Czy można czytać w myślach? Mózg na razie tak łatwo się nie poddaje

Podsłuchiwanie myśli brzmi jak wątek z dystopijnego serialu „Black Mirror”. Ale to nie science fiction. Naukowcy od pewnego czasu próbują czytać w myślach i czasami im się to udaje.

"Trzeba je założyć na głowę. Nie jest duże, wygląda trochę jak skrzyżowanie słuchawki z mikrofonem, tyle że przylega ciaśniej do twarzy. Cztery elektrody zbierają impulsy elektryczne, wysyłane do mięśni odpowiedzialnych za mowę – są przesyłane, gdy powiemy coś do siebie w myślach. Urządzenie te impulsy zbiera, analizuje i rozpoznaje kilkaset słów. Może wysłać zapytanie do wyszukiwarki Google, a wbudowane słuchawki wyszepczą odpowiedź do ucha."

Taki wynalazek opisywałem na Polityka.pl pięć lat temu, w 2018 roku. Powstał, by umożliwić komunikację tam, gdzie jest zbyt głośno lub wtedy, gdy trzeba zachować całkowitą ciszę.

Nie był doskonały. Urządzenie rozpoznawało 9 słów na 10, a i to tylko z ustalonej wcześniej przez badaczy listy. Żeby w ogóle działało, trzeba było też trenować z każdym z użytkowników przez kilkanaście godzin - algorytmy musiały nauczyć się przekładać aktywność elektryczną ich mózgów na słowa.

Przede wszystkim zaś nie było w stanie odczytać niczego, jeśli człowiek nie mówił do siebie bezgłośnie.

Cykl „SOBOTA PRAWDĘ CI POWIE” to propozycja OKO.press na pierwszy dzień weekendu. Znajdziecie tu fact-checkingi (z OKO-wym fałszometrem) zarówno z polityki polskiej, jak i ze świata, bo nie tylko u nas politycy i polityczki kłamią, kręcą, konfabulują. Cofniemy się też w przeszłość, bo kłamstwo towarzyszyło całym dziejom. Rozbrajamy mity i popularne złudzenia krążące po sieci i ludzkich umysłach. I piszemy o błędach poznawczych, które sprawiają, że jesteśmy bezbronni wobec kłamstw. Tylko czy naprawdę jesteśmy? Nad tym też się zastanowimy.

Elektrody na głowie

Dwa lata później, w 2020 roku, za pomocą rejestracji impulsów elektrycznych, ale płynących z mózgu udało się zajrzeć w ludzkie myśli badaczom z Finlandii. W "Scientific Reports" donosili, że impulsów elektrycznych zbieranych z powierzchni czaszki (czyli elektroencefalografii, w skrócie ECG) udało się odczytać „kategorie percepcyjne”.

Za tym pojęciem kryje się to, że udało się odczytać z impulsów ECG cechy obiektu, który widział badany. Na przykład czy była to twarz smutna, czy uśmiechnięta.

Zapis ECG przypomina ten z EKG, które rejestruje aktywność elektryczną serca. Żeby coś z zygzaków odczytać, naukowcy również wykorzystali algorytmy uczenia maszynowego. Są dużo bieglejsze od ludzi w wyłapywaniu subtelnych wzorców w dużych zbiorach danych.

Badanym pokazywano serie rysunków twarzy i proszono ich o koncentrowanie się na wskazanej przez eksperymentatora cesze (płci, wieku, kolorze włosów, uśmiechu lub jego braku). Sieć neuronowa była trenowana na żywo, jakie wzorce ECG odpowiadają aktywności mózgu myślącego o danej cesze.

Tak zaprogramowana przez badaczy sieć potrafiła później odtworzyć obraz widziany przez badanego (czyli na przykład uśmiechniętą twarz młodego mężczyzny) z ECG.

„Jeśli chcesz coś narysować lub zilustrować, ale nie potrafisz, komputer może pomóc ten cel osiągnąć. Może po prostu obserwować i przewidzieć, co chciałbyś stworzyć”, mówił wtedy Tuukka Ruostalo, jeden z autorów eksperymentu i pracy naukowej.

Nadal jednak nie było to „czytanie w myślach”, a raczej ich podglądanie.

Rezonans czyta w myślach

Mamy 2023 rok i oto w “Nature Neuroscience” naukowcy donoszą, że udało im się czytać w myślach dzięki innej metodzie.

Funkcjonalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego, w skrócie fMRI (od angielskiego functional magnetic resonance imaging) to rodzaj obrazowania mózgu. Od "zwykłego" rezonansu różni się tym, że obrazuje wzrost przepływu krwi i zużycie tlenu w aktywnych rejonach mózgu.

Tu również niezbędna była sieć neuronowa. By nauczyć ją kojarzyć wzorzec aktywności mózgu z konkretnymi słowami, troje badanych musiało spędzić pod rezonansem magnetycznym, słuchając podcastów, po 16 godzin każdy.

Gdy później badanym odtwarzano nowe nagrania, tak przygotowany algorytm mógł odtworzyć nowe, nieznane mu nagranie na podstawie aktywności mózgu człowieka, który słuchał nagrania. Algorytm oddawał raczej sens niż dosłowną treść, ale dość wiernie. Ze słów "On nie zrobił jeszcze prawa jazdy" odczytywał na przykład "On nie ma prawa jazdy".

Nie wiedzieć czemu, algorytm nie rozpoznaje zaimków i płci. Myli "ja" z "ty" oraz "on" i "ona". Badacze nie mają pojęcia dlaczego.

Czytanie w myślach, ale tylko jednej osoby

Po co naukowcy robią takie eksperymenty? Oczywiście głównie po to, żeby poznać tajniki pracy mózgu. Ale też i z nadzieją, że kiedyś uda się pomóc osobom całkowicie sparaliżowanym, które nie mogą komunikować się ze światem.

Rezonans magnetyczny jest sporą i drogą maszyną. Godzina jego pracy kosztuje kilkaset dolarów, a trenowanie algorytmu zajmuje kilkanaście godzin. Autorzy eksperymentu mają nadzieję, że - jak w przypadku poprzednich podobnych metod - uda się zastąpić kosztowny rezonans tańszym ECG.

W grę wchodzi także funkcjonalna spektroskopia bliskiej podczerwieni (fNIRS lub fNIR). Wykorzystuje ona fakt, że kości i skóra są w pewnym stopniu przezroczyste dla promieniowania podczerwonego, a hemoglobina w mniejszym. To pozwala podglądać pracę mózgu za pomocą urządzeń przypominających ECG.

Czy będziemy podsłuchiwać cudze myśli? Nie tak prędko.

Algorytm wyuczony na podstawie aktywności mózgu jednej osoby sprawdza się tylko w tym jednym, indywidualnym przypadku. Badacze celowo sprawdzali, czy algorytm wytrenowany na danej osobie będzie mógł odszyfrować myśli innej. Nie może, nasze mózgi jednak za bardzo się różnią.

Badani mogli też "wyłączyć algorytm". Wystarczyło, że odpływali myślami od słuchanej historii i wyobrażali sobie inną. To akurat nie dziwi, bo algorytm został przecież wytrenowany do odszyfrowywania tego, co dociera do mózgu, a nie co w nim spontanicznie powstaje.

Tu można zacząć się zastanawiać, czy w takim razie rzeczywiście było to "czytanie w myślach", czy raczej tylko "podsłuchiwanie poprzez aktywność mózgu tego, co do mózgu dociera".

Badacze są jednak świadomi potencjalnych zagrożeń. Jerry Tang z University of Texas w Austin, jeden z autorów pracy, zapewniał: "Chcemy być pewni, że takie technologie będą używane przez ludzi tylko, gdy wyrażą na to zgodę i gdy mają im pomóc".