Однако этот путь был начат задолго до наших дней. Уже в 1895 году ученый Джулиус Эммнер полагал, что его изобретение сможет фиксировать мысли таким же образом, как фонограф записывает звуки. Он вдохновлялся идеей улавливания звуковых волн и перевода их на бумагу, полагая, что аналогичный подход можно применить и к мыслям. Но, несмотря на общественный интерес, его устройство не стало успешным по причине своей неработоспособности. Наш мозг, содержащий примерно 100 миллиардов нейронов и множество вспомогательных клеток, оказался гораздо более сложной системой, чем казалось ранее.

Наука до сих пор не разгадала всех тайн, связанных с тем, как именно хранятся наши мысли и в каком месте это происходит. Более того, у нас нет прямого доступа к состоянию клеток мозга в каждый момент времени, что значительно усложняет их изучение. Известно: мозг напрямую влияет на тело, и одним из наиболее известных инструментов попыток «чтения мыслей» является полиграф, часто называемый детектором лжи. Этот прибор измеряет физиологические реакции, такие как частота дыхания, потоотделение, кожная проводимость, артериальное давление и пульс, чтобы определить, когда человек лжет. Ложь вызывает нервозность, которая проявляется через непроизвольные физиологические изменения. Однако полиграф не является безошибочным инструментом: если подозреваемый спокоен, прибор может не зафиксировать ложь, и наоборот: если невиновный человек нервничает, его правдивые показания машина может интерпретировать как ложь.

Медицина располагает более продвинутыми методами изучения мозговой активности. К примеру, электроэнцефалография (ЭЭГ), появившаяся в 1920-х годах, использует электроды для измерения электрической активности мозга, регистрируя ее во время выполнения различных задач. Эти электрические всплески, вызванные активностью от 30 до 500 миллионов нейронов, позволяют ЭЭГ давать общее представление о нормальной или ненормальной активности мозга. Однако и этот метод не способен обеспечить точное считывание мыслей. Другие технологии, такие как позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), основаны на введении радиоактивной глюкозы в организм пациента. Активный мозг требует большого количества энергии, поэтому участки, задействованные в выполнении задач, поглощают радиоактивную глюкозу. ПЭТ-сканер создает трехмерное изображение мозга, показывая наиболее активные области, но его разрешения порядка 4–5 мм недостаточно для детального анализа.

Наиболее продвинутым методом на сегодняшний день является функциональная магнитно-резонансная томография (более известная под сокращенным названием ФМРТ), измеряющая изменения содержания кислорода и кровотока в мозге. Когда мозг активен, он требует больше кислорода и крови, что позволяет ФМРТ определить, в каких областях мозга происходит наибольшая активность. Современные МРТ-сканеры, оснащенные мощными магнитами, могут выявлять скопления крови и кислорода с разрешением до 3 мм, а новейшие аппараты позволяют исследовать мозговые ткани с точностью до 50 мкм. В 2022 году исследование, проведенное в Университете Миннесоты, продемонстрировало сканирование мозговой активности восьми добровольцев с разрешением 1,8 мм, что позволило получить данные о том, как они просматривали около 10 000 цветных изображений.

Несмотря на эти достижения, ФМРТ-сканеры остаются громоздкими и дорогими, к тому же требующими специального оборудования и установки в больницах. Разработка портативных устройств, способных измерять мозговую активность с высоким разрешением, пока остается недостижимой целью. Перспективные технологии, такие как функциональные датчики ближней инфракрасной спектроскопии, могут открыть путь к созданию носимых томографов, но их использование на постоянной основе вряд ли возможно.

Когда внешние сканеры мозга оказываются недостаточными, а сенсорные шапочки еще не готовы, остается одна возможность: мозговые имплантаты. Звучит пугающе, но именно в этом направлении работают такие компании, как Neuralink, стремясь создать «симбиоз человека и искусственного интеллекта». Другие компании, такие как Synchron, уже добились успехов, разработав микроэлектроды, которые можно установить через кровеносные сосуды прямо в мозг, что устраняет необходимость хирургических операций. Гендиректор Synchron Том Оксли утверждает: такой подход обеспечивает наиболее полное восприятие мозговой активности. Технология была протестирована на шести пациентах с тяжелым параличом или квадрипарезом, которые смогли совершать определенные действия с помощью силы мысли, например, отправлять сообщения или делать покупки в Интернете.

В Швейцарии ученые доказали возможность использования имплантированных электродов для считывания намерений к движению у пациентов с параличом. Эти сигналы передаются на другой имплантат в позвоночнике, подключенный к нервным окончаниям, связанным с функцией ходьбы. После периода тренировки пациент смог передвигаться с помощью ходунков. Еще более удивительно: после дальнейших тренировок наблюдалось частичное восстановление движений даже без использования системы, что может свидетельствовать о регенерации нервных тканей. Хотя мысль о переключении команд или обходе нервных повреждений может показаться научной фантастикой, усовершенствование технологий сбора данных из мозга вызывает закономерный вопрос: как извлекать сложные мысли из сигналов, указывающих на активность миллионов нейронов?

Представьте: у нас есть данные о потреблении электроэнергии в каждом городе мира. Мы можем наблюдать, что, например, Лондон потребляет на 25 % больше электроэнергии, чем Париж, но не понимать, что это означает. Увеличив масштаб до уровня мозга, мы сталкиваемся с задачей анализа энергопотребления в нескольких странах, чтобы понять, включил ли кто-то обогреватель в своей квартире. В таких условиях чтение мыслей кажется невыполнимым. Однако если бы у нас были обширные наборы данных, позволяющие сопоставить миллиарды моделей энергопотребления с конкретными видами активности, мы могли бы предсказывать возможные действия на основе сходства с ранее собранными данными. Так, всплеск активности в определенное время и в определенных областях мозга мог бы свидетельствовать о конкретной мысли или действии.

Рекомендуем почитать:

Исследователи из Стэнфордского университета показали, что использование интракортикальной микроэлектродной матрицы, внедренной в мозг пациентки с боковым амиотрофическим склерозом, может помочь расшифровать ее мысли. Используя ИИ, обученный на данных нейронной активности, они смогли интерпретировать ее фонемы и воспроизвести речь со скоростью до 62 слов в минуту. Этот подход стал возможен благодаря развитию генеративного искусственного интеллекта, который широко используется для создания изображений и текстов. В 2023 году ученые из Техасского университета в Остине обучили ИИ на данных МРТ трех добровольцев, которые в течение 16 часов слушали различные истории. Используя модель GPT-1, обученную на текстах из Интернета, ИИ смог предсказывать общие концепции мыслей других участников эксперимента, прослушивающих новые истории. Кроме того, ИИ удалось угадывать мысли добровольцев, когда те смотрели беззвучные видеоролики, интерпретируя их содержание по активности мозга.

В другом исследовании ученые использовали данные, полученные при ФМРТ, чтобы предсказать содержание изображений на основе активности мозга. Хотя созданные искусственным интеллектом изображения не были идентичны оригинальным, они часто оказывались довольно схожими.

Ученые из Национального университета Сингапура, Китайского университета Гонконга и Стэнфорда добились аналогичных результатов, обучая модели искусственного интеллекта на изображениях и данных ФМРТ добровольцев. Например, сканирование мозга человека, увидевшего красную пожарную машину, позволило ИИ создать фотореалистичное изображение этой машины.

Достижения, конечно, очень впечатляют, но является ли это настоящим чтением мыслей? Возможно, эти успехи скорее напоминают трюки иллюзионистов, угадывающих мысли зрителей. Ведь даже самые совершенные системы искусственного интеллекта не «знают» наших мыслей, но они распознают сигналы, указывающие на определенные процессы в мозге. Это своего рода детектор лжи, только вместо отслеживания физиологических изменений анализируется кровоток и электрическая активность в мозге. Несмотря на достижения, понимание работы нейронов остается фрагментарным, но если результаты впечатляют, важно ли, что мы не до конца понимаем процесс?

Универсальность таких методов также ограничена. Чтобы очередной искусственный интеллект мог эффективно расшифровывать мозговую активность человека и переводить ее в слова, ему нужны большие массивы данных о том, как люди воспринимают различные образы и тексты. Однако мозг каждого человека уникален и формируется под влиянием индивидуального опыта. А значит, чтобы понять личные воспоминания или имена близких, нужно сначала узнать, как эти данные закодированы в мозге конкретного человека. Эта задача гораздо сложнее, чем кажется.

Использование ИИ для чтения мыслей — захватывающая перспектива, но для ее полной реализации может потребоваться инвазивная хирургия, включающая имплантацию датчиков или чипов в мозг. Большинство компаний и исследователей стремятся помочь людям с травмами спинного мозга или заболеваниями, лишающими их возможности общения. Но что делать в случаях, когда человек может, но не хочет общаться? Или не способен точно выразить свои мысли? В таких ситуациях чтение мыслей могло бы быть полезным для лечения заболеваний, связанных с кишечником, мочевым пузырем или нарушениями сексуальной функции.

Очевидно, предстоит еще долгий путь, прежде чем интерфейсы «мозг-машина» станут полезными в повседневной жизни. Сегодняшнее «чтение мыслей» с помощью искусственного интеллекта, скорее, является считыванием ключевых слов и их использованием для генерации изображений. Из того, что реально работает в 2024 году, можно отметить разве что компьютерную мышь, управляемой силой мысли.

Прочитано: 138