Meta telah memperkenalkan sebuah sistem kecerdasan buatan (AI) inovatif yang mampu dengan cepat menginterpretasikan informasi visual dari aktivitas otak manusia. Sistem ini mencatat ribuan pengukuran aktivitas otak setiap detik dan membangun kembali cara pikiran kita melihat dan menganalisis gambar. Laporan penelitian menggambarkan temuan ini sebagai kemajuan penting dalam dekoding waktu nyata dari proses visual yang sedang terjadi dalam otak manusia.
Teknik ini memanfaatkan magnetoencephalography (MEG) untuk memberikan representasi visual pemikiran secara real-time.
Apa Itu MEG dan Bagaimana Sistem AI Beroperasi?
Magnetoencephalography (MEG) adalah teknik neuroimaging non-invasif untuk mengukur medan magnet yang dihasilkan oleh aktivitas saraf di otak. Dengan menangkap sinyal magnetik ini, MEG memberikan informasi tentang fungsi otak, memungkinkan peneliti untuk mempelajari dan memetakan aktivitas otak dengan tingkat resolusi temporal yang tinggi.
Sistem kecerdasan buatan terdiri dari tiga komponen utama:
- Image Encoder: Komponen ini mengubah gambar menjadi serangkaian representasi yang dapat dimengerti dan diproses oleh kecerdasan buatan secara independen dari otak. Ini pada dasarnya menguraikan gambar ke dalam format yang sesuai untuk analisis oleh kecerdasan buatan.
- Brain Encoder: Bertindak sebagai perantara, komponen ini menyelaraskan sinyal MEG dengan representasi gambar yang dihasilkan oleh Pengubah Gambar, menghubungkan aktivitas otak dengan representasi gambar.
- Image Decoder: Komponen terakhir bertugas untuk menghasilkan gambar yang kredibel berdasarkan representasi otak. Ini memerlukan data yang telah diolah dan membuat gambar yang mencerminkan pemikiran awal.
Meta melatih sistem ini menggunakan kumpulan data rekaman MEG yang tersedia untuk umum yang diperoleh dari sukarelawan sehat. Data ini dapat diakses melalui Things, sebuah konsorsium penelitian akademis internasional.
Untuk memulai, Meta membandingkan hasil decoding yang dicapai dengan berbagai model gambar yang telah dilatih sebelumnya dan menemukan bahwa sinyal otak paling cocok dengan model AI visi komputer modern, seperti DINOv2. DINOv2 adalah sebuah arsitektur yang dapat mempelajari representasi visual yang kompleks secara mandiri tanpa perlu adanya anotasi manusia. Hasil ini menegaskan bahwa pembelajaran yang mandiri mendorong sistem AI untuk memperoleh representasi yang serupa dengan yang ada di otak manusia. Neuron buatan dalam algoritme cenderung merespons dengan cara yang mirip dengan neuron fisik dalam otak ketika diberikan gambar yang sama.
Penyelarasan fungsional antara sistem AI dan otak ini kemudian digunakan untuk memandu pembuatan gambar yang menyerupai apa yang diamati peserta selama pemindaian otak. Meskipun hasil Meta menunjukkan bahwa functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) lebih efektif dalam pengodean gambar, dekoder MEG Meta dapat diterapkan terus-menerus, menghasilkan aliran gambar yang didekode dari aktivitas otak.
Walaupun gambar yang dihasilkan tidak sempurna, penemuan ini menunjukkan bahwa gambar yang direkonstruksi tetap mempertahankan sejumlah fitur tingkat tinggi, seperti kategori objek. Namun, sistem kecerdasan buatan sering kali mengalami ketidakakuratan dalam mereproduksi fitur-fitur tingkat rendah, seperti kesalahan dalam penempatan atau ketidaksejajaran objek dalam gambar yang dihasilkan. Secara khusus, Meta menggunakan Kumpulan Data Pemandangan Alam untuk menunjukkan bahwa pendekodean berbasis MEG menghasilkan hasil yang kurang akurat jika dibandingkan dengan fMRI, yang merupakan teknik neuroimaging yang lebih lambat namun lebih akurat dalam hal resolusi spasial.
Secara keseluruhan, penelitian yang dilakukan oleh Meta menunjukkan bahwa Magnetoencephalography (MEG) dapat digunakan untuk mengurai dengan presisi dalam satuan milidetik representasi yang kompleks yang muncul di otak manusia. Upaya ini selaras dengan inisiatif penelitian terus-menerus yang diterapkan oleh Meta untuk memahami dasar-dasar kecerdasan manusia, yang mencari persamaan dan perbedaan antara kecerdasan manusia dan algoritme pembelajaran mesin saat ini, dan pada akhirnya, untuk memandu pengembangan sistem kecerdasan buatan yang mampu belajar dan bernalar dengan cara yang serupa dengan kemampuan manusia.
Inovasi terbaru Meta bukanlah satu-satunya kemajuan terkini di bidang AI pembaca pikiran. Seperti dilansir Decrypt, penelitian terbaru yang dipimpin oleh University of California di Berkeley menunjukkan kemampuan AI untuk membuat ulang musik dengan memindai aktivitas otak.
Dalam eksperimen tersebut, peserta memikirkan lagu Pink Floyd “Another Brick in the Wall”, dan AI mampu menghasilkan audio yang menyerupai lagu tersebut hanya dengan menggunakan data dari otak.
Selain itu, kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan neuroteknologi telah menghasilkan aplikasi yang mengubah hidup bagi individu dengan disabilitas fisik. Dalam sebuah laporan terbaru, terungkap keberhasilan tim medis dalam menanamkan mikrochip di otak seorang individu yang mengalami lumpuh. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, mereka berhasil “menghubungkan kembali” otaknya dengan tubuh dan sumsum tulang belakang, yang pada akhirnya mengembalikan sensasi dan kemampuan bergerak. Terobosan-terobosan seperti ini menunjukkan potensi transformatif kecerdasan buatan dalam layanan kesehatan dan rehabilitasi.
Potensi penerapan teknologi ini sangat luas, mulai dari meningkatkan pengalaman dalam realitas virtual hingga potensialnya membantu individu yang telah kehilangan kemampuan berbicara akibat cedera pada otak.
Potensi & Kesalahan AI
Walau begitu, perlu pendekatan yang seimbang terhadap kemajuan ini. Tim peneliti dari Meta menyoroti bahwa, meskipun dekoder MEG memiliki kecepatan yang tinggi, ia tidak selalu menghasilkan gambar dengan tingkat ketepatan yang konsisten. Gambar yang dihasilkan secara utama menangkap elemen-elemen luas dalam gambar yang diamati, seperti kategori objek, tetapi mungkin kurang dalam hal detail-detail yang lebih spesifik.
Implikasi dari teknologi ini sangat signifikan. Selain manfaat penerapannya secara langsung, pemahaman lebih mendalam tentang dasar-dasar kecerdasan manusia dan perkembangan sistem kecerdasan buatan yang dapat meniru pemikiran manusia bisa mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi.
Para peneliti memberikan peringatan tentang pertimbangan etis yang muncul seiring dengan perkembangan teknologi yang cepat, dengan fokus khusus pada pentingnya menjaga privasi mental. Pada akhirnya, meskipun AI saat ini memiliki kemampuan untuk menerjemahkan pikiran kita ke dalam gambar, kita memiliki tanggung jawab untuk memastikan bahwa wilayah pikiran kita tetap berada dalam kendali kita sendiri.
Sumber :
https://decrypt.co/202258/meta-has-an-ai-that-can-read-your-mind-and-draw-your-thoughts