Twój wujek głosuje na dziwne ugrupowania, w których jakiś dziadzio z fantazyjnym zarostem gada od rzeczy? Twoja babcia uważa, że emerytur powinno być nie 12 w ciągu roku, a 24 - Ty na to czynisz facepalmy? Uwielbiasz Trumpa i bolejesz nad jego banem na Twitterze? Spokojnie - to nie jest tak, że jesteście gorsi, dziwni. Wasze poglądy polityczne mogą wynikać z tego, jak okablowany jest Wasz mózg.
Badacze mówią wprost, Twoje poglądy mogą być efektem tego jak działa Twoje uzwojenie. Naukowcy z Ohio State University, University of Pittsburgh i New York University pokazali badanie, wedle którego odpowiednio wytrenowana sztuczna inteligencja jest w stanie z dosyć dużą dokładnością odgadnąć, jakie masz poglądy w kwestii polityki. Praca opublikowana w czasopiśmie PNAS Nexus wskazuje, że wystarczy do tego jedynie skan mózgu - a dokładniej funkcjonalny rezonans magnetyczny.
Typowy rezonans magnetyczny wykorzystuje zjawisko zmiany położenia jonów wodoru pod wpływem pola magnetycznego generowanego przez maszynę. Ze względu na fakt, iż wodór jest w każdej komórce ciała - jest to bardzo przydatne. Powrót jonów do pierwotnej pozycji (czas relaksacji) jest różny dla różnych struktur w ciele człowieka. Można wykorzystać ów fakt, emitując w kierunku badanych części ciała fale radiowe o odpowiedniej częstotliwości: wtedy jony powracające na miejsce emitują promieniowanie elektromagnetyczne, które jest wyłapywane przez aparat i jest możliwe przetworzenie go na obraz. Natomiast w funkcjonalnym rezonansie (fMRI) wykorzystuje się fakt odrobinę różnych właściwości magnetycznych oksyhemoglobiny (transportującej tlen) i deoksyhemoglobiny (transportującej dwutlenek węgla po zużyciu tlenu). Badając przepływy krwi "wyposażonej" w tlen lub dwutlenek węgla można uzyskać obraz wskazujący na aktywizowanie się określonych partii mózgu - obydwa związki chemiczne mają nieco inny czas relaksacji, co jest kluczowe dla rezonansu magnetycznego.
W czasopiśmie PNAS Nexus wspomniano o wcześniejszych ustaleniach w kontekście związku poglądów politycznych z budową mózgu. Na przykład stwierdzono, że konserwatyści mają większą objętość istoty szarej w ciele migdałowatym. Właśnie w tym miejscu znajdują się ośrodki sterowania niepokojem, strachem i agresją. Liberałowie natomiast mają więcej owej istoty szarej w przedniej części kory zakrętu obręczy - tam natomiast znajdują się neurony odpowiedzialne za odczucie etyki oraz moralności. Tym razem wśród 174 zdrowych osób wykonywano fMRI w trakcie wykonywania określonych czynności - na przykład szybkie naciśnięcie wyskakującego przycisku w celu uzyskania nagrody (były to pieniądze), kojarzenie imion z twarzami oraz odpowiadanie na pytania prawda / fałsz w kontekście wcześniej przeczytanej historyjki. Badanie zakładało również sprawdzenie aktywności mózgu w stanie spoczynku, pobudzonych, zrelaksowanych oraz z zamkniętymi oczami.
Następnie, badacze sprawdzili "połączenia funkcjonalne" między neuronami. Sztuczna inteligencja miała na podstawie tego, jak poszczególne komórki mózgu komunikują się ze sobą w trakcie wykonywania różnych czynności - ocenić możliwe poglądy polityczne. Naukowcy do tego celu zaprzęgnęli najnowocześniejszą technikę głębokiego uczenia AI o nazwie BrainNetCNN, działającą na superkomputerach w Ohio Supercomputer Center. Połączenia między neuronami oceniała w skali od 1 do 6 - od bardzo liberalnego wzorca do bardzo konserwatywnego. BrainNetCNN był w stanie wykorzystać te dane do przewidzenia ideologii politycznej danej osoby z około 70% dokładnością, to całkiem sporo. Warto wskazać, że jest to jak dotąd najsilniejszy mechanizm przewidywania poglądów politycznych obok pytania rodziców badanego o ich preferencje.
To badanie jednak ma pewne wady. W tym przypadku uczestnikami badania byli wszyscy młodzi dorośli, z których siedmiu na dziesięciu miało poglądy liberalne - może się okazać, że w bardziej zróżnicowanej grupie badawczej skuteczność będzie zupełnie inna, nieprzystająca temu co opublikowano w PNAS Nexus. Trzeba jednak przyznać, że predykcja ogółem to jedna z najważniejszych umiejętności AI - jednak opiera się to głównie na analizie wzorców. Nie ma tutaj żadnej magii - takie mechanizmy są zwyczajnie przeznaczone do konsumowania ogromnych ilości danych i wyciągania odpowiednich "wniosków".
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
