Koncepcja czytania lub modyfikowania myśli a także kontroli umysłu czy fuzji ludzkiego mózgu ze sztuczną inteligencją jest powszechnie znana w utworach science fiction. Ale nie tylko autorzy fantastyki naukowej interesują się tym, co kryje ludzki umysł. Można by powiedzieć, że w pewnym sensie psychologia czy psychiatria są naukami starającymi się znaleźć odpowiedź na pytanie, co siedzi w ludzkiej głowie, zrozumieć mechanizmy sterujące emocjami i zachowaniami czy wreszcie wpływać na nie, czy to w szczytnym celu jak np. leczenie uzależnień i zmiana nawyków na lepsze, czy też po to, by ludźmi manipulować, tak by kupili dany produkt albo wsparli jakąś inicjatywę.

Od wielu lat futuryści przewidywali pojawianie się technologii czytających ludziom w myślach. I chociaż odczytywanie sygnałów mózgowych jest możliwe od kilkudziesięciu lat, wciąż obecne są trudności z ich prawidłową interpretacją. Wszystko to jednak się zaczęło się zmieniąć wraz z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz urządzeń dysponujących tzw BCI (brain-computer interface)

Powstanie takich technologii może w dużym stopniu wpłynąć na codzienne życie człowieka. Zaczynając od powstania aplikacji sterowanych myślami, samochodów oraz smart home’ów, technologie pozwalające na bezpośredni odczyt informacji z mózgu potrafiłyby zmierzyć IQ człowieka, zidentyfikować jego mocne i słabe strony, jego osobowość i określić zdolność do przyswajania określonych rodzajów informacji. Można się tylko domyślać jaki miało by to wpływ na przyszły wybór ścieżki edukacji i kariery.

Rozwój neuronauki w medycynie mógłby przyspieszyć i ułatwić zdiagnozowanie chorób, po prostu “czytając” pewne rzeczy z mózgu, a dla ludzi z tzw “zespołem zamknięcia”, czyli stanem, w którym pacjent jest przytomny i świadomy swojego otoczenia, ale nie może się z nim komunikować przez częściowy lub całkowity paraliż, bezpośrednia komunikacja za pomocą myśli byłaby bardzo pomocna, stanowiąc jedyne sensowne źródło ich komunikacji ze światem zewnętrznym.

Istnieje jednak wiele obaw dotyczących zastosowań neurotechnologii, zwłaszcza powodu tego, że przyciąga ona uwagę wojska, rządów i firm technologicznych.

Na dzień dzisiejszy pojawia się coraz więcej urządzeń neurotechnologicznych, a neuronauka robi się przedmiotem zainteresowania coraz większej ilości firm, np. Facebook i Neuralink Elona Muska. Poniżej zaprezentowano kilka przykładów tego typu technologii.

Przykłady technologii potrafiących odczytywać i interpretować sygnały pochodzące z mózgu

fMRI

Neurobiolog Marcel Just i jego współpracownicy z Carnegie Mellon University wykorzystali obrazowanie mózgu fMRI i uczenie maszynowe do rozszyfrowania tego, co myśli człowiek. fMRI (funkcjonalny rezonans magnetyczny) to technika obrazowania aktywności mózgu, która pozwala m.in. zaobserwować jego pracę podczas wykonywania określonych czynności umysłowych. Badania pokazały, że fMRI potrafi wykryć i zlokalizować aktywność mózgu, gdy osoba myśli o określonym słowie.

Naukowcy najpierw zbudowali model, który przyjmował wzorce aktywacji fMRI (aktywne obszary mózgu) dla 60 rzeczowników podzielonych na 12 kategorii, w tym zwierzęta, części ciała, budynki, ubrania, owady, pojazdy i warzywa. Ponadto model analizował zbiór tekstów, zawierający ponad 3 biliony słów, zapamiętując jak każdy rzeczownik został użyty w odniesieniu do zestawu 25 czasowników związanych z funkcjami sensorycznymi lub motorycznymi. Mające ww. dane, model mógł przewidzieć wzorce aktywacji dla tysiąca innych rzeczowników.

Przewidywane obrazy fMRI dla słów „seler” i „samolotu” wykazują znaczące podobieństwa z obserwowanymi obrazami dla każdego słowa. Kolor czerwony oznacza obszary o wysokiej aktywności, niebieski oznacza niską aktywność.

“Mózg reprezentuje znaczenie konkretnego rzeczownika w obszarach związanych z tym, jak ludzie go wyczuwają lub nim manipulują. Na przykład znaczenie jabłka jest reprezentowane w obszarach mózgu odpowiedzialnych za smakowanie, wąchanie, żucie. Jabłko jest tym, co z nim robisz”, twierdzi Mitchell, jeden z twórców modelu [3]. Wzorce aktywacji dla poszczególnych słów nie zależą od człowieka i od tego, w jakim języku mówi człowiek.

Dalsze badania polegały na próbach identyfikacji nie tylko słów, ale też bardziej skomplikowanych myśli, np. “Świadek krzyczał podczas procesu” (ang. “The witness shouted during the trial”). W badaniu wykorzystano 42 cechy, takie jak osobowość, otoczenie, interakcje społeczne i inne. Każda z tych cech aktywuje różne obszary mózgu i na tej podstawie model próbował przewidzieć jakiego rodzaju myśli miała dana osoba. Skuteczność modelu wyniosła 87%.

Predykcja zdań na podstawie 42 cech

Podczas licznych badań i prób odczytywania myśli, naukowcy dokonali przełomowej obserwacji u ludzi z myślami samobójczymi. Badając wzorce aktywności mózgu podczas myślenia o słowie “śmierć” okazało się że są one podobne u większości ludzi, za wyjątkiem ludzi myślących o samobójstwie.

„Odkryliśmy, że istnieją pewne koncepcje, które zostały zmodyfikowane u ludzi, którzy myśleli o samobójstwie” – powiedział Just Nikki Battiste z CBS News. „A nasza metoda była w stanie wykryć te różnice i dokładnie przeanalizować, z czego są złożone”.

Dr Marcel Just i jego zespół nie są jedynymi naukowcami, próbującymi odczytać myśli człowieka za pomocą fMRI. Japońscy naukowcy z Uniwersytetu w Kioto pracują nad modelem używającym zdjęcia fMRI i sieć neuronową. Badanej osobie pokazują zdjęcia i model próbuję oszacować, co jest na tych zdjęciach. 

Podobne badania prowadzą też naukowcy z Uniwersytetu Purdue, próbując odczytać z fMRI co jest na filmiku, pokazanym badanej osobie.

https://www.youtube.com/watch?v=Qh5_uMGXl1g

Sygnały nerwowo-mięśniowe

Deweloperzy z MIT stworzyli przyczepiane do twarzy urządzenie oraz aplikację opartą na uczeniu maszynowym, która przeprowadza konwersję mowy na tekst w czasie rzeczywistym. Naukowcy wykorzystali sieć neuronową, aby dopasować określone sygnały nerwowo-mięśniowe do określonych słów. U każdej osoby wygląda to nieco inaczej, jednak badaczom udało się osiągnąć dokładność na poziomie 92% już po 15 minutach treningu.

Ponieważ elektrody na urządzeniu przechwytują sygnały nerwowo-mięśniowe wysyłane przez mózg do twarzy, a aplikacja za pomocą uczenia maszynowego konwertuje je na tekst, urządzenie nie do końca czyta w myślach, tylko raczej obserwuje “instrukcje” wysyłane z mózgu do twarzy.

https://www.youtube.com/watch?v=RuUSc53Xpeg

Projekt Neuralink

W lipcu 2019 roku Elon Musk ogłosił, że zamierza pracować nad opracowaniem czipu wszczepianego bezpośrednio do mózgu, który pozwoliłby użytkownikowi kontrolować różne urządzenia, np. komputer, za pomocą sygnałów elektrycznych przepływających przez neurony. Badania wykazują, że czipy kontrolowane w ten sposób są płynnie integrowane z użytkownikiem i da się ich w intuicyjny sposób używać. Podstawowym zastosowaniem tego typu urządzeń byłaby np. pomoc pacjentom mającym trudności z komunikacją ze światem zewnętrznym, np. z powodu paraliżu. Urządzenie takie potrafiłoby skanować tzw. “myśli werbalne” poprzez wykrywanie aktywności neuronów i następnie syntetyzować z nich mowę.

Innym celem, w jakim Musk planuje wykorzystać swoje implanty, jest synteza ludzkiej świadomości ze sztuczną inteligencją w celu zachowania wolnej woli człowieka nawet gdy AI stanie się już na tyle zaawansowane, że prześcignie ludzkie możliwości. Na chwilę obecną wciąż są to jednak spekulacje mające więcej wspólnego z science fiction niż faktycznym stanem nauki na dzień dzisiejszy.

Neuralink składa się z 96 węzłów elektrod, każdy zawierający 32, co daje łącznie 3072 elektrody, podczas gdy wcześniejsze badania nad tą technologią ograniczały się do maksymalnie 256. Tak znaczny skok ilościowy pozwala na radykalne zwiększenie precyzji w interpretowaniu sygnałów mózgowych. Najbardziej spektakularnym eksperymentem przeprowadzonym z użyciem tego urządzenia było zastosowanie go do nauczenia małpy gry w Pong. Na podstawie analizy aktywności neuronów możliwe było utworzenie modelu łączącego konkretne akcje w grze z jakimś wzorcem aktywności. Dzięki temu małpa była w stanie dość dobrze radzić sobie w grze.

Zagrożenia płynące ze stosowania osiągnięć neuronauki

Projekty pokroju Neuralink oraz omawiana w tym artykule technologia pozwalająca czytać w myślach (nawet jeżeli wciąż w bardzo ograniczonym zakresie, tak że trudno to nazwać pełnoprawnym czytaniem w myślach) oczywiście nie są wolne od zagrożeń. Ludzkie myśli od zawsze były uznawane za sferę intymną. Można obserwować zachowania jednostki, czytać napisane przez nią teksty i wysłuchać, co ma do powiedzenia, ale nigdy nie można dowiedzieć się, co siedzi w jej głowie – to podstawowe założenie, na którym oparte są wszystkie interakcje społeczne. Perspektywa zmiany w tym zakresie intuicyjnie kojarzy się z czymś przerażającym – korporacje zyskujące ostateczną formę dostępu do informacji o użytkowniku ich produktów i usług, przestępcy wyciągający PIN do karty wprost z głowy, ujawnianie intymnych sekretów i informacji o osobie, którymi nie chce się ona dzielić z niektórymi ludźmi… Problemy można wymieniać bez końca.

Otwarta pozostaje też kwestia samego bezpieczeństwa czysto zdrowotnego – nie ma gwarancji, że implanty pozwalające łączyć umysł człowieka z interfejsem maszyny będą bezpieczne. Nawet jeśli operacja wszczepienia takiej technologii sama w sobie stanie się rutynowym zabiegiem, zawsze mogą pojawić się efekty uboczne, teoretycznie nawet po długim okresie użytkowania.

Technologie pozwalające na poznanie ludzkich myśli stają się szczególnie niebezpiecznym narzędziem w rękach cenzorów i polityków. W tym momencie kończą się bowiem jakiekolwiek próby obejścia cenzury czy ukrycia prawdziwych poglądów i zamiarów przed totalitarnym rządem. W społeczeństwie zbudowanym na bazie otwartego dostępu do umysłu każde nieposłuszeństwo, nawet jeśli moralnie uzasadnione, stawałoby się transparentne i możliwe do ukarania, nie pozostawiając aparatowi władzy żadnych wątpliwości. Każdy, kto dysponowałby odpowiednimi urządzeniami i środkami, by stosować je na masową skalę, znalazłby się w posiadaniu monitoringu idealnego – jakakolwiek opozycja byłaby bez szans.

Zagrożeniem innego rodzaju są natomiast wątpliwości co do samej metodyki badań przeprowadzanych w ramach rozwoju neuronauki. Wiele eksperymentów np. z zakresu fMRI posługuje się pojęciami takimi jak “pamięć” czy “świadomość” jakby były one dobrze znane i zdefiniowane, podczas gdy z naukowego punktu widzenia terminy te skrywają wiele tajemnic i niejednoznaczności. Oznacza to, że powiązanie między analizowaną aktywnością mózgu a świadomymi myślami. To, że neurony wykazują inną aktywność w zależności od słowa, o którym myśli dana osoba, nie oznacza na pewno, że to mózg decyduje o tym rozróżnieniu – jedyne, co można stwierdzić, to to, że rozróżnienia dokonuje już sama osoba, podczas gdy jej mózg służy wyłącznie jako organ wspierający tego typu zachowanie.

Podsumowanie

Mimo oczywistych niebezpieczeństw, jakie stwarza możliwość poznania cudzych myśli nawet w niepełnym zakresie, społeczeństwo oparte o powszechne stosowanie urządzeń to umożliwiających niekoniecznie musiałoby jednoznacznie stać się dystopią. Jawny dostęp do myśli umożliwiłby rozwiązywanie wielu nieporozumień. Często trudno jest wyrazić jakąś koncepcję słowami i tłumacząc coś komuś nierzadko można odnieść wrażenie, że prościej byłoby, gdyby rozmówca mógł “zajrzeć bezpośrednio do głowy”. Miałoby to także zastosowanie w bardziej istotnych sprawach, np. w kryminalistyce. Niepotrzebne byłyby już skomplikowane śledztwa by dowieść czyjejś winy lub niewinności. Z drugiej strony, wiele z omówionych zagrożeń wcale nie są tak straszne, na jakie wyglądają, a przynajmniej nie są straszniejsze od już istniejącej rzeczywistości – przykładowo, już teraz największe korporacje dzięki śledzeniu lokalizacji użytkownika i aktywności w sieci są w stanie bardzo dużo powiedzieć o jego zainteresowaniach czy nawykach. W codziennej interakcji z innymi ludźmi również całkiem sporo informacji można wynieść z ich zachowań czy słów, nierzadko odgadując, co akurat mają na myśli.

Bibliografia

1. https://www.kliniki.pl/wiedza/funkcjonalny-rezonans-magnetyczny-fmri-co-to-takiego/
2. https://blogs.scientificamerican.com/observations/mind-reading-and-mind-control-technologies-are-coming/
3. https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=111641
4. http://www.ccbi.cmu.edu/reprints/Wang_Just_HBM-2017_Journal-preprint.pdf
5. https://www.cbsnews.com/news/new-research-shows-promise-in-spotting-suicidal-thoughts/
6. https://www.nature.com/articles/ncomms15037
7. https://news.mit.edu/2018/computer-system-transcribes-words-users-speak-silently-0404
8. DADIA, Tal; GREENBAUM, Dov. Neuralink: The ethical ‘rithmatic of reading and writing to the brain. AJOB neuroscience, 2019, 10.4: 187-189.
9. FIANI, Brian, et al. An Examination of Prospective Uses and Future Directions of Neuralink: The Brain-Machine Interface. Cureus, 2021, 13.3.
10. https://neuralink.com/blog/monkey-mindpong
11. https://blog.oup.com/2013/05/dangerous-assumptions-in-neuroscience