Ali se umetna inteligenca uporablja za razvrščanje Lego opek ali varovanje mest - zdi se, da globoko učenje nevronskih mrež iz dneva v dan postane bolj kompleksno in impresivno. Kakor koli že, danes znanstveniki sprejemajo zmožnosti teh algoritmov na povsem novo raven: umetna inteligenca se nauči brati misli.
Z dekodiranjem možganskih signalov si raziskovalci z univerze Carnegie Mellon prizadevajo ustvariti umetno inteligenco, ki lahko bere zapletene misli, za katere pa je treba le preučiti slike možganov. Univerza je pripravila algoritem za obdelavo podatkov, pridobljenih s pomočjo aparata za funkcionalno slikanje z magnetno resonanco (fMRI), in lahko določila posamezne komponente, iz katerih možgani naknadno ustvarjajo zapletene misli.
Impresivno je, da so znanstveniki lahko vizualno prikazali, kje in kako so možgani aktivni s predelavo 240 zapletenih dogodkov, ki vključujejo ljudi, kraje in celo različna fizična dejanja ali vidike družbene interakcije. S sledenjem tej možganski aktivnosti algoritem uporablja slike možganov, da ugotovi, katera misel se trenutno razmišlja, nato pa te misli združi v skladen stavek.
Med testi je bilo izbranih 239 teh skladnih stavkov in umetne inteligence so bile obdelane ustrezne slike možganov. Rezultati testov so osupljivi: algoritem je znal natančno določiti misel z natančnostjo 87 odstotkov. Tudi algoritem lahko naredi nasprotno: če ima začetni stavek, lahko jasno pokaže postopek razmišljanja te misli s strani človeških možganov.
Osupljiva študija kaže, kako daleč je prišlo do globokega učenja. Če prej niso mogli skrbeti vstaje strojev, je zdaj, ko so se naučili brati misli, morda najboljši čas, da se začnejo pripravljati na neizogibno robotsko apokalipso.
Anton Komarov
