Raziskovalec UI Gašper Beguš z Berkeleya za STA: Vedno bolj možno bo dekodirati možgane, morda celo brati misli

Dr. Gašper Beguš, svoj študij ste začeli na Filozofski fakulteti Univerze v Ljubljani, kjer ste študirali primerjalno jezikoslovje in slovenski jezik, sedaj v Kaliforniji, na Berkeleyu preučujete umetno inteligenco. Ste vodja laboratorija za govor in računalništvo - katera je glavna smer vaših raziskav?

V moji skupini se ukvarjamo s kombinacijo različnih, na videz morda nezdružljivih tem, a ko jih postavimo skupaj, se odprejo mnoga nova obzorja. Te teme so človeški jezik, ki ga študiramo že vrsto let in ga dobro poznamo, umetna inteligenca, ki jo preučujemo šele nekaj let in jo zelo slabo poznamo, in pa jezik oziroma komuniciranje živali. Prek preučevanja teh treh tem poskušamo razumeti, kako deluje umetna inteligenca, kako se umetna inteligenca uči. To je izjemno zanimivo področje raziskav, ki ima potencial, da prinese neizmerne uvide in nova odkritja v znanosti in drugih sferah.

Vprašanje, ki si ga pri naših raziskavah zastavljamo, je eno največjih vprašanj v znanosti: kaj je tisto, kar človeka naredi človeka? Vemo, da imamo jezik, ki ga druge vrste nimajo, ne vemo pa, ali je v človeškem jeziku kaj unikatno človeškega in kaj to je. To vprašanje je zelo pomembno in zahtevno, zato v želji, da nanj odgovorimo, gradimo modele umetne inteligence, ki se za razliko od GPT učijo na bolj človeku podoben način.

Pri tem iščemo odgovore na dve temeljni vprašanji, ki sta v bistvu dve plati ene medalje, in sicer ali smo ljudje samo bolj pametne živali in je jezik zgolj posledica povečane inteligence, ali pa je bilo potrebno nekaj drugega, da je jezik nastal in da je ta nekaj človeško unikatnega? In po drugi strani, ali so Chat GPT 4 in drugi modeli umetne inteligence, če jih povečujemo, na neki točki sposobni postati boljši ali pa enakovredni človeku?

Medtem ko se večji del področja umetne inteligence ukvarja z vizualnim svetom ali tekstom, se vi pri raziskovanju osredotočate na govor. Zakaj?

To je odlično vprašanje, ker je veliko pomembnih razlogov za to. Prvič, vemo, da se dojenčki ne učijo jezika iz teksta, tako kot to počne GPT 4. Otrok začne brati pri treh letih ali kasneje, vendar pa jezik do takrat že dobro obvlada in je tudi v veliki meri inteligenten. Po drugi strani pa se veliki jezikovni modeli kot GPT 4 učijo predvsem iz izjemno velikih baz podatkov, večjih kot jih lahko ljudje sploh preberemo v enem življenju.

Poleg tega je problem vizualnega sveta, da je izredno kompleksen, medtem ko je jezik, še posebej govor, enostavnejši. Hkrati je govor tudi edina človekova sposobnost, ki vsebuje generativni princip. Vizualni svet namreč samo sprejemamo, ne oddajamo ga z našim telesom, medtem ko so naša govorila edini vrojen generator. Govor ima zato res odlične lastnosti za razumevanje umetne inteligence. V našem laboratoriju uporabljamo govor, da bi bolje razumeli, kako se umetna inteligenca uči.

Zakaj pa je to vprašanje pomembno? Kakšne uvide nam lahko ponudi?

Cel svet je bil presenečen nad tem, kako dobro veliki jezikovni modeli odgovarjajo na vprašanja in opravljajo razne naloge, ne vemo pa, kako do teh odgovorov pridejo. Naslednja velika stvar, ki se bo zgodila, je, da bomo razumeli miselne procese v notranjosti teh modelov. Na ta način bomo dobili uvid v kavzalno strukturo oziroma odgovor na vprašanje, zakaj je nekaj tako, kot je.

To ima velik potencial za znanost, za odkrivanje novih zdravil, veliki premiki se dogajajo tudi v matematiki, skratka, mislim, da je to nov pomemben mejnik. Je pa res, da so te tehnike za razumevanje umetne inteligence še precej v povojih.

Omenili ste, da se poskušate bolj realistično približati temu, kako se ljudje učimo jezika. V laboratoriju ste zato zgradili model, ki imitira učenje otroka, da bi bolje razumeli, kako se umetna inteligenca uči. Lahko poveste več o tem?

S stališča regulative bo v prihodnje pomembno tudi to, da se bomo znali odločiti oziroma razumeti, kdaj umetna inteligenca deluje na podoben način kot ljudje in kdaj na drugačen. Drugačnega namreč ne razumemo, česar ne razumeš, pa ne moreš oziroma težje nadziraš. Zato kot neko protiutež velikim jezikovnim modelom v našem laboratoriju razvijamo manjše modele, ki se učijo podobno, kot se dojenčki učijo jezika. Modelom smo dali neko predstavo o telesu - recimo predstave o ustnicah in položaju jezika med govorom - kar pomeni, da se učijo jezika tako, da ga poslušajo in poskušajo premikati usta ter producirati zvok. To je zelo zanimivo.

Trenutno recimo delamo študijo z možganskimi podatki, ki jih snemamo neposredno na možganih med operacijo. Ko je pacient buden, posluša govor, ta isti govor pa pošljemo tudi skozi našega umetnega dojenčka. Na ta način se učimo o tem, kako se zapisujejo lastnosti jezika v možganih in kako v umetni inteligenci.

S pomočjo vaših "umetnih dojenčkov" ste v odmevnem članku v Scientific Reports (https://www.nature.com/articles/s41598-023-33384-9) tudi kot prvi pokazali, da so signali v možganih in umetnih nevronskih mrežah podobni.

Tako, naša skupina je bila med prvimi, ki je pokazala, da ne samo, da imajo ti naši modeli, ki se učijo kot dojenčki, podobne lastnosti kot ljudje med učenjem jezika, temveč da so podobnosti tudi na nevronski ravni. To je zelo pomembno tudi s stališča tehnologij, ki prihajajo, in sicer tehnologij za dekodiranje možganskih valov. Ker umetna inteligenca in ljudje na podoben način organiziramo svoje misli in predstave o svetu, to pomeni, da lahko s pomočjo umetne inteligence skeniramo človeške možgane in dekodiramo, kaj se v njih dogaja.

To že prinaša izjemno dobre rezultate. Moji kolegi so denimo ustvarili tehnologijo, s katero so pacientki, ki je zaradi sindroma zaklenjene zavesti izgubila sposobnost govora, vsadili možganske elektrode in ji povrnili sposobnost govora, in sicer celo v njenem lastnem glasu. To jim je uspelo s pomočjo posnetka njenega glasu s poroke izpred nekaj let, s katerim so natrenirali model umetne inteligence.

Po drugi strani pa seveda s tem odpira nova nevarnost nevrozasebnosti. Ravno danes sem si naročil knjigo, ki govori o tem, da prihaja nov boj za privatnost naših misli in naših možganov. Vedno bolj možno bo dekodirati možgane, morda celo brati misli. Morda bomo v prihodnosti nosili skenerje možganskih valov, s katerimi bomo upravljali razne stvari - od telefonov do morda avtomobilov. Po drugi strani pa to pomeni, da bodo podjetja ali vlade imela dostop do podatkov, ki so sedaj skriti. Zaradi teh podobnosti med umetno inteligenco in človeškimi možgani se torej na eni strani dogajajo zelo dobre stvari, hkrati pa moramo paziti, da ne ustvarjamo tehnologij, ki bodo v škodo človeštva.

Eno od treh ključnih področij, ki jih preučujete, je tudi komunikacija živali. V velikem, zanimivem projektu CETI preučujete komunikacijo kitov glavačev, ki so največji predstavniki zobatih kitov. Kaj je namen projekta?

Kiti glavači so zelo zanimiva vrsta živali, o kateri vemo precej malo, saj jim je težko slediti, potopijo se namreč za 45 minut na globino enega kilometra ali več. Velik užitek in fascinacija se je učiti o njih, saj so vrsta samih presežkov - živijo po 70, 80 let, imajo največje možgane od vseh živali, imajo zelo kompleksne in zanimive socialne strukture, samice druga drugi pazijo dojenčke, iz družin formirajo klane, otroci so pri mamah po 8, 10, včasih celo 13 let, to so stvari, ki jih v drugih živalskih vrstah zelo redko vidiš.

Po eni strani so torej zelo podobni nam, po drugi strani pa je njihov svet popolnoma drugačen kot naš, zaradi česar so zame še posebej fascinantne živali, a s tragično zgodovino. Med industrijsko revolucijo so jih namreč grozljivo lovili za pridobivanje olja iz njihovih glav.

Sedaj na račun tega velikega projekta za snemanje njihove komunikacije, ki se odvija na Dominiki v Karibih, vemo vedno več. Cilj projekta je, da jih poslušamo in poskušamo razumeti in se učiti od njih ter nato dekodirati njihovo komunikacijo.

Na kakšen način pa spremljate njihovo komunikacijo?

Imamo neinvazivne mikrofone, ki jih s podvodnimi droni spustijo na kita, imamo male umetne podmornice v obliki rib, ki sledijo kitom, pa tudi ogromen, kilometer in pol globok podvodni kabel z mikrofoni, tako da z raznimi načini poskušamo na neinvaziven način ujeti njihovo komunikacijo, ki spominja na klikanje, in biti čim bolj pasivni poslušalci oziroma opazovalci. Tehnologijo za to snemanje delata dva izmed najbolj prestižnih laboratorijev na Harvardu in na MIT-ju, tako da gre dejansko za najnovejšo robotiko.

Med samim zbiranjem podatkov ste rekli, da ste bili po naključju priča tudi izjemno redkemu prizoru ...

Ja. prizoru rojstva kita glavača, kar še ni bilo posneto, tako da zdaj posnetek analiziramo. Zanimivo je, ker poznamo njihovo umiranje, medtem ko rojstva še nismo posneli s kamerami in mikrofoni, zato je fascinantno, da je ekipa to posnela.

Kakšna je vaša vloga v tem projektu?

Jaz sem vodja jezikoslovja, delam pa tudi z umetno inteligenco. Jezikoslovje je zelo pomembno za razumevanje komunikacije živali, čeprav so se vrsto let jezikoslovci zmrdovali nad živalmi. Meni je pomembno, da se od živali čim več naučimo, zato razvijamo pristope, s katerimi najprej poskušamo razumeti, kako se umetna inteligenca uči, nato damo umetni inteligenci nalogo, da se nauči kitovščine ter jo opazujemo in poskušamo razbrati, kaj je pri tem pomenljivega, kaj je model videl, česar jaz kot človek nisem. Umetna inteligenca nam trenutno še ne more dati konkretnih odgovorov, nam pa lahko da namige, na podlagi katerih določeno informacijo, ki je sami ne bi opazili, analiziramo z jezikoslovnimi orodji.

Nekateri znanstveniki bodo rekli, da je živalska komunikacija nekaj popolnoma drugačnega kot človeški jezik, sam pa menim, da obstajajo določene podobnosti, ki jih je zelo koristno raziskovati. Mislim, da je na nek način spet razburljiv čas za preučevanje komunikacije z živalmi, še posebej zato, ker imamo sedaj tudi umetno inteligenco, ki nam lahko pri tem pomaga.

Kot ste omenili, želite med drugim s svojimi raziskavami odgovoriti tudi na vprašanje, ali je jezik ljudi zgolj kontinuiteta jezika živali, ali pa je v njem nekaj unikatnega. Nedavni rezultati vaše raziskave na kitih, ki sicer še niso bili recenzirani, nakazujejo, da smo si z živalmi morda bolj podobni, kot mislimo. Kaj bi z bolj filozofskega, eksistencialnega vidika pomenilo, če se izkaže, da človek na nek način ni nič posebnega, unikatnega?

Naj si na to vprašanje odgovori vsak sam. Že renesansa je v bistvu postavila človeka v center vesolja kot nekaj zelo posebnega, mislim pa, da se bo izkazalo, da imajo živali več inteligence, kot smo si morda mislili do sedaj. Seveda je odvisno tudi od tega, kako definiramo inteligenco.

Mislim, da smo zdaj, kot sem omenil že na začetku, v nekem svetu, kjer se odvijajo tri inteligence, dve sta biološki - živalska in človeška - tretja pa je umetna. V bistvu smo na nek način prvič v zgodovini na točki, kjer se umetna inteligenca postavlja ob živalsko in človeško oziroma ko se razmerja med njimi spreminjajo.

Kaj to pomeni za razvoj umetne inteligence? Ali torej to pomeni, da bi ta s povečevanjem neke moči lahko človeka dosegla ali pa celo presegla?

To je futurističen pogled, kjer se znanstveniki ne strinjajo med sabo. Medtem ko nekateri mislijo, da to nikoli ne bo problem, da umetna inteligenca nikoli ne bo dosegla večje sposobnosti, kot jo imajo ljudje, drugi opozarjajo, da ima umetna inteligenca pomembne prednosti pred biološko inteligenco, ki so tako velike, da jih je treba jemati resno. Ena od teh prednosti je, kot je rekel pionir umetne inteligence Geoffrey Hinton, neumrljivost.

Vzameš lahko GPT, ga kloniraš ali pa kopiraš in ga v nedogled treniraš ali izpopolnjuješ na povsem drugi strojni opremi, medtem ko ne moreš vzeti mojih možganov in jih prestaviti v neko drugo telo. Ljudje se moramo vsega na novo naučiti in zelo dolgo traja, preden se človek nauči vsega, kar zna. Tako da na nek način je to vprašanje res pomembno, saj lahko na neki točki pride do tega, da umetna inteligenca postane bolj pametna od ljudi, če je vse odvisno samo od velikosti možganov.

Ne mislim, da bodo imeli računalniki čez 10 let oblast nad ljudmi, res pa je, da je edina stvar, s katero se v zgodovini še nismo srečali, entiteta, ki je bolj inteligentna od nas, in nimamo nobenih orodij, kako se s tem spopasti. Ta nevarnost je, tudi če je malo verjetna, velika, zato jo je treba jemati resno.

Poleg nevarnosti, ki nam morda pretijo v prihodnosti, pa umetna inteligenca prinaša tudi druge izzive, ki smo jim priča že danes. Omenili ste že nevrozasebnost, na nedavnem predavanju na Inštitutu za kriminalistiko v Ljubljani pa ste izpostavili tudi osamljenost. Zakaj?

Osamljenost je velika epidemija našega sveta in časa, je pa res, da lahko chat boti postanejo tudi nadomestek - sicer ne najboljši - človeškega stika. Po drugi strani pa nas tehnologija odtujuje drug od drugega. V Ameriki je poleg Chat GPT-ja popularen tudi tako imenovani Character - aplikacija, ki omogoča pogovor s chat botom, ki posnema neko želeno osebnost, s katero nato vzpostavljaš odnos. Ne vem, kam bo to peljalo, a domnevam, da to s psihološkega stališča za duševno zdrave ljudi ne bo dobro. Tu se odpirajo mnoga etična in psihološka vprašanja in s tem se bo psihološka stroka morala soočiti.

Jasno je, da bo umetna inteligenca postala orodje, ki ga bomo uporabljali vsi in s katerim bomo na nek način soobstajali. Zato bo eden ključnih izzivov v prihodnje, kako ostati psihično in fizično zdrav v tem vse bolj virtualnem okolju, ki je za človeka nenaraven in psihološko morda ne najbolj ugoden.

Vi svoje veselje med drugim najdete tudi v obisku Slovenije in sodelovanju s slovenskimi raziskovalci, pravite. Kako pogosto obiščete Slovenijo?

V Sloveniji sem dvakrat na leto po kar precej časa, ker želiva z ženo svojim otrokom Slovenijo prikazati ne samo kot neko turistično destinacijo, ampak kot del njihovega življenja. Tudi v laboratoriju imam vedno slovenske študente, od podiplomskih študentov do obiskovalcev, ki pridejo preko društva Asef. Sem tudi mentor oziroma somentor dvema doktorskima študentoma na ljubljanski univerzi.

Ko sem sam odšel študirat v ZDA, je bilo tega veliko manj, zdaj pa imajo zahvaljujoč društvom, kot sta denimo Asef in Vtis ter mnogim prostovoljcem, tudi slovenski študentje vedno več možnosti za sodelovanje s tujimi univerzami in s slovenskimi profesorji po svetu.

Kaj pa vam je najbolj všeč v ameriškem visokošolskem prostoru?

V ZDA imajo t.i. rezidenčne kolidže, kjer študenti štiri leta živijo, se družijo in delajo v čudoviti zgradbi, ki spominja na grad. Ne vem, če se vidi skozi okno (pokaže razgled skozi okno za sabo), ampak izgleda kot Bradavičarka. In sam sem predstojnik tega rezidenčnega kolidža. Tukaj živim z družino, tu imamo tudi doktorske študente, pa dekanjo za študente ... tako da imamo lepo skupnost študentov in profesorjev, ki se učimo drug od drugega.

Zelo mi je všeč, da ni stigem, da se lahko pogovarjaš z vsemi in da obstaja odprtost do vsake znanosti. Sam sem začel z umetno inteligenco na izjemno nenavaden način. Študiral sem stare, mrtve jezike - sanskrt in hetitščino - na primerjalnem jezikoslovju na Filozofski fakulteti v Ljubljani, zdaj pa objavljam v mnogih inženirskih revijah. Na sploh je moje mnenje, da so različne perspektive tiste, ki prinesejo dodano vrednost v znanosti. Mislim, da se ameriški visokošolski sistem tega zelo zaveda in tudi ustvarja potrebno infrastrukturo, da se znanstveniki z raznih področij srečujejo.

Že projekt CETI je primer enega najlepših raziskovalnih okolij, kjer sodelujemo robotiki, lingvisti, kriptografi, matematiki, skratka ljudje, ki se nikoli ne bi pogovarjali, če ne bi bilo takih povezav. Mislim, da je to tudi za slovenski univerzitetni prostor izjemnega pomena, je pa res, da so v ZDA že univerze same strukturirane tako, da se med sabo več srečuješ in da oddelki ali fakultete niso na različnih koncih mesta. Mislim, da se tudi ljubljanski oziroma slovenski visokošolski prostor tega zaveda in da se dogajajo premiki v to smer.