脳コンピューターインターフェースが人間の思考を制御するのではないかと心配ですか?神経科学者:考えすぎ

脳コンピューターインターフェースが人間の思考を制御するのではないかと心配ですか?神経科学者:考えすぎ

[[400401]]

現在、脳コンピューターインターフェースの急速な発展により、人々はパニックに陥っています。この機械は私たちの思考をコントロールしてしまうのでしょうか?有名な神経科学者で神経科学誌「ニューロン・グリア・バイオロジー」の編集長でもあるR・ダグラス・フィールズは、皮質に埋め込まれた電極は感情を取得できず、神経科学者は神経回路のパルスを通じて思考、感情、意志をエンコードする方法さえ理解していないため、現時点ではこの心配は不要であると書いている。

スペインの神経科学者ホセ・マヌエル・ロドリゲス・デルガドは、1964年に早くも機械が人間の脳を正確に制御できることを実証しました。彼は闘牛の向かいに立ち、手にした無線送信機のスイッチを押すと、突進してきた雄牛は突然止まった。

そのため、デルガド氏は脳に電極を埋め込むことで異常行動を抑制し、「精神的に文明化された社会」を実現できると考えています。埋め込まれた電極に電気を流すだけで、てんかん発作による脳の激しい興奮を鎮め、精神疾患を即座に抑制できる可能性がある。

しかし、この技術は人の手足の動きを制御したり、深い自殺願望に追い込んだりすることもできる。人々がこの技術に対して不安を感じるのも不思議ではありません。

何十年もの間、そのような懸念によりこの分野の発展は制限されてきました。現在では、レーザー光線、超音波、電磁パルス、弱い交流および直流刺激など、より高度な技術が登場しており、これらはすべて、デルガドの実験よりもはるかに洗練された方法で脳の活動を操作します。

2017年、ネイチャー誌に掲載された論説は、脳コンピューターインターフェース技術がマインドコントロールに及ぼす影響について警告した。この記事は映画「ブラック・ミラー」からの引用で始まる。麻痺した男性が脳インプラントを使って義肢をコントロールするのだが、男性がイライラすると、義肢が突然アシスタントを攻撃する。

マスク氏やザッカーバーグ氏を含む著名人は、脳コンピューターインターフェース(BCI)技術に賭けており、数百万ドルを投資している。マスク氏は、AIの害から人間を守るために、人間の脳に「超知能皮質」を構築したいと語った。ザッカーバーグ氏は、Facebookユーザーが入力せずに自分の考えや感情をアップロードできるようにしたいと考えている。しかし、こうした議論では、事実とフィクションの境界線が簡単に曖昧になる可能性があります。

現在の BCI デバイスは、Amazon が次にどの本を購入するかを予測するのとほぼ同じ方法で、データを分析して機能します。どれほどセンセーショナルな記事があっても、我々は一つの事実を信じなければならない。それは、人工器官の動きを活性化するために皮質に埋め込まれた電極は感情を捉えることができず、神経科学者は思考、感情、意志が神経回路内のインパルスによってどのようにコード化されるかをまだ理解していないということだ。

具体的にはどのように機能するのでしょうか?

人が手足を動かしたり、動かそうとしたりすると、大脳皮質に電気活動の継続的な急増、つまり脳波が発生します。

ウェイターが突然グラスを落とすと、レストラン全体がざわめき、何千ものニューロン間のコミュニケーションの変化を反映します。個々の客同士の会話を理解することは不可能だったが、全員のため息は明らかな合図だった。

科学者は大脳皮質の電流の中断を利用してコンピューターを作動させ、義肢のモーターを作動させたり、画面上の仮想マウスをクリックさせたりすることができる。しかし、たとえ微小電極を使用して個々のニューロンにアクセスすることが可能であったとしても、神経科学者はニューロンをコンピュータコードのように解読することはできず、行動反応と相関するニューロンの電気活動のパターンを識別するために機械学習を使用する必要があります。 BCI は、車のクラッチの踏み方を判断するためにエンジンの音を聞くのと同じように、これらの相関関係を聞くことで機能します。

この人間とコンピュータのインターフェース相互作用の方法は非常に効果的で、麻痺した人や他の神経疾患を患っている人が生活能力の一部を取り戻すことを可能にします。しかし、BCI デバイスの技術よりもさらに複雑なのは、脳自体の働きです。長期間の試行錯誤を経て、脳は期待通りの反応を目にすることで何らかの報酬を得て、ゆっくりとコンピューターが認識できる電気信号を生成することを学習します。これらすべては「意識」によって起こるのだが、神経科学者たちは脳がこれをどのように達成するのか正確にはわかっていない。

もしそうだとしたら、いわゆる BCI マインドコントロールについてどのように話せばいいのでしょうか?

神経科学者のティモシー・ブッシュマン氏は、脳の記録と刺激を使った研究を積極的に行っているという。 「どの脳領域をターゲットにするかは分かっていますが、どのニューロンをターゲットにするかは分かりません。たとえすべての人の同じニューロンをターゲットにできたとしても、人によって脳の働きは異なるでしょう。」

マスク氏らは脳コンピューターインターフェース技術に多くの注目を集めてきたが、技術が本当のボトルネックになったことは一度もない。鍵となるのは生物学だ。ニューロンを「オン」または「オフ」とラベル付けして神経コーディングを単純化したとしても、わずか 300 個のニューロンのネットワークでは 2^300 通りの状態が考えられます。これは宇宙の原子の数よりも多い数です。人間の脳にあるニューロンの総数は約850億個です。

脳コンピューターインターフェースで人を精神的にコントロールするのは非常に困難です。

ユーザーが自分の考えや感情をアップロードするというザッカーバーグの計画について言えば、科学者たちも同様の実験を試みている。

カーネギーメロン大学のマルセル・ジャスト氏とその同僚は、fMRI(機能的磁気共鳴画像法)を使って、人の個人的な思考を明らかにし、脳がどのように情報を処理、保存、想起するかを理解しようとしている。彼らは、人がどの数字を考えているのか、どのような感情を抱いているのか、あるいは自殺願望を持っているのかを知ることができます。

この認識行動の前兆は、人々が fMRI 装置内で特定の思考や認知行動を繰り返し生み出すことです。認知と感情は脳全体の特定のネットワーク セットを活性化するため、機械学習は最終的に、脳活動のどのパターンがどの特定の思考や感情に対応するかを判断できます。注目すべきことに、個々の思考を識別するための全脳活動パターンは、被験者の母国語に関係なく同様でした。

この研究は驚くべき発見をした。脳は私たちが考えているように、データベース内の個別の項目として論理的に情報を保存しているわけではないのだ。代わりに、情報は、感覚、感情、関連する経験、意味を含む統合された概念としてエンコードされます。

論理的には、「パスタ」と「リンゴ」は似ており、どちらも食べ物ですが、人によって感じ方が異なり、脳の特定の領域を活性化する可能性があります。これは、脳画像を取得するのに数分かかる非常に遅い fMRI 法を使用して、人が黙って話している文章を判別する方法をジャストが説明したものです。脳は、Google 翻訳のように書かれた情報を単語ごとに解読して保存するのではなく、文章全体の意味をエンコードします。

この心を読む技術は恐ろしく思えるかもしれません。 「自分の考えほど個人的なものはない」とジャスト氏は言う。しかし、その恐れは根拠のないものだ。義肢を操作するのに使われるBCIと同様に、この種の心を読むには操作者の努力が必要だ。人間は機械に自分の心を読み取られることを簡単に逃れることができる、とジャスト氏と彼の同僚のウラジミール・チェルカスキー氏は説明する。

「参加者に、まず赤いリンゴ、次に緑のリンゴ、そしてアップル社のコンピューターという『6つのリンゴ』を頭の中で思い浮かべてもらい、その違いを探しました」。当然ながら、そこまで厳密に考えなければ、機械は何も学習しないだろう。

批評家は、プライバシーとアイデンティティの保護が欠如していることや、ユーザーの同意なしに機械が脳の活動を表示することがあることなど、BCI を取り巻く倫理的な問題をしばしば指摘します。彼らは、これらの権利の乱用が自由意志を侵害し、技術の発展が社会的地位の格差を悪化させるのではないかと懸念している。さらに、これらのテクノロジーは、他のテクノロジーと同様に、悪意のある悪用を受ける可能性があることは明らかです。こうした考慮は確かに重要ですが、DNA 配列、麻酔、脳神経外科など、最も厄介な生物学的技術のいくつかに私たちがすでに直面し、受け入れてきたことにも留意することが重要です。

全体的に、BCI の欠点は最終的にはその利点によって上回られる可能性があります。神経疾患や心理疾患に対する現在の治療法は、外科的治療であれ化学的治療であれ、ひどく不十分です。電流を正確に流して脳と相互作用する方法や、脳の生体電気活動を監視して病気を診断する方法の方が、より有望である。

ネイサン・コープランド氏は、運動皮質に接続されたロボットハンドを使ってオバマ大統領と握手した際、義手を通して指先の感触を感じることができた。 BCI は、視力や聴力を回復したり、音声を合成したり、強迫性障害などの病気を治療したり、さまざまな依存症と闘うのを助けたりすることもできます。

人々が未知のものを恐れるのは当然のことです。ほとんどの人にとって、自分の脳が他人にコントロールされるという恐怖は、ちょっとした神話のようなものだが、コープランド氏は実際に、科学者が彼の頭蓋骨を開いて脳の表面に電極を埋め込むという経験をした。現在、コープランド氏の脳インプラントは、電極の寿命が限られているため除去されている。

「振り返ってみると、もし許可されていれば、あと数回挑戦したかった」と彼は語った。

<<:  Google、写真を撮るだけで皮膚疾患を検出するAIツールの新機能を発表

>>:  IBMは5億行のコードデータセットをオープンソース化したが、最も人気のあるプログラミング言語はPythonではない

推薦する

人工知能の現状と今後の発展はどのようなものでしょうか?

まず、人工知能の現在の開発状況を理解しましょう。人工知能技術は現在、急速な発展期にあります。雨後の筍...

2024 年に向けた 6 つの生成 AI 予測

アナリストの Mike Leone 氏は、オープンソースから規制の変化まで、生成 AI の今後を予測...

...

...

91.3%の成長、「スマート」な製造業の実現は協働ロボットにかかっている

中国は、インダストリー4.0の提案と国家インテリジェント製造2025開発計画の公布により、製造大国か...

メディア分野における人工知能の革新は期待に値する

過去 30 年間にわたり、この種のイノベーションの歴史に残る例は数多くありました。ウェブサイト上のメ...

...

Python アルゴリズムの時間計算量

アルゴリズムを実装する場合、アルゴリズムの複雑さは通常、時間の複雑さと空間の複雑さという 2 つの側...

機械学習はコンタクトセンターの未来

コンタクトセンターへの機械学習の応用は、ゲームチェンジャーとなるでしょう。企業はこのテクノロジーを活...

決済の未来は生体認証にかかっている

現在、生体認証技術は比較的成熟しており、さまざまな応用シナリオがあります。国内の生体認証市場全体は、...

AIは大学入試で高得点のエッセイを書けるようになったが、小説を書くにはまだ遠い

イベントレビュー大学入試中国語テストが終了してすぐに、大学入試作エッセイのテーマが話題になりました。...

マトリックスシミュレーション! Transformer の大型モデルの 3D 視覚化。GPT-3 と Nano-GPT の各層がはっきりと見える

「マトリックスシミュレーション」の世界は本当に存在するかもしれない。人間のニューロンをシミュレートし...

機械学習とビットコインの例

[[201737]]私はかつて、機械学習を使用してピグレットの世界で株価と変動を予測する空想的な例を...

...

...