Kümnekonna aasta eest paistis, et mõtete lugemine on peagi reaalsus. Siis saabus vaikelu. Toonane optimism rajanes edusammudel, milles aju pinnalt kogutud signaalidega õnnestus liigutada arvutiekraanil kursorit. Järgmiseks kirjutati Twitteri säutse valides ekraanil tähti. Siis juhiti mõtete jõuga ratastooli ja peagi testiti sama tehnikat päris auto juhtimisel. Loomulikult mitte liikluses, vaid suletud territooriumil, piiratud võimalustega eksperimendis.
Omaette põnevust põhjustas teadusajakirjas Nature avaldatud eksperiment, milles teadlastel õnnestus inimese ajurakkudelt lugeda otsustusprotsessi algeid.
Selliste teadete vahele on lihtne lisada lausekatkeid mõtete lugemisest. See on vaid märk hoolimatust suhtumisest mõtete keerulisse olemusse, mille tekkest ja asukohast teame väga vähe. Tegelikkuses registreeriti etteantud ülesande ajal bioloogilise materjali keemiliste protsesside põhjustatud laengute ümberpaigutumise signaale. Ühendades signaalid väliste seadmetega, võib harjutamise tulemusel õnnestuda nende liikumist jämedakoeliselt juhtida. See ei ole mõtete lugemine. Oodata oli vaja tänast päeva.
Vahepeal saabus vaiksem periood. Mõnikord nimetatakse sellist faasi pettumuste oruks. Avastatakse, et esialgsed tulemused olid küll põnevad, aga tegelikult väga piiratud ja vearohked. Asjaolud, mille uudistsükkel puhastab enne avaldamist välja, et saaks rääkida millestki optimismi kütvast. Pettumuste orgu sureb palju ideid. Enamasti saab raha otsa ja uus on avastatud raskuste tõttu hirmunult eemale jooksnud. Kõik ei hukku. Mõnedel õnnestub läbida puhastustuli ja õpitakse keskenduma olulisele.
Kusagil seitse-kaheksa aastat hiljem võiski lugeda tehnilisest edust, kui halvatud jäsemetega patsient kirjutas “mõttejõuga” käsikirjalist teksti kuni 90 tähemärki minutis. Kui varasemalt kasutati jäsemete puudumise või nende liikumisvõimetuse puhul ekraanil tähtede valimiseks kirjutusmasina loogikat, siis selles näites kasutati masinaõpet mõistmaks aju signaalide kaudu käeliigutusi.
Seejuures käsi ei liikunud, vaid patsient kujutas ette, et kirjutab pliiatsiga paberile vaba teksti. Masina abil tõlgendatud kirjutamise kiirus vastas koolilapse tasemele ja tulemuse täpsus lähenes 94 protsendile ehk vastas enamjaolt sellele, mida patsient väitis olevat mõttes kirjutanud.
Toonase ja praeguse ajastu vahele võib tõmmata mõttelise piirjoone, millest tahapoole jääb ChatGPT-eelne ajastu. Suure keelemudeli idee on mõista sõnade ja sõnaliste elementide vahelisi seoseid, et koostada inimese moodi ja talle mõistetavat sõnalist sisu. Keelemudelil puudub teadvus ja teadmine koostatava teksti sisust. Samas teab ta üpris suure usutavusega, kuidas mingil teemal sõnad järjestuvad ja tekst moodustub. Inimesele jääb mulje sisu tundvast tehisintellektist, kuigi tõele lähem oleks sõnamassiivi kujunemise statistikat tundev masinavärk.
Nobeli kirjanduspreemiaga hinnatud laureaat Thomas Mann tõdes, et kirjanikule on kirjutamine oluliselt raskem kui teistele inimestele. Ta pidas silmas vaeva, mida peab nägema tõhusa ja mõjusa teksti loomiseks, võrreldes argisuhtluses kasutatava pinnapealsema ja trafaretsema eneseväljendusega. Viimane selgitab ka heade kirjanike vähesust ja samas toidab optimismi, kui palju lihtsam on GPT-keelemudelil ennustada tavalisema sõnavaraga kodaniku lausevoogu.
Ajalooliseks verstapostiks võib võtta Odessas sündinud Ilfi ja Petrovi kuulsas satiirilises romaanis “12 tooli” kirjeldatud tegelast Ellotška Štšukina, kelle sõnavara koosnes kolmekümnest sõnast.
Siinpool ChatGPT ajaloolist joont võib ajupinnalt mõtete lugemine kujuneda populaarseks suhtlusliideseks. Ilmselt ei pea mõtteid isegi kuuldavale tooma, vaid väljendama sisedialoogi vormis, et tekiksid aju pinnalt loetavad signaalid. Värskelt kirjeldatud eksperimendis paluti uuritavatel kuulata 16 tunni jagu raadiosaateid ja taskuhäälinguid. Samal ajal registreeriti ajuaktiivsust funktsionaalse magnetresonantstomograafiga.
Sel teel õppis tehisintellekt, kuidas aju reageerib sõnadele ja lausetele. Järgmiseks pidid uuritavad ette kujutama, et nad jutustavad mingit lugu. Siingi õppis masin lugema samal ajal ajus sündivate signaalide mustreid.
Järgnevalt asus tehisintellekt kordama uuritava ettekujutatud teksti. Tulemus oli üllatavalt omapärane, sest masin ei korranud täpselt sama sõnalist teksti, vaid oma sõnastuses teksti mõtet. Paistab, et masin tabas signaalide sügavate seoste maailmast mitte sõnu, vaid seda, mida inimene mõtles. Ilmselt kulges ka Ellotška Štšukina peas palju keerulisemaid mõttelõngu, kui ta oli võimeline neid väljendama.
Võimalikule algmõtete lugemisele viitas ka eksperimendi osa, milles masin tõlgendas uuritavale näidatud tummfilmi sündmuste sisu. Vaatad filmi ja sinu mõttemaailm reageerib selle süžeedele ning masin loeb aju pinnalt, mida film sulle tähendab. Uuringu korraldanud teadlaste arvates registreerisid nad keelelisest väljendusest sügavamaid semantilisi seoseid ja tähendusi.
Meenuvad müüt vastuolusid kandvast kahenäolisest rooma jumalast Janusest või teatrihooneid tähistavad draama ja komöödia maskid. Nüüd paistab, et masin õpib lugema inimese mõtteid, jättes tema sõnad teisi inimesi narritama.
Esmaspäevast neljapäevani võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates “Portaal”.
