Terobosan Baru, Ilmuwan Gunakan Pemindai Otak dan AI untuk 'Membaca' Pikiran

JAKARTA - Para ilmuwan, Senin (1/5), telah menemukan cara untuk menggunakan pemindaian otak dan pemodelan kecerdasan buatan (AI) untuk menyalin "inti" dari apa yang dipikirkan orang, dalam apa yang digambarkan sebagai langkah menuju membaca pikiran.

Sementara tujuan utama decoder bahasa adalah untuk membantu orang yang kehilangan kemampuan berkomunikasi, para ilmuwan AS mengakui bahwa teknologi tersebut menimbulkan pertanyaan tentang "privasi mental".

Bertujuan untuk meredakan ketakutan seperti itu, mereka menjalankan tes yang menunjukkan bahwa dekoder mereka tidak dapat digunakan pada siapa pun yang tidak mengizinkannya untuk dilatih pada aktivitas otak mereka selama berjam-jam di dalam pemindai pencitraan resonansi magnetik fungsional (fMRI).

Penelitian sebelumnya telah menunjukkan bahwa implan otak dapat memungkinkan orang yang tidak lagi dapat berbicara atau mengetik untuk mengeja kata atau bahkan kalimat.

"Antarmuka otak-komputer" ini berfokus pada bagian otak yang mengontrol mulut saat mencoba membentuk kata-kata.

Alexander Huth, seorang ahli saraf di University of Texas di Austin dan salah satu penulis studi baru, mengatakan bahwa tim decoder bahasa "bekerja pada tingkat yang sangat berbeda."

"Sistem kami benar-benar bekerja pada level ide, semantik, makna," kata Huth dalam konferensi pers daring.

Ini adalah sistem pertama yang mampu merekonstruksi bahasa berkelanjutan tanpa implan otak invasif, menurut penelitian di jurnal Nature Neuroscience.

Untuk penelitian ini, tiga orang menghabiskan total 16 jam di dalam mesin fMRI mendengarkan cerita naratif lisan, kebanyakan podcast seperti Modern Love dari New York Times.

Hal ini memungkinkan para peneliti untuk memetakan bagaimana kata, frasa, dan makna memicu respons di wilayah otak yang dikenal untuk memproses bahasa.

Mereka memasukkan data ini ke dalam model bahasa jaringan saraf yang menggunakan GPT-1, pendahulu teknologi AI yang kemudian digunakan di ChatGPT yang sangat populer.

Model tersebut dilatih untuk memprediksi bagaimana otak setiap orang akan merespons ucapan yang dirasakan, kemudian mempersempit pilihan hingga menemukan respons yang paling dekat.

Untuk menguji akurasi model, setiap peserta kemudian mendengarkan cerita baru di mesin fMRI.

Penulis pertama studi tersebut, Jerry Tang, mengatakan decoder dapat "memulihkan inti dari apa yang didengar pengguna."