Suara dari Balik Keheningan: Saat AI Mulai Mampu Membaca Pikiran Manusia

WANITA itu tidak bergerak, kecuali naik-turun napasnya; matanya terpaku dalam konsentrasi, tangannya mengepal. Kata-kata terbentuk di layar di depannya, perlahan-lahan menyusun kalimat-kalimat utuh. Kalimat-kalimat yang selama ini tidak bisa dia ucapkan dengan lantang. Wanita berusia 52 tahun itu lumpuh akibat stroke 19 tahun sebelumnya, membuatnya tidak dapat berbicara dengan jelas. Namun, di sini, monolog internalnya muncul di depan matanya.

Wanita itu, yang hanya diidentifikasi sebagai partisipan T16, telah dipasangi serangkaian elektroda kecil yang dimasukkan secara bedah ke dalam lobus di bagian depan otaknya. Sebuah komputer, yang didukung oleh bentuk kecerdasan buatan, sedang menguraikan sinyal yang dihasilkan oleh neuronnya saat dia membayangkan mengucapkan kata-kata, dengan sistem menerjemahkannya menjadi teks di layar.

Ia berpartisipasi dalam sebuah penelitian di Universitas Stanford di California, AS, bersama tiga pasien dengan penyakit neurodegeneratif Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS), untuk menguji teknik yang mampu menerjemahkan pikiran menjadi teks secara real-time. Ini adalah pencapaian terdekat para ilmuwan hingga saat ini dengan bentuk “membaca pikiran”.

Para peneliti mengungkapkan keberhasilan mereka pada Agustus 2025. Beberapa bulan kemudian, para peneliti di Jepang mengungkapkan teknik “pemetaan pikiran” yang mampu menghasilkan deskripsi terperinci dan akurat tentang apa yang dilihat atau dibayangkan seseorang dalam pikirannya. Teknik ini menggabungkan tiga alat AI yang berbeda dengan pemindaian otak non-invasif untuk menerjemahkan aktivitas otak seseorang.

Kedua penelitian ini merupakan yang terbaru dalam serangkaian terobosan yang memberi para ahli saraf wawasan baru tentang cara kerja otak manusia dan memberikan peluang untuk membantu orang-orang yang tidak dapat berkomunikasi dengan cara lain. Namun, pada akhirnya, hal ini dapat secara radikal mengubah cara kita semua berinteraksi dengan dunia di sekitar kita dan bahkan dengan satu sama lain.

“Dalam beberapa tahun ke depan, kita akan mulai melihat teknologi ini dikomersialkan dan diterapkan dalam skala besar,” kata Maitreyee Wairagkar, seorang ahli neuroteknik yang telah mengembangkan antarmuka otak-komputer di laboratorium neuroprostetik di Universitas California, Davis, Amerika Serikat, dikutip dari BBC. Beberapa perusahaan termasuk Neuralink milik Elon Musk sudah berupaya memproduksi chip otak komersial yang akan membawa teknologi ini keluar dari laboratorium dan ke dunia nyata. “Ini sangat menarik,” kata Wairagkar.

Para ilmuwan telah mengerjakan perangkat yang mampu berkomunikasi langsung dengan otak manusia – yang dikenal sebagai antarmuka otak-komputer (Brain-Computer Interface/BCI) – untuk waktu yang sangat lama. Pada tahun 1969, ahli neurosains Amerika Eberhard Fetz menunjukkan bahwa monyet dapat belajar menggerakkan jarum meteran dengan aktivitas satu neuron di otak mereka jika mereka diberi pelet makanan sebagai imbalannya.

Dalam eksperimen yang lebih unik dari periode yang sama, ilmuwan Spanyol Jose Delgado mampu menstimulasi otak banteng yang mengamuk dari jarak jauh, menyebabkan banteng tersebut berhenti di tengah serangannya. BCI telah mampu menerjemahkan sinyal otak yang menyertai gerakan sehingga pengguna dapat mengontrol anggota tubuh prostetik atau kursor di layar selama beberapa dekade. Tetapi BCI yang menerjemahkan sinyal ucapan atau pemikiran kompleks lainnya dari sinyal otak perkembangannya lebih lambat.

“Banyak pekerjaan awal dilakukan pada primata non-manusia… dan jelas, dengan monyet Anda tidak dapat mempelajari ucapan,” kata Wairagkar. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, bidang ini telah membuat kemajuan yang mengesankan dalam upayanya untuk menerjemahkan ucapan orang-orang dengan kemampuan komunikasi yang terganggu, misalnya pasien yang menderita ALS yang mengakibatkan kelumpuhan atau sindrom “terkunci” (locked-in syndrome).

ALS adalah penyakit saraf progresif yang menyerang sel-sel saraf pengendali gerakan otot sadar (motor neuron). Penyakit ini menyebabkan kelemahan otot yang makin memburuk seiring waktu hingga penderitanya kehilangan kemampuan bergerak, berbicara, menelan, dan akhirnya bernapas. Para peneliti Universitas Stanford mengumumkan pada tahun 2021, misalnya, bukti konsep yang berhasil yang memungkinkan seorang pria quadriplegia untuk menghasilkan kalimat bahasa Inggris dengan membayangkan dirinya menggambar huruf di udara dengan tangannya.

Dengan menggunakan metode tersebut, ia mampu menulis 18 kata per menit. Ucapan manusia alami sekitar 150 kata per menit, jadi tahap selanjutnya adalah menerjemahkan kata-kata dari aktivitas saraf yang terkait dengan ucapan itu sendiri.

Pada tahun 2024, laboratorium Wairagkar menguji coba teknik yang menerjemahkan upaya ucapan seorang pria berusia 45 tahun dengan ALS langsung ke dalam teks di layar komputer. Mencapai sekitar 32 kata per menit dengan akurasi 97,5%, ini adalah demonstrasi pertama tentang bagaimana BCI ucapan dapat membantu komunikasi sehari-hari, kata Wairagkar.

Metode-metode ini bergantung pada “susunan” mikroelektroda kecil yang ditanamkan secara bedah di permukaan otak. Susunan tersebut merekam pola aktivitas saraf dari area otak tempat mereka ditempatkan, dan sinyal-sinyal tersebut diubah menjadi makna oleh algoritma komputer. Di sinilah kekuatan pembelajaran mesin (machine learning), sejenis kecerdasan buatan, telah menjadi transformatif.

Algoritma ini mahir dalam mengenali pola dari sejumlah besar data yang berbeda. Dalam kasus penguraian ucapan, algoritma pembelajaran mesin dilatih untuk mengenali pola aktivitas saraf yang terkait dengan fonem, blok bangunan terkecil dari bahasa. Para peneliti telah membandingkan ini dengan pemrosesan yang terjadi pada asisten pintar seperti Alexa milik Amazon. Tetapi alih-alih menafsirkan suara, AI menafsirkan sinyal saraf secara langsung.

Kunci Ucapan Batin

Meskipun upaya penguraian ucapan baru-baru ini sangat mengesankan, beberapa kendala tetap ada. Biasanya, pasien perlu mencoba mengucapkan kata-kata yang ingin mereka komunikasikan meskipun mereka tidak mampu melakukannya secara fisik agar dapat diterjemahkan secara akurat oleh teknologi BCI. Hal ini karena elektroda biasanya ditempatkan di korteks motorik, area yang bertanggung jawab atas gerakan otot.

Namun, mencoba berbicara membutuhkan usaha besar, membuat proses komunikasi menjadi lambat dan sulit. Untuk upaya terbaru mereka, para peneliti Universitas Stanford ingin menguji apakah ada cara yang lebih mudah: apakah mereka dapat merancang metode yang dapat mendeteksi “ucapan batin” secara real-time, selain “upaya berbicara”.

“Kami meminta mereka untuk menghitung jumlah bentuk dengan warna tertentu di layar, karena kami memperkirakan bahwa dalam jenis tugas ini, Anda mungkin akan menyelesaikannya dengan benar-benar menghitung angka di kepala Anda,” kata Frank Willett, salah satu direktur Laboratorium Translasi Prostetik Neural di Universitas Stanford yang merupakan salah satu penulis studi yang melibatkan wanita di awal artikel ini. “Dan itulah yang kami lihat. Kami melihat jejak kata-kata angka ini melewati korteks motorik yang dapat kami deteksi secara presisi.”

Jawaban atas pertanyaan apakah teknologi tersebut dapat mengidentifikasi ucapan batin adalah “ya” yang masih tentatif. Untuk tugas yang melibatkan membayangkan sebuah kalimat, para peneliti mampu mencapai tingkat akurasi hingga 74% secara real-time.

Untuk tugas yang dirancang untuk memicu ucapan batin spontan, akurasi berkurang tetapi masih di atas peluang acak. Namun, dalam kondisi yang lebih terbuka, di mana mereka memberi peserta petunjuk seperti “pikirkan kutipan favorit Anda dari sebuah film,” bahasa yang diuraikan sebagian besar masih berupa omong kosong.

“Dengan teknologi saat ini, kami belum dapat memperoleh ucapan batin seseorang yang sepenuhnya tidak tersaring dengan akurat,” kata Willett. “Tetapi kami mampu menangkap jejak ucapan batin dengan cukup jelas dalam berbagai tugas ini,” ujarnya.

Studi ini lebih lanjut menjelaskan bagaimana ucapan batin mungkin bekerja di otak kita. Studi ini menemukan bahwa pola saraf ucapan batin sangat berkorelasi dengan pola ucapan yang dicoba di korteks motorik, tetapi sinyal yang dipancarkan lebih lemah. Hal ini menggemakan studi neuroimaging dan elektrofisiologis sebelumnya yang menemukan bahwa ucapan batin melibatkan jaringan otak yang serupa dengan ucapan yang dihasilkan secara fisik. hay