پیرس:
سائنس دانوں نے پیر کے روز کہا کہ انہوں نے دماغی اسکین اور مصنوعی ذہانت کے ماڈلنگ کو استعمال کرنے کا ایک طریقہ ڈھونڈ لیا ہے تاکہ لوگ کیا سوچ رہے ہوں اس کا "موضوع” نقل کیا جا سکے، جسے ذہن پڑھنے کی طرف ایک قدم کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔
اگرچہ لینگویج ڈیکوڈر کا بنیادی مقصد ان لوگوں کی مدد کرنا ہے جو بات چیت کرنے کی صلاحیت کھو چکے ہیں، امریکی سائنسدانوں نے تسلیم کیا کہ ٹیکنالوجی نے "ذہنی رازداری” کے بارے میں سوالات اٹھائے ہیں۔
اس طرح کے خوف کو کم کرنے کے مقصد سے، انہوں نے ٹیسٹ چلائے جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ان کا ڈیکوڈر کسی ایسے شخص پر استعمال نہیں کیا جا سکتا جس نے اسے فنکشنل میگنیٹک ریزوننس امیجنگ (fMRI) سکینر کے اندر طویل گھنٹوں تک اپنی دماغی سرگرمی پر تربیت دینے کی اجازت نہیں دی تھی۔
پچھلی تحقیق سے یہ بات سامنے آئی ہے کہ برین امپلانٹ ان لوگوں کو قابل بناتا ہے جو اب بولنے یا ٹائپ نہیں کر سکتے ہیں الفاظ یا حتی کہ جملے بھی لکھ سکتے ہیں۔ یہ "دماغی کمپیوٹر انٹرفیس” دماغ کے اس حصے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں جو منہ کو کنٹرول کرتا ہے جب وہ الفاظ بنانے کی کوشش کرتا ہے۔
آسٹن کی یونیورسٹی آف ٹیکساس کے نیورو سائنسدان اور ایک نئی تحقیق کے شریک مصنف الیگزینڈر ہتھ نے کہا کہ ان کی ٹیم کا لینگویج ڈیکوڈر "بہت مختلف سطح پر کام کرتا ہے”۔ ہتھ نے ایک آن لائن پریس کانفرنس میں بتایا کہ "ہمارا نظام واقعی خیالات کی سطح پر کام کرتا ہے، سیمنٹکس، معنی کی،”۔
نیچر نیورو سائنس نامی جریدے میں کی گئی تحقیق کے مطابق، یہ پہلا نظام ہے جو کسی ناگوار دماغی امپلانٹ کے بغیر مسلسل زبان کو دوبارہ تشکیل دینے کے قابل ہے۔
‘زبان سے گہری’
مطالعہ کے لیے، تین افراد نے fMRI مشین کے اندر کل 16 گھنٹے گزارے، بولی جانے والی داستانی کہانیاں، زیادہ تر پوڈ کاسٹ جیسے کہ نیویارک ٹائمز کی ماڈرن لو۔
اس نے محققین کو یہ نقشہ بنانے کی اجازت دی کہ الفاظ، فقرے اور معنی کس طرح دماغ کے ان علاقوں میں ردعمل کا اظہار کرتے ہیں جو زبان پر کارروائی کے لیے جانا جاتا ہے۔ انہوں نے اس ڈیٹا کو نیورل نیٹ ورک لینگویج ماڈل میں فیڈ کیا جو GPT-1 استعمال کرتا ہے، جو کہ AI ٹیکنالوجی کا پیشرو ہے جو بعد میں انتہائی مقبول ChatGPT میں تعینات کیا گیا تھا۔
ماڈل کو یہ پیش گوئی کرنے کے لیے تربیت دی گئی تھی کہ ہر شخص کا دماغ سمجھی جانے والی تقریر کا کیا جواب دے گا، پھر اختیارات کو اس وقت تک محدود کر دیں جب تک کہ اسے قریب ترین جواب نہ مل جائے۔ ماڈل کی درستگی کو جانچنے کے لیے، ہر شریک نے پھر fMRI مشین میں ایک نئی کہانی سنی۔
یہ بھی پڑھیں: اوپن اے آئی ریگولیٹر کو جواب دینے کے بعد اٹلی نے ChatGPT کو بحال کیا۔
مطالعہ کے پہلے مصنف جیری تانگ نے کہا کہ ڈیکوڈر "اس بات کا خلاصہ حاصل کر سکتا ہے جو صارف سن رہا تھا”۔
مثال کے طور پر، جب شرکت کنندہ نے یہ جملہ سنا کہ "میرے پاس ابھی تک میرا ڈرائیور کا لائسنس نہیں ہے”، تو ماڈل "ابھی تک گاڑی چلانا سیکھنا بھی شروع نہیں کیا” کے ساتھ واپس آئی۔ ڈیکوڈر نے ذاتی ضمیروں جیسے "I” یا "وہ” کے ساتھ جدوجہد کی، محققین نے اعتراف کیا۔ لیکن یہاں تک کہ جب شرکاء نے اپنی کہانیاں سوچیں — یا خاموش فلمیں دیکھیں — ڈیکوڈر اب بھی "موضوع” کو سمجھنے کے قابل تھا۔
اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ "ہم زبان سے زیادہ گہری چیز کو ڈی کوڈ کر رہے ہیں، پھر اسے زبان میں تبدیل کر رہے ہیں،” ہتھ نے کہا۔ ہتھ نے کہا کہ چونکہ fMRI اسکیننگ انفرادی الفاظ کو پکڑنے کے لیے بہت سست ہے، اس لیے یہ "مشماش، چند سیکنڈز میں معلومات کا ایک مجموعہ” جمع کرتی ہے۔
"لہذا ہم دیکھ سکتے ہیں کہ خیال کس طرح تیار ہوتا ہے، اگرچہ صحیح الفاظ کھو جاتے ہیں۔”
اخلاقی تنبیہ
اسپین کی گراناڈا یونیورسٹی کے بائیو ایتھکس کے پروفیسر ڈیوڈ روڈریگز-آریاس ویلہن جو اس تحقیق میں شامل نہیں ہیں، نے کہا کہ یہ اس سے آگے بڑھ گیا ہے جو پچھلے دماغی کمپیوٹر انٹرفیس کے ذریعے حاصل کیا گیا تھا۔
یہ ہمیں ایک ایسے مستقبل کے قریب لاتا ہے جس میں مشینیں "ذہنوں کو پڑھنے اور خیالات کو نقل کرنے کے قابل ہیں”، انہوں نے خبردار کیا کہ یہ ممکنہ طور پر لوگوں کی مرضی کے خلاف ہو سکتا ہے، جیسے کہ جب وہ سو رہے ہوں۔ محققین نے اس طرح کے خدشات کی توقع کی۔
انہوں نے ٹیسٹ چلائے جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ڈیکوڈر کسی شخص پر کام نہیں کرتا ہے اگر اسے پہلے ہی ان کی اپنی مخصوص دماغی سرگرمی پر تربیت نہیں دی گئی تھی۔ تینوں شرکاء ڈیکوڈر کو آسانی سے ناکام بنانے میں بھی کامیاب رہے۔
ایک پوڈ کاسٹ سننے کے دوران، صارفین کو سات کے حساب سے گننے، جانوروں کے نام اور تصور کرنے یا اپنے ذہن میں کوئی اور کہانی سنانے کو کہا گیا۔ محققین نے کہا کہ ان تمام حربوں نے ڈیکوڈر کو "تخریب” کیا۔ اس کے بعد، ٹیم اس عمل کو تیز کرنے کی امید رکھتی ہے تاکہ وہ حقیقی وقت میں دماغی اسکینوں کو ڈی کوڈ کر سکیں۔ انہوں نے ذہنی رازداری کے تحفظ کے لیے ضوابط کا بھی مطالبہ کیا۔