هوش مصنوعی می‌تواند از روی اسکن مغز چیزی را که می‌بینید شبیه‌سازی کند

تصویربرداری تشدید مغناطیسی کارکردی یا fMRI، یکی از پیشرفته‌ترین ابزار برای فهم چگونگی فکرکردن ماست. وقتی فردی در یک اسکنر fMRI وظایف ذهنی متفاوتی را انجام می‌دهد، ماشین تصاویری زنده و رنگی از مغز درحال فعالیت می‌سازد.

مشاهده فعالیت مغزی یک انسان به این روش می‌تواند به دانشمندان اعصاب بگوید فرد از کدام نواحی مغز خود استفاده می‌کند، نه این که به چه چیزهایی فکر می‌کند، یا چه چیزهایی را می‌بیند یا احساس می‌کند. پژوهشگران دهه‌هاست درحال تلاش برای شکستن این رمز هستند و حالا با استفاده از هوش مصنوعی برای پردازش اعداد، درحال پیشرفت‌هایی جدی هستند.

اخیراً دو دانشمند در ژاپن داده‌های fMRI را با هوش مصنوعی (AI) تصویرساز پیشرفته ترکیب کرده‌اند تا فعالیت‌های مغزی مشارکت‌کنندگان مطالعه را به تصاویری تبدیل کنند که شباهتی بسیار به تصاویر نشان داده‌شده در حین اسکن‌ها دارد. تصاویر اصلی و بازسازی‌شده را می‌توان در وب‌سایت پژوهشگران دید.

«تو تاکاگی» (Tu Takagi)، دانشمند اعصاب دانشگاه اوساکا در ژاپن و یکی از نویسندگان مقاله، می‌گوید: «ما می‌توانیم از این نوع تکنیک‌ها برای ساخت رابط‌های مغز-ماشین بالقوه استفاده کنیم.» این رابط‌ها می‌توانند روزی به افرادی که قادر به برقراری ارتباط نیستند، کمک کنند؛ مانند افرادی که از لحاظ ظاهری واکنشی ندارند، اما همچنان آگاه هستند.

این پژوهش اخیراً برای ارائه در کنفرانس Computer Vision and Pattern Recognition در امسال پذیرفته شده است.

نسخه پیش از انتشار این پژوهش (که هنوز داوری و در ژورنال‌های علمی منتشر نشده است) در زمستان گذشته موجی از سروصداهای آنلاین را ایجاد کرد. مردم این تکنولوژی را با «ذهن‌خوانی» مقایسه کرده‌اند، اما به گفته متخصصان، این توصیف قابلیت‌های این تکنولوژی را بسیار دست بالا می‌گیرد.

«شایلی جین» (Shailee Jain)، دانشمند اعصاب محاسباتی در دانشگاه تگزاس در آستین که نقشی در پژوهش نداشته است، می‌گوید: «من فکر نمی‌کنم ما درحال ذهن‌خوانی باشیم. فکر نمی‌کنم این تکنولوژی درحال‌حاضر اصلاً برای بیماران یا برای استفاده در مقاصد بد کاربردی داشته باشد. اما داریم روزبه‌روز بهتر می‌شویم.»

این پژوهش جدید حتی اولین مورد استفاده از هوش مصنوعی روی فعالیت مغزی به‌منظور بازسازی تصاویری که مردم می‌بینند، نیست. در یک آزمایش در ۲۰۱۹، پژوهشگران در کیوتو ژاپن از نوعی یادگیری ماشینی به‌نام شبکه عصبی عمیق برای بازسازی تصاویر از روی اسکن‌های fMRI استفاده کردند. نتایج بیشتر مانند نقاشی‌های انتزاعی بود تا عکس، اما داوران انسانی همچنان می‌توانستند بادقت تصاویر ساخته AI را با تصاویر اصلی مقایسه کنند.

دانشمندان اعصاب از آن زمان این کار را با تصویرسازهای هوش مصنوعی جدیدتر و بهتر ادامه داده‌اند. در پژوهش حاضر، دانشمندان از Stable Diffusion استفاده کرده‌اند؛ یک مدل انتشار متعلق به استازتاپ لندنی Stability AI. تاکاگی می‌گوید مدل‌های انتشار (دسته‌ای که تصویرسازهایی مانند DALL-E2 نیز از آن استفاده می‌کنند) «ویژگی اصلی انفجار هوش مصنوعی» هستند.

این مدل‌ها با اضافه‌کردن نویز به تصاویر تمرین (Training) خود آموزش می‌بینند. مانند برفک‌های تلویزیون، نویزها تصاویر را مخدوش می‌کنند، اما به روشی قابل پیش‌بینی که مدل شروع به یادگیری آن‌ها می‌کند. درنهایت، مدل می‌تواند تنها از «برفک» تصویر بسازد.

مدل Stable Diffusion که در تابستان ۲۰۲۲ منتشر شد، با میلیاردها عکس و توضیحات آن‌ها تمرین کرده است. مدل همچنین یاد گرفته است که الگوهای درون عکس‌ها را تشخیص دهد، به این ترتیب می‌تواند خصوصیات بصری را طبق دستور ترکیب و هماهنگ کند تا تصاویری کاملاً جدید خلق کند.

«آیریس گروئن» (Iris Groen)، دانشمند اعصاب دانشگاه آمستردام که در پژوهش بالا نقشی نداشته است، می‌گوید: «شما تنها می‌توانید به آن بگویید: خب یک سگ روی تخته اسکیت، تا یک سگ روی تخته اسکیت تولید کند. پژوهشگران فقط مدل را می‌گیرند و سپس می‌گویند: باشد، آیا حالا می‌توانیم آن را به‌گونه‌ای هوشمندانه به اسکن‌های مغزی پیوند دهیم؟»

اسکن‌های مغزی به‌کاررفته در پژوهش جدید از یک پایگاه داده پژوهشی می‌آیند که شامل نتایج مطالعه‌ای در گذشته است که در آن هشت نفر موافقت کردند در یک دوره یک‌ساله به‌طور منظم در یک اسکنر fMRI بنشینند و ۱۰٬۰۰۰ عکس را ببینند.