitüsü'nde araştırma görevlisi olan Ricardo Silva, Al Jazeera'ya “Hala çok keşif araştırması olduğu için bu aşamada başarılı bir klinik uygulamanın ne olabileceğini tahmin etmek zor” dedi.
"Bu, bir hastanın beyin aktivitesinden yeniden oluşturulan görsel navigasyon görevlerinin görüntülerinde kalıcı anormalliklerin hangi yollarla tespit edilebileceğini değerlendirerek Alzheimer'ın saptanması ve ilerleme değerlendirmesi için bir belirteç geliştirmenin fazladan bir yolu olabilir."
Silva, bir gün gerçek zihin okuma için kullanılabilecek teknoloji etiğiyle ilgili endişelerini paylaşıyor.
"En acil sorun, veri toplayıcının toplanan verilerin kullanımlarını tam olarak açıklamaya ne ölçüde zorlanması gerektiğidir" dedi.
“Belki gelecekte klinik kullanım için genç halinizin bir fotoğrafını çekmenin bir yolu olarak kaydolmak bir şey… Pazarlama gibi ikincil görevlerde veya daha kötüsü yasal davalarda kullanılması tamamen farklı bir şey. birinin kendi çıkarlarına karşı.”
Yine de Takagi ve ortağının araştırmalarını yavaşlatmaya hiç niyeti yok. Halihazırda, teknolojiyi geliştirmeye ve onu diğer modalitelere uygulamaya odaklanacak olan projelerinin ikinci versiyonunu planlıyorlar.
Takagi, "Şimdi çok daha iyi bir [görüntü] yeniden oluşturma tekniği geliştiriyoruz" dedi. "Ve bu çok hızlı bir şekilde oluyor."
