Umjetna inteligencija koja čita misli i pretvara moždanu aktivnost u tekst

Umjetna inteligencija koja čita misli i pretvara moždanu aktivnost u tekst

U novoj studiji objavljenoj u časopisu Science Advances, japanski istraživač Tomoyasu Horikawa predstavio je tehnologiju pod nazivom “mind captioning”, koja omogućava stvaranje opisa onoga što osoba vidi ili zamišlja, temeljenog na aktivnostima njenog mozga. Ova metoda koristi kombinaciju dubokih jezičnih modela i funkcionalnih skenova mozga (fMRI), te bi mogla značajno pomoći osobama s poteškoćama u govoru, omogućujući im da komuniciraju koristeći samo misli.

Tehnologija se zasniva na analizi moždane aktivnosti dok osoba gleda videozapise, nakon čega AI model predviđa šta osoba trenutno vidi ili doživljava. AI zatim generiše tekstualni opis tih misli. U budućnosti, ovo bi moglo postati ključni alat za osobe koje ne mogu govoriti, kao što su ljudi s afazijom ili neurološkim oštećenjima. Iako je metoda još u ranoj fazi razvoja, stručnjaci smatraju da predstavlja značajan korak prema neinvazivnoj komunikaciji temeljenoj na mislima.

Međutim, razvoj ove tehnologije otvara i ozbiljna etička pitanja. Postoji rizik od narušavanja mentalne privatnosti, jer bi mogli postojati načini za špijuniranje misli i korištenje skeniranja mozga za manipulaciju ili zastrašivanje, uključujući političke zatvorenike ili novinare. Ako tehnologija nije strogo regulisana, mogla bi biti zloupotrijebljena u komercijalne svrhe, kao i za kontrolu ili praćenje pojedinaca. Osim toga, postoji i mogućnost grešaka u interpretaciji misli od strane AI modela, jer, poput nas, mašine nemaju uvijek potpuni kontekst za pravilno razumijevanje.

Iako bi „mind captioning“ mogao donijeti korist onima koji ne mogu verbalizirati svoje misli, ono također može pogoršati nejednakost, stvarajući jasan jaz između onih koji mogu pristupiti ovoj tehnologiji i onih koji to ne mogu.

 

Reference: Horikawa T. Mind captioning: Evolving descriptive text of mental content from human brain activity. Sci Adv. 2025 Nov 7;11(45):eadw1464. doi: 10.1126/sciadv.adw1464. Epub 2025 Nov 5. PMID: 41191769; PMCID: PMC12588295.

Comments

No comments yet. Why don’t you start the discussion?

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *