Az agy és az MI találkozása
Schrimpf kutatásaiban embereken mér nyelvi vagy vizuális feladatokhoz kapcsolódó agyi aktivitást, majd összeveti a kapott eredményeket saját, hasonló feladatra tervezett MI-modellek viselkedésével. Ezután a modelleket úgy hangolja, hogy egyre jobban közelítsenek az emberi működéshez. A legtöbb eredményt úgy éri el, hogy rengeteg adatot és különféle modelleket hasonlít össze – ezért hozta létre a Brain-Score nevű nyílt forráskódú platformot, ahol már közel száz idegtudományi és viselkedési adatbázis érhető el az egész világ kutatói számára. Azóta több ezer MI-modell futott át a rendszerén.
Korábban a techiparban képzelte el a jövőjét, de két szoftveres startup megalapítása után valami többre vágyott. Felismerte, hogy ha a szilíciumalapú prototípusokat visszafordítjuk az agy magyarázatára, akár évtizedekkel is felgyorsíthatjuk az idegtudomány fejlődését. Ezzel az ambícióval költözött Németországból az MIT doktori képzésére, majd 2023-ban hazatért Európába, hogy megalapítsa a NeuroAI Labot Lausanne-ban.
Ugyanebben az évben áttörő eredményeket ért el: munkatársaival olyan MI-modellt fejlesztett, amely képes kontrollálni az olvasó emberek agyi aktivitását. A gép olyan mondatokat generált, amelyek a kimutatások szerint valóban képesek voltak aktiválni vagy éppen elnyomni bizonyos agyterületeket – mindezt teljesen nem-invazív módon. Ez világelső volt a magasabb szintű agyi folyamatok külső, nem fizikai kontrolljában. Az ilyesmi nem csak a depresszió vagy a diszlexia kezelését segítheti, hanem alapja lehet egészen új terápiás eljárásoknak is.
Vizuális és nyelvi rendszerek: közös elvek?
Az agy vizuális rendszere jól kutatható, mivel a képernyők kiválóan alkalmasak különböző ingerek gyors bemutatására – nem csoda, hogy Schrimpf először ezt választotta. Később áttért a nyelvre is, hogy kiderítse: vajon a kialakított modellek a szenzoros és nyelvi feldolgozás terén is működnek-e. Kiderült, hogy az emberi agy nyelvi rendszere is hasonlóan működik: képes leírható, visszafejthető információkat kódolni, akárcsak a vizuális rész. Ez arra utal, hogy a tárgyak és szavak mentális reprezentációja minden gondolkodási rendszerben hasonló alapokra épül.
Mennyire agyszerűek az MI-modellek?
Az úgynevezett mesterséges neuronhálózatok szerkezete bizonyos szinteken valóban hasonlít az idegsejtek működésére. Bár valószínűleg sosem lesz tökéletes MI-agymodellünk, az már most is lenyűgöző, mire képesek ezek az egyszerűbb hálózatok: sok esetben meglepően hűen tükrözik az emberi agyi aktivitást, sőt, a viselkedést is.
A klasszikus idegtudósok gyakran kritizálják, hogy ezek a modellek figyelmen kívül hagyják a pszichológiai háttérelemeket, sőt, magukat a biológiai részleteket is. Schrimpf szerint azonban éppen ez ad lehetőséget: ha bőven van adatból és modellből, azok egyre jobban közelíthetik az agy valóságos működését, akár anélkül is, hogy pontosan ismernénk a belső mechanizmusokat. A két irányzat – a klasszikus és az adatvezérelt – kiegészíti egymást, egyik sem kizárólagos út.
Láthatjuk még életünkben a digitális agyi ikertestvért?
A Brain-Score ezt méri: mennyire sikerül egy mesterséges modellnek utolérnie az emberi agyat. Schrimpf reméli, hogy néhány évtizeden belül nagyon közel jutunk a célhoz. Ha ez sikerül, teljesen új világ nyílhat meg az agy befolyásolásában.
Praktikus példák is vannak: például olyan betűtípus létrehozása, amely megkönnyíti a szövegértést a diszlexiásoknak – ehhez csupán egy diszlexia-agymodellre és némi kísérletezésre van szükség. Egy másik lehetőség: egy depressziós beteg digitális agyi ikertestvérének elemzésével az MI segíthet megtalálni a leghatékonyabb terápiát, vagy akár a stimulációs eljárások célzásában is.
Hol húzódnak az etikai határok?
A mesterséges befolyásolás – például döntéshozatal vagy emlékezés szintjén – még messze van, de ha pontosan modellezni tudjuk a gondolkodást, akkor elvileg bármilyen élményt mesterségesen is előidézhetünk. Itt azonban belép az etika: minden eshetőségre jogi és morális szabályozásra van szükség, de a döntéshozók számára sem világos, hogy ma mire képes egy ilyen rendszer.
Az MI fejlődése túl gyors – mire a társadalom felfigyel, a szabályozás már csak kullog utána. Fennáll a veszély, hogy a biztonság másodlagos szemponttá válik.
Az intelligencia titka: biológia vagy algoritmus?
Az MI-modellek ma már komolyabban közelítik az emberi gondolkodást, mint azt korábban gondoltuk. Schrimpf szerint az intelligencia elsősorban információfeldolgozás, amely éppúgy előállhat szilíciumból, mint szénalapú idegsejtekből – nem egyedülálló vagy kizárólagosan emberi. Ami az emberi tapasztalatot különlegessé teszi, az nem az alapanyag, hanem az élet során szerzett élmények összessége. Az MI-fejlődés inkább lehetőség, hogy többet tanuljunk önmagunkról – és felismerjük, mennyire nem vagyunk egyediek a világegyetemben.
