Evnen til å kontrollere tanker i en eller annen form har blitt mye brukt av forfatterne av en rekke science fiction-romaner. Men nylig har visualisering av mentale bilder sluttet å tilhøre fantasiriket.
På begynnelsen av 2000-tallet, ved bruk av fMRI, ble de første forsøkene gjort på å "reversere retinotopi" (retinotopi er en ordnet projeksjon av netthinnen på det visuelle området til hjernebarken). Til å begynne med var forsøkene ganske redde: forsøkspersonene fikk vist bilder og tok samtidig data om aktiviteten til forskjellige hjerneområder ved bruk av fMRI. Etter å ha samlet nødvendig statistikk, prøvde forskerne å løse det omvendte problemet - å gjette hva en person ser på ved hjelp av kartet over hjerneaktivitet.
I enkle bilder, der hovedrollen ble spilt av romlig orientering, plasseringen av objekter eller deres kategori, fungerte alt ganske bra, men det var fremdeles veldig langt fra "teknisk telepati". Men i 2008 prøvde forskere fra Institute of Neurosciences ved University of California i Berkeley, ledet av psykologiprofessor Jack Gallant, å gjøre dette trikset med fotografier. De delte det studerte området av hjernen i små elementer - voxels (3D-elementer) - og sporet av aktiviteten deres mens motivene (i deres rolle ble spilt av to forfattere av verket) ble vist 1750 forskjellige fotografier.
Basert på disse dataene bygde forskerne en datamaskinmodell, som de "trente" ved å vise 1000 andre fotografier og motta 1000 forskjellige voxelaktiveringsmønstre som output. Det viste seg at ved å vise de samme 1000 fotografiene til forsøkspersonene og sammenligne mønstrene fanget fra hjernen deres med de som er spådd av datamaskinen, er det mulig med ganske høy nøyaktighet (opptil 82%) å bestemme hvilket fotografi en person ser på.
Salgsfremmende video:
Bevegende bilder
I 2011 oppnådde et team av forskere ledet av den samme professoren Gallant fra University of California i Berkeley betydelig mer interessante resultater. Ved å vise forsøkspersoner 7200 sekunder med "trening" -filmklipp, studerte forskerne aktiviteten til flere hjernevoksler ved å bruke fMRI. Men her står de overfor et alvorlig problem: fMRI reagerer på absorpsjon av oksygen av hjernevev - hemodynamikk, som er en mye tregere prosess enn endringer i nervesignaler. Det betyr ikke noe å studere reaksjon på stillbilder - et bilde kan vises i noen sekunder, men med dynamiske videoer oppstår det alvorlige problemer. Derfor har forskere laget en totrinns modell,som forbinder treg hemodynamikk og raske nevrale prosesser av visuell persepsjon.
Etter å ha bygget en første datamaskinmodell av hjernens "respons" på forskjellige videoer, trente forskerne den ved å bruke 18 millioner ett sekunders videoer tilfeldig valgt fra YouTube. Deretter ble forsøkspersonene vist "test" -filmer (annet enn "trening"), hvor de studerte hjerneaktiviteten ved å bruke fMRI, og datamaskinen ble valgt fra disse 18 millioner hundre klippene som forårsaket det nærmeste aktivitetsmønsteret, hvoretter det var gjennomsnittet av bildet på disse klippene og produserte "gjennomsnittet resultat". Korrelasjonen (tilfeldighet) mellom bildet som personen ser og det som blir generert av datamaskinen var omtrent 30%. Men for den første "tankelesning" er dette et veldig bra resultat.
Sov i hånden
Men prestasjonene fra japanske forskere ved Neuroscience Laboratory of the Telecommunications Research Institute i Kyoto, Science and Technology Institute i Nara, og National Institute of Information and Communication Technology i Kyoto ser ut til å være langt mer betydningsfulle. I mai 2013 publiserte de Neural Decoding of Visual Images under Sleep in Science. Ja, forskere har lært å drømme. Mer presist, ikke å se, men å spionere!
Det er flere måter å "se" hva som skjer i hjernen til en levende person. Elektroencefalografi (EEG) bruker målinger av svake elektriske potensialer på overflaten av hodebunnen, mens magnetoencefalografi (MEG) registrerer svært svake magnetiske felt. Disse metodene lar deg spore den totale elektriske aktiviteten til hjernen med en høy temporær oppløsning (enheter på millisekunder). Positron emission tomography (PET) lar deg se aktiviteten til spesifikke områder av arbeidshjernen ved å spore forhåndsinjiserte substanser som inneholder radioaktive isotoper. Metoden for funksjonell magnetisk resonansavbildning (fMRI) er basert på det faktum at oksyhemoglobin i blodet som fører oksygen til vev skiller seg i sine magnetiske egenskaper fra deoksyhemoglobin som allerede har gitt opp oksygen. FMRI kan brukes til å se de aktive områdene i hjernenoksygenabsorberende. Den romlige oppløsningen til denne metoden er millimeter, og den tidsmessige - av rekkefølgen på brøkdeler på et sekund.
Registrering av signaler om hjerneaktivitet ved bruk av fMRI, tre personer ble vekket (ca. 200 ganger) i stadier med grunne søvn og ble bedt om å beskrive innholdet i den siste drømmen. Viktige kategorier ble identifisert fra rapportene, som ved hjelp av WordNet leksikaldatabase ble kombinert i grupper med semantisk like termer (synsets), organisert i hierarkiske strukturer. FMRI-data (ni sekunder før du våknet) ble sortert etter synset. For å trene gjenkjennelsesmodellen ble det vist våkne personer bilder fra ImageNet-databasen som tilsvarer synsets, og et kart over hjerneaktivitet i den visuelle cortex ble studert. Etter dette var datamaskinen i stand til å forutsi med en sannsynlighet på 60-70% hva en person ser i en drøm basert på aktiviteten til forskjellige hjerneområder. Dette indikerer forresten detat en person drømmer om å bruke de samme områdene i den visuelle cortex som brukes til normalt våkne syn. Det er nettopp derfor vi ser drømmer i det hele tatt, kan forskere ennå ikke si.
Dmitry Mamontov
