PC Press - Telefoni, leto 2020

Od misli do teksta

„Čitanje“ čovekovih misli više nije daleko od realnosti. Ma koliko to delovalo kao naučna fantastika, mašine koje će prepoznavati čovekove misli već su napravljene i na putu su ka praktičnoj primeni. To će otvoriti neslućene mogućnosti u oblasti medicine i pomoći paralizovanim ljudima, ali i nametnuti brojne etičke dileme.

Jedan od najpoznatijih primera „čitanja misli“ je komunikacija koju je u poslednjoj deceniji svog života ostvario teorijski fizičar Stephen Hawking. Još 2008. godine on je koristio program za sintetizaciju govora na računaru Apple II (Equalizer). Kucanjem teksta na tastaturi program je sintetizovao glas. S napredovanjem njegove bolesti, kad više nije bio u stanju da kuca, nadogradio je uređaj i prešao na komunikaciju pokretanjem mišića na obrazu. Na taj način mogao je da govori, surfuje Web‑om, šalje i prima elektronsku poštu. Ipak, tu je i dalje postojao mehanički kontakt.

Čovekov mozak i računar

Oblast koja se bavi proučavanjem povezivanja čovekovog mozga i računara i izradom specijalizovanih hardverskih i softverskih komponenti kojima se takva veza može ostvariti poznata je pod nazivom Brain Computer Interface (BCI), a često se koristi i termin Brain Machine Interface (BMI). Intenzivnije je počela da se razvija krajem osamdesetih i početkom devedesetih godina 20. veka.

Sistemu je bilo potrebno manje od 40 minuta po ispitaniku da obradi sve podatke, za razliku od prethodnih sistema koji su trošili milione sati. Postignut je nivo tačnosti koji je do sada bio nezamisliv

Početna rešenja u realizaciji mašina za „čitanje“ čovekovih misli zasnivala su se na kontroli kretanja kursora po ekranu računara ili na ispisivanju reči na virtuelnoj tastaturi. Jedan od načina njihove realizacije bila je ugradnja implantata koji komunicira s računarom (kompanija Cybercinetics, Neural Signals i drugih). Zatim su usledile prihvatljivije metode sa senzorima (postavljenim na glavi pacijenta) za praćenje električnih i magnetnih talasa koji dolaze iz čovekovog mozga. Takvi eksperimenti izvedeni su u laboratorijama Wadsworth centra, u Bolcmanovom institutu za medicinsku informatiku i neuroinformatiku u Gracu, zatim na univerzitetima u Ilinoisu, Londonu i Helsinkiju. Čak je napravljen i džepni uređaj za čitanje čovekovih misli – Pocket BCI kompanije MobiLab.

Sledeći korak u ovoj oblasti jeste pretvaranje moždanih signala u sintetizovan govor. To je 2010. prvi put ostvario tim naučnika koji je predvodio profesor Bradley Greger, bioinženjer sa Univerziteta u Juti. Pretvaranje moždanih talasa u govor zasniva se na činjenici da sama pomisao na neku reč (pojam) izaziva iste moždane signale kao izgovorena reč. Kod paralizovanih osoba ti moždani signali nisu u stanju da stignu preko nerava do odgovarajućih mišića. Zbog toga je tim profesora Greger‑a došao na ideju da napravi uređaj koji će detektovati te signale, proslediti ih do računara i transformisati u izgovorene reči. Pritom se formira određen fond reči koji je pacijentu dovoljan za komunikaciju sa okolinom.

„Čitanje“ moždanih talasa

Misli i aktivnosti čovekovog mozga manifestuju se kao električni impulsi i kao takvi mogu da se detektuju i „pročitaju“ elektroencefalogram (EEG). Osim električnih aktivnosti, značajne podatke o čovekovim mislima mogu dati magnetne aktivnosti mozga izražene magnetnim talasima, odnosno magnetoencefalogram (MEG). Moždani talasi očitavaju se pomoću uređaja koji je s jedne strane povezan s računarom, a s druge strane ima senzore koji se postavljaju na glavu korisnika ili ugrađuju u obliku implantata.

Pomoću mikroelektroda detektuje se potencijal lokalnog elektromagnetnog polja (LFP – Local Field Potentials) svakog moždanog talasa. Za realizaciju takvog uređaja, na primer, kod sistema za transformaciju moždanih talasa u govor, korišćene su microECoG elektrode, koje je Greger‑ov tim napravio specijalno za ovu svrhu, po uzoru na već više od 50 godina korišćene ECoG elektrode u elektrokortikografiji. One su znatno manje od klasičnih ECoG elektroda za snimanje moždanih talasa, koje su prevelike i snimaju previše podataka o moždanim aktivnostima.

Direktnim kontaktom s neuronima prikupljaju se neuronski signali („misli“). U tom obliku (analognom) signali se tankom žicom vode do spoljnih uređaja. Najpre odlaze do uređaja koji ima funkciju pojačavača i digitajzera. Zadatak mu je da signal pojača i pretvori u digitalni oblik. U tom obliku on odlazi radi obrade u DSP (Digital Signal Processor), koji je direktno povezan s računarom. Navedenim hardverskim komponentama dodaju se i specijalizovane softverske aplikacije.

Put je dug…

I pored svih nastojanja, pokazalo se da su tačnost i brzina dekodiranog sintetizovanog govora daleko ispod prirodnog. Bila je potrebna čitava decenija da se pristupi realizaciji nove ideje „čitanja“ čovekovih misli. Ovoga puta radi se o pretvaranju čovekovih misli u tekst. Realizaciji te ideje moglo se pristupiti s obzirom na znatan napredak mašinskog prevođenja (i učenja) u poslednjoj deceniji.

Ideja je nastala i doživela eksperimentalnu realizaciju na Univerzitetu Kalifornija iz San Franciska (UCSF). Realizovao ju je tim naučnika koji je okupio doktor Joseph Makin, ekspert iz oblasti mašinskog učenja. Makin i njegovi saradnici opisali su svoj sistem pretvaranja čovekovih misli u tekst (dekodiranja elektrokortikograma – ECoG) u studiji objavljenoj u časopisu Nature Neuroscience krajem marta ove godine.

Studija je bazirana na ispitivanju četiri pacijenta koji su u mozgu već imali ugrađene elektrode radi praćenja epileptičnih napada. Moždani podaci su prikupljani od 250 elektroda raspoređenih po površini moždane kore. Praćena je njihova moždana aktivnost, a očitani podaci unošeni su u algoritam mašinskog učenja, sistem veštačke inteligencije koji podatke o aktivnosti mozga pretvara u niz brojeva (enkoder). Niz brojeva se zatim ubacuje u drugi deo sistema (dekoder), koji ih pretvara u reči (tekst).

Trening neuronske mreže

Tokom eksperimenta pacijenti su dobili zadatak da nekoliko puta naglas pročitaju 30 do 50 rečenica (iz svakodnevnog života). Korišćena su dva skupa rečenica. Prvi je skup opisa slika (30 rečenica, oko 125 različitih reči), dok je u drugom skupu ukupno 460 rečenica podeljenih u blokove od 50 reči i jednim, završnim blokom sa 60 reči. Rečnik je obuhvatao 1800 različitih reči. Razmatrani su samo oni sklopovi rečenica koji su ponavljani najmanje tri puta.

Cilj eksperimenta bio je trening neuronske mreže da kodira svaku sekvencu rečenice, reč po reč. U početku sistem je izbacivao besmislene kombinacije reči, ali nakon ponavljanja rezultati su bivali sve bolji. Oni su se razlikovali od ispitanika do ispitanika, ali je ostvareno odstupanje po rečenici manje od tri odsto. Znači, u postupku mašinskog učenja, sistem je „shvatio“ kako se niz brojeva odnosi na reči i koje reči imaju tendenciju da slede jedna za drugom.

Misli i aktivnosti čovekovog mozga manifestuju se kao električni impulsi i kao takvi mogu da se „pročitaju“ elektroencefalogramom (EEG). Značajne podatke o čovekovim mislima mogu dati magnetne aktivnosti mozga, koje detektuje magnetoencefalogram (MEG)

U studiji je učestvovao i doktor Christian Herff sa Univerziteta u Mastrihtu. On kaže da je istraživanje impresivno jer je sistemu trebalo manje od 40 minuta po ispitaniku da obradi sve podatke, za razliku od prethodnih sistema koji su trošili milione sati. Na taj način postignut je nivo tačnosti koji do sada nije viđen. Pokazalo se i da tehnika može biti prenosiva, rezultati su poboljšani kod treninga nove osobe u slučaju primene sistema koji je prethodno već bio obučen za aktivnosti mozga i govora druge osobe. Takođe, mašinski interfejs dekodira reči a ne rečenice. To znači da kombinacijom naučenih reči može da dekodira i rečenice koje nisu upotrebljene u treningu.

Pitanje etike

Pretvaranjem čovekovih misli u tekst u realnom vremenu otvara se put ka razvoju dodatnog pomagala („proteze“), što je od posebnog značaja za ljude koji ne mogu da se kreću i govore. U ovoj fazi sistem može da funkcioniše samo s malim brojem rečenica, a vezan je isključivo za engleski jezik. Takođe, sistem funkcioniše tako što neuronske obrasce detektuje i pamti tokom treninga samo kada ispitanik govori naglas (ne mogu ga koristiti ljudi bez moći govora). Ipak, tim eksperata tvrdi da će se sistem svakako nadograditi, pa će u budućnosti moći da služi za komunikaciju i onima koji su izgubili moć govora.

Istovremeno s brojnim pozitivnim karakteristikama i predviđanjima za buduće korišćenje ovog sistema postavlja se i pitanje etike. Doktor Christian Herff, kao i mnogi drugi stručnjaci, ističe da ljudi ne treba da brinu da će zahvaljujući ovom i sličnim sistemima drugi moći da čitaju njihove misli. Ipak, sama ugradnja ma kakve elektronike u ljudski organizam u vidu implantata izaziva podozrivost, ma koliko da je korisna za ljude s trajnim neurološkim oštećenjima. Kao što se mnogo puta dosad pokazalo, neće biti problematična upotreba nove tehnologije, već njena zloupotreba.

Autor: Nadežda Veljković

Facebook komentari:
PC-Auto

Tagovi: , , , ,