🤓 מדע וטכנולוגיה – צ׳ק צ׳ק ניסוי כלים

בשבועות האחרונים נחשפתי לכל מיני מחקרים או אנקדוטות סופר מעניינות בחיבור בין מדע לטכנולוגיה. שני הנושאים שעל הצלחת, איך לא, הם AI ו-BCI (Brain-Computer Interface).

1. אפשר ״לקרוא״ את תוכנם של חלומות מ-fMRI, באמצעות AI. נשמע מטורף, נכון?! עוד ב-2017, החוקר Kamitani הציג ל-2 נבדקים תמונות שונות ו״הקליט״ את הפעילות המוחית שלהם. לאחר מכן, הנבדקים נכנסו ל-fMRI לשינה. העירו את הנבדקים בעת שנת חלום וביקשו מהם לתאר על מה חלמו. את הפעילות המוחית בזמן שנת החלום – ניסו ״לפענח״ באמצעות למידת מכונה, כדי לנבא לאיזה אובייקט הוא מקושר. מצאו התאמה יפה בין מה שהנבדקים דיווחו למה שפוענח.

לקריאת המאמר לחצו כאן.

בעיות במחקר הזה? אינסוף: מדגם פצפון, סובייקטיביות דיווח, אימון מודל פר בנאדם (זאת אומרת אם אני חולמת על פרה ואת/ה חולמ/ת על פרה – לא תהיה את אותה הפעילות המוחית ועל כן הפענוח הוא ספציפי לנבדק). אבל זה עדיין סופר מעניין ומסקרן לעקוב אחרי המעבדה הזו.

קרדיט למי שחשף בפניי את המחקר הזה: ריאיון עם פרופ׳ רועי סלומון ב- Think&Drink Different.

2. אפשר לנבא את מין הנבדק/ת באמצעות התבוננות בתמונות רשתית. הקאצ׳? רק AI יודע לעשות את זה ולא פתולוגים/ות. למה זה מעניין? לא ברור. אבל זו אחת הדוגמאות לדברים שבני אדם אפילו לא יודעים לשאול עדיין את ה-AI.

כמו ההבחנה בין זכר לנקבה על בסיס תמונת הרשתית, אולי אפשר לקחת *כל* מחלה בעולם ולבדוק האם ניתן לנבא אותה מתמונת רשתית (או כל תצלום ממוחשב אחר, או קומבינציה של דגימות דנ״א / צילומים ובדיקות דם פשוטות). האם יש שאלות אחרות שלא חשבנו עדיין לשאול? בטוח.

קרדיט לניוזלטר של בן אוונס.

3. השבוע פורסמו הזוכים במענקים למחקר מטעם האיחוד האירופי. אחת הזוכות היא פרופ׳ ליעד מודריק שחוקרת מודעות . מחיפוש קצר ב-Scholar, הגעתי לדשבורד הזה (מנהלי מוצר ואנשי הייטק: תיזהרו, זה מכוער): https://contrastdb.tau.ac.il/ שמתאר, עבור מעל 400 מחקרים בתחום הבנת תהליכים בלתי מודעים, באילו פרדיגמות וניסויים השתמשו, כמה מהם בעד וכמה נגד, ועוד כל מיני סטטיסטיקות מעניינות.

זה בעיקר מחזיר אותי עשור בזמן, לתהיות האם המחקר באמת יוכל להסביר בסוף מה זה בן-אדם, מהי מודעות, מהו תת-מודע?

4. אחרון חביב, גם מהניוזלטר של בן אוונס. חברת DeepMind ספגה השבוע מכה קשה כשפורסם מאמר על היישומיות (applicability) של מוצר AlphaFold שלה. AlphaFold משתמש ב-AI כדי לחזות כיצד חלבונים מסוימים מתקפלים במרחב וכך היא יכולה לאפשר לחברות תרופות לעצב תרופות שמתאימות למבנה המרחבי הזה. אבל הקיפול הוא לא כל הסיפור, כך כתבו חוקרי MIT, ובניסיונות להשתמש בניבוי המרחבי הזה כדי לקשור בין שני חלבונים – אחוז ההצלחה היה 0.5 (כלומר, רנדומלי).

דווקא בשבוע כזה שכולם עפים על יכולת כתיבת השירים של ChatGPT, נראה לי מעניין לבחון אילו יישומים בנקודת ההשקה של טכנולוגיה ומדע (או בכלל, בחיי היום-יום) באמת מראים סימני נפט. ואם הם מראים סימני נפט – האם הם בכלל חשובים לנו?

עד כאן, פינתי החדשה והניסיונית: טכנולוגיה ומדע.