Me teame, millest sa mõtled

"Noor tüdruk mängis jalgpalli." Paus. "Advokaat jõi kohvi." Paus. "Tunnistaja röökis kohtusaalis." Paus. Noor mees luges aeglaselt ja metoodiliselt ette 240 lühikest lauset. Samal ajal skannis suur funktsionaalne magnetresonantstomograaf tema aju aktiivsust.

Tomograafi andmed koondati täpset ajuaktiivsust näitavateks kolmemõõtmeliste värviliste laikudega detailseteks piltideks. Etteloetud laused ja vastavad skannimispildid – välja arvatud üks – söödeti arvutisse, mis hakkas analüüsima lausete ja aktiivsete ajuosade vahelisi seoseid. Arvutis töötas tehisintellekt, mis suudab esitatud andmete põhjal õppida ka ilma eelneva programmeerimiseta. Talle anti kaks ülesannet: esiteks pidi arvuti ennustama väljajäetud lause nr 240 puhul tekkiva ajuaktiivsuspilti ning teiseks tuli väljajäetud lause lahti kodeeerida ainuüksi ajuaktiivsuse skanneripildi põhjal.

Neli päeva väldanud skaneerimisel osales seitse katseisikut ning selle aja jooksul tegid teadlased sama eksperimenti 240 korda, jättes iga kord välja ühe uue lause. Nende pingutuste tulemus oli suisa teedrajav: esimest korda suutis tehisintellekt inimese ajust mõtteid lugeda 87protsendise täpsusega.

Teed rajas haamer

2017. aastal tehtud murdelise saavutuse taga olid USA Carnegie Melloni ülikooli teadlased Marcel Adam Just, Jing Wang ja Vladimir L. Cherkassky. See teadlaste töörühm on varemgi mõttelugemiseksperimente teinud. Need kolm teadlast näitasid muu hulgas ka seda, et kui me mõtleme esemetele, mida me juba tunneme, näiteks haamrile, siis ei käsitle aju seda üksnes sõnana "haamer". Sõna "haamer" tekitab aktiivsuse ka aju laubasagarate keskel, mis on seotud motoorsete liigutuste visuaalse kujutamisega. Seega: kui me mõtleme sõnale "haamer", seostame sellega ka kindlaid tegevusi või mõisteid, näiteks seda, kuidas me haamrit käes hoiame või haamriga midagi ehitame.

Need n-ö ehitusklotsid, mida aju kasutab iga sõna mõtlemiseks, on seotud aju kindlate piirkondadega. Just see avastus andis teadlastele võimaluse arendada välja mõtteid lugev tehisintellekt. Kui aju seob kindlad sõnad kindlate ajupiirkondadega, siis peaks teoreetiliselt olema võimalik need mõtted dekodeerida – olenemata sellest, kui keerukad on laused – ainuüksi aktiivsusmustrite põhjal, mida mõtted ajus tekitavad.

Hoolimata suurest läbimurdest pole Carnegie Melloni ülikooli ajuteadlased veel mõttelugemistehnoloogiaga rahul. Järgmise sammuna soovitakse õpetada seda dekodeerima selliste abstraktsete mõistetega nagu "rulaga sõitma" või "geoloogia eriala" seonduvat ajuaktiivsust. Juhtteadlane Marcel Adam Just loodab, et pikemas perspektiivis saab nende meetoditega täielikult välja selgitada, kuidas kõiki meie teadmisi ajus hoitakse ja esitatakse.

Mõtete lugemine asendab klassikalise valedetektori

Kõrgenenud vererõhk, taguv pulss ja kiire hingamine on füüsilised reaktsioonid, mida on kasutatud valede tuvastamiseks alates ajast, mil klassikaline valedetektor 1921. aastal leiutati. Nüüd aga saavad teadlased vale jälile, kasutades aju aktiivsuse skannimist. Vale tekib ju otse ajus ning valetamise ajal kasutavad aju teatud piirkonnad rohkem energiat. Näiteks juhtub see aju kõige eesmistes osades otsmikusagarates, mis on seotud probleemide lahendamise ning planeerimisvõimega. Üldistades võib öelda, et valetades satuvad meie aju keele, loogika ja analüüsiga seotud osad ülekoormuse alla. USA Perelmani meditsiinikoolis tehtud katsed näitavad, et ajuskannimine on valede vahele võtmisel 24 protsendi võrra täpsem vanaaegsest valedetektorist.

Pikemalt loe mõtete lugemise võimalikkusest mai Imelisest Teatusest.