Ordutik ona, jasotzeko teknologia garatuz joan da, sistema berriak garatuz.  Baina ulermenean aurrerapauso batzuk eman diren arren (gogoan daukat Eureka Museoan bolatxo batzuk mugitzeko elektroentzefalografia erabiltzen zuen modulu bat adibidez), oraindik hitz edo irudi bihurtzeko urruti gaudela ematen du.

Edo ez.

Texas Unibertsitatean, Jerry Tang neurozientista konputazionalak lidertzen duen taldeak, fMRI erabiltzen du burmuinean gertatzen den aktibitate elektrikoa irakurtzeko (Functional Magnetic Resonance Imaging edo erresonantzia magnetiko funtzionalaren bidezko irudia). Teknologia honek, pertsona eskaner baten sartzen du, eta ez da bat ere inbaditzailea. Esan bezala, hau ez da kontu berria. Berrikuntza, seinaleen irakurketatik hauek ulertzeko bidean adimen artifiziala erabiltzea da, konkretuki hain famatua egin den ChatGPT familiako GPT-1.

2010eko ikerketa batean, gorputza mugitzerik ez zeukan eta konorte barik zegoela ematen zuen pertsona batekin, “bai”/“ez” erantzunak lortu zituzten fMRI erabiliz. Baina hortik hitz konkretu edo esaldietara pasatzea beste kontu bat da.

Arazoetako bat, teknologia honek neurona bakoitzaren aktibazioa zuzenean neurtu beharrean, hauetara doan oxigenoaren fluxua neurtzen duela da, irudi lausoak sortuz. Beste alde batetik, jasotzen den informazio kantitatea itzela da, pentsatzen zutena baino handiagoa, eta horregatik irudi hori fintzea, zaila da. Eta honetan laguntzeko etorri da adimen artifiziala.

Ikerketan, hiru pertsona jarri ziren eskanerretan podcast zein irrati saioak entzuten, 16 orduz 15 saioetan banatuta. Bitartean, eskanerrak odol-fluxua hizkuntzarekin lotutako garuneko hainbat eskualde arakatu zituen. Datu horiek adimen artifizial bat entrenatzeko erabili ziren, subjektu bakoitzaren fMRI bidezko irudi, eta beraz neuronen aktibitatea, eta kontzeptuen arteko patroiak identifikatzeko asmoarekin.

Patroi hauek identifikatuta, beste irudi batzuk hartu, eta pertsona entzuten ari zena hautematen saiatu ziren adimen artifizial horren bidez. Horretarako, irudiak jaso ala, hitz bakunak igartzen zituen, baina bilaketa errazteko, hiztegi osoan zehar begiztatu beharrean, GPT-1 erabili zuten ordurarte asmatutako hitzak eta testuingurua kontutan hartuta, probableagoak ziren hitzetatik aukeratzeko.

Hurrengo pausua, boluntario hauek irudikatutako eszenak identifikatzea izan zen. Horretarako eskanerraren barruan zeuden bitartean, norbaiti istorio horiek kontatzen zeudela irudikatu behar zuten, eta aurreko metodologia bera erabiliz, hitzak eta esaldiak aurreikusten saiatu ziren.

Autoreen arabera, nahiz eta oraindik asko fintzeko dagoen, emaitzak esperantzagarriak izan ziren. Ideia bat egiteko, hau da partaideetako batek entzun zuen esaldietako bat: “I got up from the air mattress and pressed my face against the glass of the bedroom window expecting to see eyes staring back at me but instead finding only darkness.” Eta hau modeloak ulertu zuena: “I just continued to walk up to the window and open the glass I stood on my toes and peered out i didn’t see anything and looked up again I saw nothing.”

Ikusten dira antzekotasunak. Asko egiteko dagoela ere bai.

Lan honen emaitzek bide berriak zabaldu dituzte ikerketarako. Alde batetik, eskaner eta beste sentsore batzuen diseinuan aurrerapausoak eman ala, geroz eta errazagoa eta eraginkorragoa izango da burmuinaren aktibitatea jasotzea. Beste alde batetik, adimen artifizialean azkeneko aldian eman diren aurrerapenak ikusita, hauen laguntzarekin, aktibitate hori aztertzea, eta hitz eta esaldietan bihurtzea azkarragoa eta efikazagoa izango da. Eta, gainera, ikerketa hauek, burmuin beraren ikerketan ere laguntzen dute.

Hitzez komunika ezin daitezkeen pertsonentzat aurrerapen itzela, zalantzarik gabe. Norbanakoen pribatutasunerako arriskua ere bai. Horregatik ezinbestekoa da neuro-eskubideen inguruko eztabaidan ere aurrerapausoak ematen hastea.

Adimen artifiziala pentsamendua irakurtzeko ere bai?