Войти
Чтение мозга или идентификация мыслей использует ответы нескольких вокселей в мозге, вызванном стимулом, затем обнаруженным фМРТ для декодирования исходного стимула. Достижения в исследованиях сделали это возможным благодаря использованию нейровизуализации человека для декодирования сознательного опыта человека на основе неинвазивных измерений активности мозга человека. Исследования чтения мозга различаются используемым типом декодирования (т. Е. Классификация, идентификация и реконструкция), целью (т. Е. Декодирование визуальных паттернов, слуховых паттернов, когнитивных состояний ) и алгоритмами декодирования (линейная классификация, нелинейная классификация, прямая реконструкция, байесовская реконструкция и т. Д.).
Профессор нейропсихологии Барбара Саакян уточняет: «Многие нейробиологи в этой области очень осторожны и говорят, что мы не можем говорить о чтении мыслей людей, и прямо сейчас это очень верно., но мы продвигаемся вперед так быстро, что не пройдет так много времени, прежде чем мы сможем с определенной степенью уверенности сказать, сочиняет ли кто-то историю или намеревался совершить преступление ".
Идентификация сложных естественных изображений возможна с использованием вокселей из ранних и передних областей зрительной коры впереди них (зрительные области V3A, V3B, V4 и латеральный затылочный) вместе с байесовским выводом. Этот подход к чтению мозга использует три компонента: модель структурного кодирования, которая характеризует реакции в ранних визуальных областях; модель семантического кодирования, которая характеризует ответы в передних зрительных областях; и байесовский априор, который описывает распределение структурной и семантической статистики сцены.
Экспериментально процедура состоит в том, чтобы субъекты просматривали 1750 черно-белых естественных изображений, которые коррелированы с активацией вокселей в их мозгу. Затем испытуемые просмотрели еще 120 новых целевых изображений, и информация из предыдущих сканирований используется для их восстановления. Используемые естественные изображения включают изображения прибрежных кафе и гавани, артистов на сцене и густую листву.
В 2008 IBM подала заявку на патент на способ извлечения мысленных изображений человеческих лиц из человеческий мозг. Он использует петлю обратной связи, основанную на измерениях мозга в области веретенообразной извилины в мозге, которая активируется пропорционально степени распознавания лиц.
В 2011 году команда под руководством Синдзи Нишимото использовала только записи мозга, чтобы частично восстановить то, что добровольцы видели. Исследователи применили новую модель того, как информация о движущихся объектах обрабатывается в человеческом мозге, в то время как волонтеры просматривали отрывки из нескольких видеороликов. Алгоритм просматривал тысячи часов внешних видеозаписей на YouTube (ни одно из видеороликов не было таким же, как те, которые смотрели добровольцы), чтобы выбрать наиболее похожие клипы. Авторы загрузили демонстрационные ролики, в которых сравниваются просмотренные и оцененные компьютером видео.
Чтение мозга было предложено в качестве альтернативы полиграфам в качестве формы из Детекция лжи. Другой альтернативой полиграфам является зависимая от уровня кислорода в крови технология функциональной МРТ (BOLD fMRI). Этот метод включает интерпретацию локального изменения концентрации оксигенированного гемоглобина в головном мозге, хотя взаимосвязь между этим кровотоком и нервной активностью еще полностью не изучена. Другим методом поиска скрытой информации является дактилоскопия мозга, при котором используется ЭЭГ, чтобы определить, есть ли у человека конкретная память или информация, путем определения P300 потенциалов, связанных с событием.
A Было высказано множество опасений по поводу точности и этических последствий чтения мозга для этой цели. Лабораторные исследования показали точность до 85%; однако есть опасения по поводу того, что это означает для ложноположительных результатов среди не криминальных групп населения: «Если распространенность« обличителей »в исследуемой группе низка, тест даст гораздо больше ложноположительных результатов, чем истинно-положительных результатов; примерно один человек из пяти будет неправильно идентифицирован тестом ». Этические проблемы, связанные с использованием чтения мозга в качестве детектора лжи, включают неправильное применение из-за принятия технологии до того, как ее надежность и валидность могут быть должным образом оценены, а также из-за неправильного понимания технологии и проблем конфиденциальности из-за беспрецедентного доступа к личным мыслям человека. Однако было отмечено, что использование детектора лжи на полиграфе вызывает аналогичные опасения по поводу надежности результатов и нарушения конфиденциальности.
Emotiv Epoc является один способ, которым пользователи могут отдавать команды устройствам, используя только мысли Чтение мозга также было предложено как метод улучшения человеко-машинного интерфейса путем использования ЭЭГ для определения соответствующих состояний мозга человек. В последние годы наблюдается быстрое увеличение количества патентов на технологию, используемую для считывания мозговых волн, с менее чем 400 в 2009–2012 годах до 1600 в 2014 году. В их число входят предлагаемые способы управления видеоиграми с помощью мозговых волн и "нейро -маркетинг "для определения чьих-либо мыслей о новом продукте или рекламе.
Emotiv Systems, австралийская электронная компания, продемонстрировала гарнитуру, которую можно обучить распознавать образ мышления пользователя для различных команд. Тан Ле продемонстрировал способность гарнитуры управлять виртуальными объектами на экране и обсудил различные будущие приложения для таких устройств интерфейса мозг-компьютер, от питания кресел-каталок до замены мыши и клавиатуры.
По сигналам фМРТ можно отследить, какую из двух форм соперничающих бинокулярных иллюзий субъективно испытывал человек.
Когда люди думают об объекте, таком как отвертка, во многих разных областях мозга активировать. Марсель Джаст и его коллега Том Митчелл использовали сканирование мозга с помощью фМРТ, чтобы научить компьютер определять различные части мозга, связанные с конкретными мыслями. Эта технология также привела к открытию: похожие мысли в разных человеческих мозгах удивительно похожи неврологически. Чтобы проиллюстрировать это, Джаст и Митчелл использовали свой компьютер, чтобы предсказать, основываясь только на данных фМРТ, о каком из нескольких изображений думал доброволец. Компьютер был точен на 100%, но пока что машина распознает только 10 изображений.
Категория события, которое человек свободно вспоминает, может быть идентифицирована с помощью фМРТ до того, как они произнесут что они вспомнили.
16 декабря 2015 года исследование, проведенное Тошимасой Ямазаки в Технологическом институте Кюсю, показало, что во время игры камень-ножницы-бумага компьютер смог определить выбор, сделанный испытуемыми, до того, как они пошевелили рукой. ЭЭГ использовался для измерения активности в области Брока, чтобы увидеть слова за две секунды до их произнесения.
Статистические данные Было заявлено, что анализ ЭЭГ мозговых волн позволяет распознавать фонемы, а также на уровне 60–75% цветовых и визуальных форм слов.
31 января 2012 Брайан Пэсли и его коллеги из Калифорнийского университета в Беркли опубликовали свою статью в PLoS Biology, в которой внутренняя нейронная обработка слуховой информации субъектами декодировалась и реконструировалась как звук на компьютере путем сбора и анализа электрических сигналов непосредственно из мозга субъектов.. Группа исследователей провела свои исследования верхней височной извилины, области мозга, которая участвует в нейронной обработке более высокого порядка, чтобы получить семантический смысл из слуховой информации. Исследовательская группа использовала компьютерную модель для анализа различных частей мозга, которые могут участвовать в возбуждении нейронов при обработке слуховых сигналов. Используя вычислительную модель, ученые смогли определить активность мозга, участвующую в обработке слуховой информации, когда испытуемым предлагали записывать отдельные слова. Позже компьютерная модель обработки слуховой информации была использована для преобразования некоторых слов обратно в звук на основе нейронной обработки испытуемых. Однако реконструированные звуки не были хорошего качества и могли быть распознаны только тогда, когда звуковые волновые паттерны восстановленного звука были визуально сопоставлены с звуковыми волновыми паттернами исходного звука, который был представлен испытуемым. Однако это исследование указывает на направление более точной идентификации нейронной активности в познании.
Некоторые исследователи в 2008 году смогли предсказать с точностью 60%, собирается ли испытуемый нажать на кнопку левой или правой рукой. Это примечательно не только потому, что точность лучше случайности, но и потому, что ученые смогли сделать эти прогнозы за 10 секунд до того, как субъект начал действовать - задолго до того, как субъект почувствовал, что он решил. Эти данные еще более поразительны в свете других исследований, предполагающих, что решение двигаться и, возможно, способность отменить это движение в последнюю секунду, могут быть результатом бессознательной обработки.
Джон Дилан-Хейнс имеет также продемонстрировали, что фМРТ может использоваться для определения того, собирается ли доброволец сложить или вычесть два числа в своей голове.
Для проверки теорий использовались методы нейронного декодирования о прогнозирующем мозге, а также изучить, как прогнозирование сверху вниз влияет на области мозга, такие как зрительная кора. Исследования с использованием методов декодирования фМРТ показали, что предсказуемые сенсорные события и ожидаемые последствия наших действий лучше декодируются в визуальных областях мозга, что позволяет предположить, что предсказание «обостряет» представления в соответствии с ожиданиями.
Также было показано, что чтение мозга может быть достигнуто в сложной виртуальной среде.
Джаст и Митчелл также утверждают, что начинают уметь распознавать в мозгу доброту, лицемерие и любовь.
В 2013 году проект, возглавляемый профессором Калифорнийского университета в Беркли Джоном Чуангом, опубликовал результаты исследования возможности использования мозговых волн компьютерная аутентификация вместо паролей. Улучшения в использовании биометрии для компьютерной аутентификации постоянно улучшались с 1980-х годов, но эта исследовательская группа искала метод, более быстрый и менее навязчивый, чем сегодняшнее сканирование сетчатки глаза, снятие отпечатков пальцев и распознавание голоса. Технология, выбранная для улучшения мер безопасности, - это электроэнцефалограмма (ЭЭГ), или измеритель мозговых волн, чтобы улучшить пароли для «передачи мыслей». Используя этот метод, Чуанг и его команда смогли настроить задачи и их пороги аутентификации до такой степени, что они смогли снизить частоту ошибок менее 1%, что значительно лучше, чем другие недавние методы. Чтобы лучше привлечь пользователей к этой новой форме безопасности, команда все еще изучает умственные задачи, которые приятно выполнять пользователю, при этом идентифицируя свои мозговые волны. В будущем этот метод может быть таким же дешевым, доступным и простым, как сама мысль.
Джон-Дилан Хейнс утверждает, что фМРТ также может использоваться для распознавания в мозге. Он приводит пример преступника, которого допрашивают о том, узнал ли он место преступления или орудие убийства.
При классификации образец активность в нескольких вокселях используется для определения конкретного класса, из которого был взят стимул. Во многих исследованиях зрительные стимулы классифицировались, но этот подход также использовался для классификации когнитивных состояний.
Целью реконструкции чтения мозга является создание буквального изображения представленного изображения.. В ранних исследованиях использовались воксели из ранних областей зрительной коры (V1, V2 и V3) для реконструкции геометрических стимулов, состоящих из мерцающих узоров в виде шахматной доски.
ЭЭГ также имеет был использован для идентификации распознавания конкретной информации или воспоминаний с помощью P300 связанного с событием потенциала, который был назван «отпечатками пальцев '.
Точность чтения мозга постоянно растет по мере улучшения качества данных и сложности алгоритмов декодирования. В одном недавнем эксперименте можно было определить, какое изображение было видно из набора из 120. В другом можно было правильно определить в 90% случаев, какая из двух категорий возникла, и конкретная семантическая категория (из 23) целевого изображения в 40% случаев.
Было отмечено, что до сих пор чтение мозга ограничено. «На практике невозможно добиться точных реконструкций с помощью какого-либо алгоритма реконструкции на основе сигналов активности мозга, полученных с помощью фМРТ. Это связано с тем, что все реконструкции неизбежно будут ограничены неточностями в моделях кодирования и шумом в измеренных сигналах. Наши результаты демонстрируют что предварительное естественное изображение является мощным (хотя и нетрадиционным) инструментом для смягчения последствий этих фундаментальных ограничений. Предварительного естественного изображения с шестью миллионами изображений достаточно для создания реконструкций, которые структурно и семантически подобны целевому изображению ".
Поскольку технология сканирования мозга становится все более точной, эксперты предсказывают важные споры о том, как и когда ее следует использовать. Одна из возможных сфер применения - уголовное право. Хейнс заявляет, что простой отказ использовать сканирование мозга подозреваемых также не позволяет ошибочно обвиняемым доказать свою невиновность. Американские ученые в целом считают, что непроизвольное чтение мозга и непроизвольные тесты на полиграфе нарушили бы право 5-й поправки не свидетельствовать против самого себя. Одна из перспектив состоит в том, чтобы рассмотреть, является ли визуализация мозга свидетельством или же ДНК, кровью или семенем. Пол Рут Вольпе, директор Центра этики Университета Эмори в Атланте, прогнозирует, что этот вопрос будет решен в ходе рассмотрения дела Верховным судом.
В других странах за пределами США идентификация уже используется в уголовных преступлениях. закон. В 2008 году индийская женщина была признана виновной в убийстве после того, как ЭЭГ ее мозга якобы показала, что она знакома с обстоятельствами отравления ее бывшего жениха. Некоторые нейробиологи и ученые-правоведы сомневаются в обоснованности использования мыслительной идентификации в целом для каких-либо прошлых исследований природы обмана и мозга.
The Economist предостерег людей, чтобы они «боялись» будущего воздействия, а некоторые специалисты по этике утверждают, что законы о конфиденциальности должны защищать личные мысли. Ученый-юрист Хэнк Грили утверждает, что судебные системы могли бы извлечь выгоду из такой технологии, а нейроэтик Джулиан Савулеску заявляет, что данные мозга принципиально не отличаются от других типов доказательств. В статье Nature журналист Лиам Дрю пишет о новых проектах по присоединению устройств для чтения мозга к синтезаторам речи или другим устройствам вывода в интересах людей, страдающих тетраплегией. Такие устройства могут вызвать опасения из-за случайной передачи «внутренних мыслей» пациента, а не просто сознательной речи.
МРТ-сканер, который можно использовать для идентификации мыслей Психолог Джон-Дилан Хейнс совершил прорыв в исследованиях изображений мозга в 2006 году с помощью фМРТ. Это исследование включало новые открытия в области распознавания визуальных объектов, отслеживания динамических психических процессов, обнаружения лжи и декодирования бессознательной обработки. Комбинация этих четырех открытий позволила выявить такой значительный объем информации о мыслях человека, что Хейнс назвал это «чтением мозга».
ФМРТ позволила значительно расширить исследования, поскольку с ее помощью можно отслеживать активность в мозг человека, измеряя кровоток в головном мозге. В настоящее время считается, что это лучший метод измерения мозговой активности, поэтому он использовался в нескольких исследовательских экспериментах, чтобы лучше понять, как врачи и психологи могут определять мысли.
В исследовании 2020 года, ИИ с использованием имплантированных электродов мог правильно расшифровать предложение, прочитанное вслух из тестового набора из пятидесяти предложений в 97% случаев, учитывая 40 минут обучающих данных на каждого участника.
Эксперты неуверенный в том, насколько далеко может расшириться идентификация мысли, но Марсель Джаст в 2014 году считал, что через 3-5 лет появится машина, способная читать сложные мысли, такие как «Я ненавижу то-то и то-то».
Дональд Маркс, основатель и главный научный сотрудник MMT, работает над воспроизведением мыслей людей, которые уже были записаны.
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли уже успешно формируют, стирают и реактивация воспоминаний у крыс. Маркс говорит, что они работают над применением тех же методов к людям. Это открытие может быть монументальным для ветеранов войны, страдающих посттравматическим стрессовым расстройством.
. Также проводятся дальнейшие исследования по анализу активности мозга во время видеоигр с целью выявления преступников, нейромаркетинга и использования сканирования мозга в государственной безопасности.
