Недавние исследования показали что компьютерный интерфейс способен расшифровать мысли человека

Японские специалисты разработали способ преобразования мыслей в визуальную информацию

Визуализация мыслей человека может оказаться реальностью через несколько лет.

Группа японских специалистов из лаборатории вычислительной неврологии Международного института передовых телекоммуникационных исследований (ATR Computational Neuroscience Laboratories), расположенного близ Киото, разработала способ преобразования мыслей в визуальную информацию, которую можно отобразить на мониторе компьютера. Об этом сообщает научный журнал Neuron.

Суть метода заключается в следующем: когда человек смотрит на какой-либо предмет, свет, отраженный от него, попадает на сетчатку и преобразуется в электрический сигнал, который передаётся по зрительному нерву в соответствующую зону коры головного мозга.

Доктору Юкиясу Камитани (Yukiyasu Kamitani) и его коллегам из ATR, совместно с несколькими учёными из ряда других японских институтов и университетов, удалось перехватить этот сигнал и воссоздать на его основе зрительный образ. По словам исследователей, им впервые удалось распознать индивидуальные модели зрительного восприятия людей.

Обратите внимание

Представители ATR заявили, что этот эксперимент стал первым в мире опытом искусственной визуализации зрительного сигнала на основе анализа мозговой активности.

Не вводя в мозг какие-либо электроды, экспериментаторы научились достаточно чётко определять — что видел испытуемый человек.

Хотя предъявляемые его взору изображения пока ещё чёрно-белые и содержат всего сотню довольно крупных пикселей (применялось изображение 10 х 10), — это огромное достижение в понимании «шаблонов» нейронной активности, связанных со столь сложными процессами, как восприятие зрительной информации.

Опыт японских учёных открывает дорогу к распознаванию в мозге человека и тех изображений, которые он никогда не видел наяву — снов или воображаемых образов.

«Эта технология также может применяться в других сферах, не только в распознавании (в голове) зрительных образов.

В будущем она, возможно, сумеет выявлять чувства и сложные эмоциональные состояния», — такую интересную перспективу рисуют Юкиясу Камитани и его коллеги из лаборатории ATR.

Технология основана на анализе электрических сигналов, поступающих в головной мозг от сетчатки глаза. Для распознавания в мозге зрительных образов применялась функциональная магнитно-резонансная томография (FMRI). Разумеется, никакой томограф не увидит в голове человека визуальный образ.

Все что он может — это показать изменение в кровотоке через определённые зоны коры, связанные с активностью тех или иных групп нейронов.

Но, поняв закономерности в таких изменениях, можно научиться выполнять обратное преобразование — от возбуждения нейронов к тому, что вызвало эту реакцию — будь то голоса, мысли или те же самые картинки, стоящие перед глазами.

Важно

Следует отметить, что этот подход заметно отличается от активно развивающегося параллельного направления «чтения мыслей», в котором применяются специальные шлемы с датчиками электроэнцефалограммы.

С одной стороны, применение громоздкого сканера FMRI (в отличие от носимых на голове датчиков мозговых волн) ограничивает опыты по чтению мыслей стенами лабораторий, с другой, оно позволяет гораздо детальнее разглядеть мгновенные изменения в разных зонах коры, вызываемые тем или иным раздражителем.

Декодирование зрительных мыслей: результат нескольких тестов технологии на двух испытуемых. Вверху — предъявленные картинки. Ниже — сырые реконструированные изображения, каждое получено после одного сканирования. Самый нижний ряд — усреднённые восстановленные картинки.

Иллюстрация Yukiyasu Kamitani).

О «приблизительном угадывании» путём перебора всех вариантов картинок и их сравнения с «мозговым отпечатком» тут не могло быть и речи.

Это слишком непродуктивно, ведь даже картинка, состоящая из 100 чёрных или белых квадратов, в пределе даёт 2100 возможных комбинаций.

Это значит, что машина должна была выявлять в картине активности нейронов практически каждый пиксель увиденной человеком картинки по отдельности.

Для этого компьютер сначала должен был выявить закономерности в отклике тех или иных нейронов на предъявляемые картинки.

Чтобы обучить машину, экспериментаторы показывали испытуемым 440 «стопиксельных» изображений (сгенерированных случайным образом), в течение шесть секунд каждое (с 6-секундными паузами).

Совет

Томограф исправно поставлял компьютеру рисунки активности групп нейронов в зрительной коре (причем — в трехмерном пространстве). Затем последовала ещё серия изображений, но уже не со случайным шумом, а с простыми геометрическими фигурами или отдельными буквами.

После такого обучения программа нашла корреляцию между пикселями на тестовом изображении и включающимися нейронами. А насколько составленные «правила» оказались верны — было легко проверить.

Во-первых, людям предъявляли разнообразные простые рисунки (в пределах все той же решетки 10 х 10 точек), которые с хорошей достоверностью «проявлялись» на мониторе.

А во-вторых, испытуемым показывали слово Neuron — и оно также безошибочно отражалось на компьютерном экране.

Декодирование зрительных мыслей: аналогичный опыт с предъявлением изображений в течение всего 2 секунд. Видно, что восстановленные по «визуальным мыслям» картинки размыты, но вполне опознаваемы.

Иллюстрация Yukiyasu Kamitani.

Ключом к успеху стало построение моделей отклика групп нейронов на разном масштабе для одной и той же картинки.

То есть, получив сигнал с томографа, программа разбивала гипотетическое поле 10 х 10 пикселей (которое ей предстояло заполнить) на перекрывающиеся зоны разного размера (1 х 1 пиксель, 1 х 2 пикселя, 2 х 1, 2 х 2 и так далее).

Затем, пользуясь своими шаблонами, она определяла, какова вероятность, что данная группа пикселей белая, черная или является комбинацией двух этих цветов.

Обратите внимание

Множество таких оценок позволяло машине выставлять цвет уже для каждого пикселя по отдельности, и такое реконструированное изображение оказывалось очень близким к тому, что видел человек на самом деле, хотя, конечно, не совпадало полностью. Детали этой работы можно найти в статье журнала Neuron.

Общий принцип декодирования «зрительных мыслей».

Иллюстрация Yukiyasu Kamitani.

Хотя новая технология пока находится в зачаточном состоянии, до сих пор воспроизведение «мозговых образов» было возможно только в научно-фантастических произведениях, так что впору говорить о серьёзном достижении.

Сегодня учёные способны получать только простейшие картинки, но они уверены, что усовершенствованная технология позволит в подробностях узнавать, о чём человек думает.

Впрочем, чтобы существенно повысить разрешение таких распознаваемых образов, а заодно — научиться считывать и информацию о цвете пикселей, потребуется ещё несколько лет экспериментов.

Однако доктор Кан Чэн (Kang Cheng) из японского института исследования мозга (RIKEN Brain Science Institute) предсказывает, что дальнейшее развитие этой технологии в течение 10 лет не только позволит добавить к картинкам цвет, но вообще — перейти к буквальному чтению мыслей «с некой степенью точности».

Конечная цель японских экспериментаторов — получение качественных цветных образов «напрямую» из мыслей человека.

Иллюстрации с сайтов pinktentacle.com и chunichi.co.jp.

Источник: https://gtmarket.ru/news/culture/2008/12/15/1861

Декодирование мыслей: 6 научных исследований о механизмах мышления

Как работает воображение

Воображение, наравне с романтической любовью, лидирует в списке самых мифологизированных механизмов человеческого мозга. Откуда берутся новые симфонии, как люди додумались до изобретения первых орудий труда, кто подсказывает, как представить проект так, чтобы все ахнули, — все эти вопросы долго считались риторическими.

До тех пор, пока студент Дартмутского института Алекс Шлегель не подошел к ним со всей серьезностью. Описывая результаты своего исследования, он говорит о том, что в основе работы воображения лежит масштабная нейронная сеть — «интеллектуальное рабочее пространство».

Именно она работает с образами, символами, идеями и формирует фокус мышления, необходимый для решения проблем и генерации идей.

Важно

О наличии такой нейронной сети говорилось давно, но вот однозначных доказательств у теории не было. Проводя их поиск, команда исследователей под руководством Шлегеля отобрала 15 добровольцев. Им было дано задание представлять себе абстрактные зрительные образы, а затем комбинировать их, усложняя.

В это время их мозг сканировался с помощью МРТ. Исследователи обнаружили нейронную сеть, распределенную по значительной части мозга, — именно она отвечала за воображаемые манипуляции с образами.

Полученные данные практически полностью подтвердили имевшиеся теоретические данные об «интеллектуальном рабочем пространстве».

«Наша находка помогает понять, как именно устройство мозга выделяет наш вид среди прочих и в перспективе может помочь в воссоздании тех же креативных процессов в машинах», — не без гордости говорит Алекс Шлегель.

Рождены быть эмпатами

Исследование о том, откуда берется одна из важнейших черт нашего вида — способность к сопереживанию, — провели ученые из Университета Вирджинии.

Руководитель проекта Джеймс Коан и его коллеги хотели узнать, какие области мозга отвечают за эмпатию и когда она включаются. Эксперимент состоял в том, что мозг 22 добровольцев сканировался в томографе, в то время как их самих, одного из их друзей или постороннего им человека слегка били током.

Как и предполагали ученые, области мозга испытуемых, ответственные за реакцию на угрозу, активизировались, когда удар угрожал им самим. В случае угрозы удара незнакомца эти области проявляли слабую активность.

Однако когда ударить должны были друга, мозговая активность у испытуемых была точно такой же, как и когда ученые собирались ударить током их самих.

Таким образом, эксперимент показал, что мы чувствуем эмпатию с другими оттого, что ассоциируем их с собой. «Грубо говоря, другие люди становятся частью нас самих — и это не метафора, не лирика, это реальность, — говорит Джеймс Коан. — Вследствие этого наша самоидентификация во многом основана на том, кому мы сопереживаем».

Эмпатия, добавляет Коан, ценное эволюционное приобретение — люди жили и живут под угрозой лишения ресурсов, но, строя дружбу, они приобретают тех, кому могут доверять и кто становится частью их самих.

Таким образом, возможности к получению и защите ресурсов расширяются, а цели становятся общими — это часть стратегии выживания. И хоть времена и меняются, стратегия остается прежней. Наверное, и к лучшему.

Когда форма обретает смысл

Открывая глаза утром, мы вряд ли задумываемся о том, какую огромную аналитическую работу проводит наш мозг, просто чтобы мы увидели будильник, люстру и занавески.

Но форма предметов у нас в голове обретает смысл не сама собой, а как раз благодаря этому анализу.

Где именно и как это происходит, изучали Дэвид Зокколан из итальянского института SISSA совместно с командой Риккардо Зеццина из Политехнического университета Турина.

Совет

Область мозга, интересовавшая ученых, — нижневисочная кора. Это самая развитая из сенсорно-визуальных зон мозга, конечная станция обработки изображения, зафиксированного сетчаткой.

Ее исследования велись давно, но новое слово в них появилось на рубеже 2007–2008 гг.

Если до этого ученые были уверены, что, обработав картинку, нижневисочная кора «передает» ее дальше, в другие области мозга, где та обретает семантический смысл, то после появилась теория о том, что эта же зона мозга отвечает и за смысл изображений.

Разобраться, как все обстоит на самом деле, и попытались Зокколан с коллегами. Проанализировав большой объем данных, полученных на приматах, ученые пришли к неожиданному выводу — нижневисочная кора «не разменивается».

Для всех классов объектов она занимается только визуальной обработкой, а вот когда речь заходит о классе «животные с 4 ногами», то она же отвечает и за семантическую классификацию, то есть за оценку «функционала» увиденного объекта.

Кроме этого, итальянцам удалось выяснить, что эта же зона мозга отвечает и за «низкоуровневое» кодирование изображений, но значение этого открытия ученым только предстоит выяснить.

Фальшивое прошлое

Феномен ложной памяти довольно распространен, он упоминается, например, в судебной практике — бывает, что жертва или свидетель признают свою вину, после чего криминалистам удается выяснить, кто же настоящий преступник. Как именно создаются ложные воспоминания (и воспоминания вообще), исследовала команда нобелевского лауреата Судзуми Тонегавы из Массачусетского технологического института.

Ассоциативные воспоминания формируются как цепочка из взаимосвязанных элементов — картинок, звуков, запахов, ощущений. Эти ассоциации кодируются химическими и физическими изменениями в нейронах и нейронных связях.

Сети нейронов, хранящие воспоминание, называются следами памяти, или энграммами. Именно с ними и работали ученые. Ключевым был вопрос, возможно ли подлинную энграмму заменить ложной.

Фальшивые воспоминания «внушали» мышам.

Обратите внимание

Вначале мышь сажали в клетку А. После того как она изучала ее, ей активировали определенные клетки памяти. На следующий день мышь помещали в клетку B и там слегка ударяли током. В это же время ей активировали те же нейроны, что и в клетке A.

На третий день мышь вновь сажали в клетку A, где она тут же замирала от страха — при том, что здесь она не получала разряда тока.

Дело в том, что у нее включались фальшивые воспоминания: мышь испытывала страх в клетке A, потому что вместе с ударом в клетке B она переживала воспоминания о клетке А.

Исследователи обнаружили, что сразу после вызова ложной памяти уровень активности в «центре страха» мозга мыши был точно таким, как и при реальных воспоминаниях.

«Мы выяснили, что можем реактивировать и менять воспоминания в мозге. Это означает, что сейчас мы можем получить ответы на вопросы, которые до этого поднимались разве что в sci-fi сериалах», — радуется один из исследователей Стив Рамирез.

Читайте также:  Мнение: почему интерес к искусственному интеллекту увеличивается?

Где рождается математика

Научные открытия начинаются не с успешного эксперимента и даже не с формулирования гипотезы. Довольно часто они становятся отложенным результатом плодотворных научных дебатов. Именно на этой стадии находится сейчас масштабное и многообещающее исследование того, откуда же берется математика.

Сегодня языком формул можно описать весь спектр известных науке явлений, от спирали ДНК до спиральных галактик. При этом единого мнения о том, является математика собственным языком вселенной или изобретением человеческого разума, пока нет. Его-то и обсудили четверо ученых по инициативе Фонда норвежского физика-мультимиллионера Фреда Кавли.

Нейробиологи, активно исследующие области мозга, ответственные за математическое мышление, считают, что математика «берется из головы».

«Числа — это не свойство вселенной, но скорее отражение биологической подоплеки того, как люди осмысляют мир вокруг себя», — говорит Рафаэль Нуньез, профессор когнитивистики Калифорнийского университета.

С ним соглашается, Брайан Баттеруорт, почетный профессор когнитивной нейропсихологии Института когнитивной нейронауки Университетского колледжа Лондона: «Числа — скорее мощный способ описания некоторых аспектов вселенной, чем ее неотъемлемая часть».

Источник: https://theoryandpractice.ru/posts/7733-mind-decoder

Чтение мыслей — история и технология прорыва…

Чтение мыслей постепенно становится реальностью. Снимая показания с мозга человека, ученые научились извлекать слова из мыслей, воспроизводить звуки, которые хотел бы произнести немой человек, определять, какую статичную картинку видит перед собой доброволец и даже, что за сцену фильма он смотрит.

Расшифровка сигналов мозга позволила использовать их для управления различными устройствами… Новости об этих достижениях многократно прокатывались по СМИ, но они настолько важны, что мы решили вернуться к ним, и в серии статей постараться зафиксировать крупнейшие достижения в проникновении “внутрь мозга”…

То, что работу мозга сопровождают электрические импульсы, было обнаружено еще в середине XIX века. В 1875 году физиолог В.Я.Данилевский и английский врач Р.Кэтон, независимо друг от друга, записали первые данные по электрической активности мозга собак, кроликов и обезьян. В 1913 году была записана первая электроэнцефалограмма с мозга собаки, а в 1928 году — человека.

В течение всего XX века всё более совершенствовались методы снятия показаний работы мозга и с помощью электроэнцефалографии, т.е. записывая изменения электрических потенциалов с поверхности головы, и с помощью электродов, непосредственно контактирующих с нейронами.

Одиночные электроды и их группы “прикладывались” к открытому мозгу во время операций или вживлялись в мозг на длительное время. Некоторые электроды могут быть настолько тонкими, что проникают внутрь клетки и позволяют записывать внутриклеточные потенциалы. Другие системы электродов позволяют регистрировать активность групп нейронов в разных отделах мозга…

Важно

На основании данных электрической активности мозга было выявлено множество соответствий между работой мозга и состоянием человека, совершаемыми им действиями, возможными заболеваниями…

Игрушка за $99 учит «двигать предметы силой мысли»…
(см. на  Sci-Fact.ru)

Последние же годы простейшие ЭЭГ-устройства используются даже в индустрии развлечений. Управление компьютерной игрой “силой мысли” сейчас доступно любому желающему, достаточно приобрести набор стоимостю не более 300 долларов США…

Главный же на сегодня прорыв в проникновении внутрь работы мозга произошел после разработки технологий томографии.

Рентгеновская компьютерная томография мозга позволила получить подробнейшие трехмерные изображения мозга человека. Современные рентгеновские томографы могут выдавать почти в реальном времени физиологические процессы, происходящие в любом человеческом органе и в т.ч. в мозге.

Толщина одного “среза”, выдаваемого томографом, — порядка 0,5 мм, а время сканирования составляет доли секунды.

Современной томограф это не только чудо инженерной мысли, но и мощнейший вычислительный комплекс — ведь, например, чтобы получить простейшую томограмму размером 200 на 200 пикселей, нужно решить систему из 40000 уравнений…

В 1973 г. в журнале Nature была опубликована статья о создании изображения с помощью ядерного магнитно-резонансного томографа. Этот год принято считать началом эры МРТ — магнитно-резонансной томографии, которая в буквальном смысле позволила увидеть процессы, происходящие в думающем мозге.

МРТ — это метод, основанный на измерении электромагнитного отклика ядер атомов водорода на возбуждение их определённой комбинацией электромагнитных волн в постоянном магнитном поле.

Современные методики МРТ делают возможным неинвазивно исследовать функцию различных органов — измерять скорость кровотока, тока спинномозговой жидкости, определять уровень диффузии в тканях, видеть активацию коры головного мозга при функционировании органов, за которые отвечает данный участок коры (функциональная МРТ).

головы человека.

Функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ) — наиболее востребованный сейчас метод нейровизуализации.  ФМРТ основана на парамагнитных свойствах гемоглобина и дает возможность увидеть изменения кровообращения головного мозга в зависимости от его активности.

Изображения, полученные с помощью ФМРТ, показывают, какие участки мозга активированы (и каким образом) при исполнении определённых заданий.

Большинство ФМРТ томографов дают возможность предъявлять исследуемому человеку изображения, звуковые и тактильные стимулы, а также позволяют совершать некоторые действия.

Совет

А это значит, что ФМРТ можно использовать, чтобы визуализировать структуры мозга и процессы в нем, связанные с восприятием, мышлением и движениям

Таковы главные на сегодняшний день способы нейровизуализации. Благодаря им мы имеемпрорыв к пониманию того, что происходит внутри нашей черепной коробки. А ведь еще совсем недавно чуть не единственным способом изучения работы мозга было наблюдение над людьми, у которых этот самый мозг имел какие-нибудь повреждения…

Как говорит Кристоф Кох (Christof Koch), один из ведущих специалистов в области нейробиологии сознания, — мы живём в уникальный период истории науки, когда реальностью становятся технологии, позволяющие выяснить, как деятельность объективного мозга приводит к появлению субъективного сознания.

Томография, вживление сотен электродов, сверхчувствительные ЭЭГ-устройства и, конечно же, мощные компьютеры, способные анализировать и сопоставлять поступающую от них информацию — всё это делает возможными те первые шаги в “чтении мыслей”, что мы сейчас наблюдаем.

«Я бы сравнил демонстрацию опытов по чтению мыслей с первой фазой космического проекта, — говорит Константин Анохин, известный российский нейробиолог.

Проблема космических путешествий пока не решена: пройдут десятилетия, прежде чем люди будут свободно перемещаться с одной планеты на другую.

Но выход человека в космос свидетельствует, что это возможно. Аналогично и с декодированием мыслей. Эксперименты показывают, что не существует теоретического запрета для выполнения этих задач.

Всё остальное зависит от времени и развития технологий».

В следующих статьях (первая, вторая) мы опишем первые эксперименты по управлению компьютерными программами и различными устройствами с помощью “силы мысли”, в т.ч.

знаменитый эксперимент Мигеля Николелиса, который внедрил в мозг обезьяны группу электродов и добился синхронизации движения настоящей руки животного и её роботизированного аналога (причем анализ данных показал, что обезьяны стали воспринимать это устройство как собственную третью руку, не дублирующую и не заменяющую, а дополняющую существующие две)…

ТЕМЫ: Возможности человека Мозг Нейробиология Технологии Человек BCI Чтение мыслей

Источник: http://sci-fact.ru/1-human-fact/chtenie-myslej-istoriya-i-texnologiya.html

Управление компьютером «силой мысли»: сегодня и завтра

В нашей лаборатории нейроэргономики и интерфейсов мозг — компьютер Курчатовского комплекса НБИКС (нано-био-инфо-когно-социо)-технологий разработан ряд новых методов управления техническими устройствами с помощью электрических сигналов мозга. В частности, нам удалось создать первый интерфейс глаз — мозг — компьютер, работающий на основе анализа электроэнцефалограммы в моменты кратковременных фиксаций взгляда на экранных кнопках.

По моему велению, по моему хотению

Нейроинженерные технологии, позволяющие человеку управлять компьютерами и робототехникой с помощью «силы мысли» — одна из наиболее заметных областей на стыке науки и техники. Каждый год публикуется все больше исследований, связанных с разработкой новых разновидностей интерфейсов мозг — компьютер со все более впечатляющими результами.

Если опубликованное в 2003 году в журнале Neuropsychologia двухстраничное письмо парализованный пациент писал целых шесть месяцев, то в 2010 году журнал Amyotrophic Lateral Sclerosis напечатал статью о полностью парализованном пациенте, который с помощью ИМК вел исследования в области молекулярных нейронаук и руководил небольшой научной лабораторией по электронной почте. Уже больше пяти лет свободно продаются ИМК, с помощью которых можно играть в компьютерные игры без единого движения — одной лишь «силой мысли», и по цене они вполне доступны многим геймерам.

Обратите внимание

В целом же, при взгляде со стороны могут сложиться весьма оптимистичные представления о возможностях прямого взаимодействия между техническими устройствами и мозгом их пользователя. Но в этой, казалось бы, исключительно позитивной картине легко не заметить один нюанс.

Трепанация черепа с семью степенями свободы

Наиболее яркие исследования, связанные с ИМК, которым посвящены статьи в самых престижных научных журналах, — это так называемые инвазивные ИМК. Для «подключения» их к мозгу необходима нейрохирургическая операция, чаще всего — вживление электродов непосредственно в мозг.

Это серьезный риск, неприемлемый для здоровых людей и нежелательный даже для тяжелых пациентов. Кроме того, стоимость таких операций на людях очень высока. Поэтому исследования с использованием инвазивных ИМК в течение еще многих лет будут выполняться в основном на животных.

Общедоступные коммерческие ИМК, как нетрудно догадаться, это неинвазивные ИМК. Их электроды считывают идущие из мозга электрические сигналы прямо с поверхности кожи головы. Иными словами, в этих ИМК используется та самая электроэнцефалограмма (ЭЭГ), которую сейчас требуют при оформлении медицинской справки для ГИБДД.

Еще в 2011 году на международной конференции по ИМК в австрийском городе Граце отмечалось, что ни в одном эксперименте не было показано наличия принципиальной разницы между возможностями инвазивных и неинвазивных ИМК, и этому было дано вполне логичное объяснение.

И те, и другие ИМК получают сигнал только с коры мозга, из-за чего во взаимодействие с ними не могут вовлекаться нижележащие структуры головного и спинного мозга, отвечающие за все нюансы естественного управления движениями.

Но уже через год исследователи из Питтсбурга под руководством Эндрю Шварца, известного специалиста по моторной физиологии, смогли обучить парализованную пациентку, в кору которой были вживлены два 96-канальных блока электродов, управлению роботизированным протезом руки с семью степенями свободы.

Ничего подобного при использовании неинвазивных интерфейсов никогда не удавалось достичь. И, что особенно важно, существует мало оснований надеяться на то, что в случае неинвазивных ИМК сопоставимый прогресс вообще возможен.

Сто тысяч и один нейрон

Важно

При вживлении электродов в кору ИМК может раздельно анализировать сигналы, идущие от одиночных нейронов. Мозг, «почувствовав», что у него появилась возможность выполнять действия во внешней среде с помощью изменения этих сигналов, может реализовать эту возможность, модифицировав работу, по крайней мере, некоторых из нейронов, к которым подключился интерфейс.

Это непростая задача, ведь работа каждого из нейронов тесно связана с работой еще множества других: активирующих или тормозящих этот нейрон, а также тех, кого активирует или тормозит он сам.

Однако, как показали эксперименты группы Эндрю Шварца, кора мозга обладает очень высокой пластичностью, и специальная тренировка позволяет человеку за несколько месяцев в достаточной мере обучить нейроны и создать на их основе эффективный «выход» мозга сразу с несколькими параллельными каналами взаимодействия с ИМК.

При использовании ЭЭГ, регистрируемой на поверхности головы, подключение к отдельным нейронам невозможно. Для того чтобы в ЭЭГ возникло совсем небольшое изменение амплитуды электрического сигнала, требуется синхронная активация десятков и сотен тысяч нейронов.

В противном случае сигнал не будет пропущен «фильтром», который состоит из других нейронов, кровеносных сосудов, мозговых оболочек, костей черепа, подкожной ткани и кожи.

Поэтому создание даже двух параллельных каналов взаимодействия на основе ЭЭГ выглядит крайне сложной задачей.

Слишком много шума

Как же удается обеспечить хоть какое-то функционирование неинвазивных ИМК? Ведь та переписка парализованных людей с родственниками, коллегами и разработчиками ИМК, о которой говорилось выше, стала возможной как раз благодаря использованию интерфейсов, снимающих ЭЭГ с кожи головы.

Дело в том, что уже в первых исследованиях с регистрацией ЭЭГ, проводившихся за много десятилетий до появления ИМК, было показано, что при мысленном выполнении человеком многих задач в этом сигнале происходят настолько крупные изменения, что они видны даже невооруженным глазом.

Совет

Правда, детальные исследования показали, что специфичность связи этих изменений и выполняемых задач не очень высока.

Читайте также:  Искусственный интеллект будет оценивать эмоции человека в социальных сетях

Например, большинство видов умственной деятельности вызывает более или менее генерализованное подавление альфа-ритма (колебаний с частотой около 10 Гц) и усиление бета-ритмов (более высокочастотных колебаний).

Но в компьютерной технике, да и в коммуникации между нейронами с помощью всего лишь двух уровней сигнала в канале связи (единиц и нулей) можно кодировать огромные объемы информации. И некоторые из наиболее эффективных неинвазивных ИМК как раз и используют этот двоичный принцип.

К сожалению, невозможно быстро и часто переключаться от одной мысленной задачи к другой, и это резко ограничивает скорость работы ИМК, которым управляют с помощью мысленных задач.

Разумеется, разработчики нередко пытаются заменить дискретное управление градуальным, которое могло бы резко повысить объем передаваемой через ИМК информации, но оно оказывается слишком неточным.

К тому же, из-за неизбежной сильной «зашумленности» ЭЭГ-сигнала электрической активностью разнообразных нейронных систем, непосредственно не участвующих в управлении, даже распознавание дискретных команд обычно требует неоднократного повтора мысленной задачи или выполнения ее в течение достаточно большого времени (по крайней мере несколько секунд). Только таким путем удается в нужной мере увеличить отношение сигнал — шум и достичь приемлемых значений точности.

Глаз — мозг — компьютер

Можно ли сделать доступные и безопасные неинвазивные ИМК практически полезными при всех тех ограничениях, о которых было сказано? Именно над этим сейчас работают исследователи и разработчики во многих странах мира. Важное направление такой работы — адаптация ИМК к задачам, в которых двоичное кодирование и низкая скорость срабатывания интерфейса приемлемы.

Второе направление — это объединение возможностей ИМК и других современных технологий взаимодействия человека и техники. Именно таким объединением и занимается наша лаборатория: мы разрабатываем гибридные неинвазивные интерфейсы глаз — мозг — компьютер (ИГМК).

Обратите внимание

В ИГМК объединяются интерфейс мозг — компьютер (ИМК) и управление с помощью перемещений и фиксаций взгляда — как правило, на основе айтрекинга (видеоокулографии), точного отслеживания взгляда, использующего анализ видеоизображения глаза. Как и неинвазивные ИМК, такие технологии имеют свои ограничения. Их главная проблема носит название проблемы прикосновения Мидаса.

Пользователь айтрекингового интерфейса приобретает необычные способности. Так, он может управлять компьютером с помощью одних лишь фиксаций взгляда на экранных кнопках.

Но за эти способности ему приходится платить отдачей нежелательных команд, которая происходит при естественных, непроизвольных фиксациях взгляда — как царь Мидас из греческого мифа превращал в золото все, к чему прикасался.

Традиционные подходы к решению проблемы прикосновения Мидаса делают айтрекинговое управление в большинстве его приложений медленным и неудобным. А вот ИГМК потенциально способен дать более универсальные решения, основанные на ЭЭГ-маркерах управления, распознаваемых в онлайн-режиме с помощью ИМК-технологии.

ИГМК появились в мире лишь в последние годы, и до сих пор расширения их возможностей не удавалось достичь из-за слишком механистического сопряжения существующих технологий.

Мозг играет взглядом

Наша лаборатория стремится уходить от механистических подходов и разрабатывать гибридные интерфейсы, составные части которых дополняли бы друг друга максимально эффективно.

Так, в нашем первом ИГМК, где в ИМК-компоненте для отдачи команды роботу применялось распознавание реакций мозга на подсветки, мы использовали то обстоятельство, что попытка отдачи команды путем счета подсветок начинается с перемещения взгляда в позицию, где подсветки возникают.

С использованием детекции этого перемещения взгляда мы достигли нетипичного для неинвазивного ИМК сочетания низкой частоты ошибочных срабатываний (в среднем один раз в 10 минут) и сравнительно высокой скорости отдачи команды (за 3.6 секунды).

Важно

В последующих же работах мы стали использовать принцип «пассивного ИМК». Такие ИМК не требуют от пользователя выполнения специальных мысленных действий — они определяют, когда и какую команду следует отдать, посредством анализа ЭЭГ и учета контекста текущей деятельности.

Чтобы разобраться, какие ЭЭГ-маркеры можно использовать в ИГМК, мы ведем регистрацию ЭЭГ на фоне управления испытуемыми компьютером с помощью фиксаций взгляда. При этом мы, как правило, используем «взглядоуправляемые» игры, специально разрабатываемые нами на основе традиционных компьютерных игр.

Мы записываем ЭЭГ, и когда управление включено, и когда оно выключено, — то есть когда испытуемый может свободно рассматривать то, что он видит на экране, не опасаясь, что компьютер воспримет продолжительную фиксацию взгляда как подачу команды.

Проводя сравнительный анализ этих ЭЭГ, мы находим те компоненты мозговой активности, которые характерны для управления. С помощью пассивного ИМК, нацеленного на выделение таких компонентов, управляющие фиксации уже удается отличать от спонтанных.

От управления взглядом к тренингу внимания

В настоящее время мы ведем эксперименты с онлайн-версией ИГМК, разработанной с учетом наших первых результатов. Испытуемый играет в «глазоуправляемую» версию игры «Линии», переставляя шарики с помощью фиксации взгляда — сначала на шарике, а затем в той позиции, в которую он хочет его переместить.

Во время нескольких первых игр ЭЭГ регистрируется в периоды осуществления управления и в периоды, когда оно отключено, чтобы обучить статистический классификатор, используемый в ИГМК, — как и в обычных ИМК, для эффективного распознавания попыток отдачи команды классификатор должен настроиться на индивидуальные особенности пространственно-временных характеристик мозговой активности данного пользователя.

Затем управление переводится в режим постоянного включения, а для предотвращения непроизвольного срабатывания используются два способа борьбы с «проблемой прикосновения Мидаса».

Первый из них стандартный, заключающийся в повышении минимальной длительности фиксаций взгляда, требующихся для срабатывания интерфейса.

Совет

Второй использует классификацию ЭЭГ, регистрирующейся во время фиксации, и в случае, если классификатор относит этот участок ЭЭГ к классу, соответствующему управлению, интерфейс срабатывает на полсекунды раньше, чем при использовании стандартного способа.

Классификатор в нашем эксперименте настраивается так, чтобы его ошибочные срабатывания, обычно раздражающие игрока и снижающие вовлеченность в процесс управления, случались как можно реже. Сделать это можно за счет повышения вероятности пропуска отдачи команды — ведь в этом случае интерфейс все равно сработает, как только будет достигнут порог фиксации, соответствующий стандартной методике.

Наша гипотеза заключается в том, что быстрое срабатывание ИГМК все же будет ощущаться участниками эксперимента как более желаемое и их мозг постепенно научится при отдаче команд вырабатывать все более четко распознаваемые классификатором компоненты ЭЭГ.

Есть основания думать, что это будет происходить путем повышения концентрации внимания или как-то сопряжено с повышением концентрации внимания. И тогда мы получим не только методику для эффективного управления с помощью ИГМК, но и методику тренировки внимания и, возможно, других когнитивных функций.

Управление техникой «силой мысли» уже сегодня стало вполне доступным благодаря интерфейсам мозг — компьютер. Скорость и точность такого управления пока оставляет желать лучшего. Однако ведущиеся сейчас исследования позволяют надеяться на превращение интерфейсов мозг — компьютер в практически полезную технологию уже в недалеком будущем.

Источник: https://www.kommersant.ru/doc/2735527

Лучшие технологии чтения чужих мыслей

Среда, 5 Ноября 2014, 16:07

Компьютерные программы позволяют читать мысли и даже отображать их на экране

Внутренний голос расскажет все

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли работают над созданием декодера, способного считать мысли человека, а также отображать их в видеоформате.

Когда человек  читает газету или книгу, он слышит звучащий в голове внутренний голос.

Такая виртуальная речь является следствием мозговой деятельности, и, если расшифровать возникающие в ходе этого процесса образы, можно выяснить, о чем думает человек. 

Обратите внимание

Возглавивший исследование Брайан Пэсли поясняет, что когда человек слышит речь, акустические колебания воздуха возбуждают сенсорные нейроны в его внутреннем ухе. Сигналы от этих нейронов передаются в мозг, который путем сложной обработки интерпретирует звуки в слова. Именно на стадии обработки звуковых сигналов в мозге сконцентрировала внимание группа Брайана Пэсли.

В своих исследованиях ученые работали с пациентами, которым для борьбы с эпилепсией уже были внедрены электроды в определенные участки мозга.

Записи сигналов мозговой деятельности, снятых при помощи электродов, показали, что в мозге присутствуют группы нейронов, реагирующих на звуки с различными характеристиками, к примеру, одна группа возбуждалась при звуке, частотой в 1000 Герц, другая — в 2000 Герц.

 На базе этой информации составили компьютерную программу, которая может распознать звуки и расшифровать слова, услышанные испытуемыми. Позже ученые выяснили, что алгоритм, способный услышать то, что слышит человек, способен «читать» и его мысли.

Видео мыслей

Чуть позже команда Брайана Пэсли научилась создавать видео мыслей человека. Данная технология работает на тех же принципах, что и чтение картины мозговой деятельности.

Установка функционального магнитно-резонансного сканирования считывает образы, которые появляются в мозгу у человека, когда он смотрит видео, а затем проводит корреляцию этих образов с изображением на экране. На основе таких данных создана компьютерная модель, которая соотносит картины мозговой деятельности с изображениями.

Для этого ученые накопили огромную базу данных, включившую 18 миллионов секунд видеороликов, взятых на YouTube, и образы мозговых волн, соответствующих этим видеороликам.

Алгоритмы программного обеспечения выбирали наиболее близкие по содержанию видеоролики уже через одну-две секунды после начала анализа мозговой деятельности. Затем мысленные образы и выбранные видеофрагменты объединялись, демонстрируя картину мыслей.

Технологию будут использовать для разработки устройств, получающих видеоизображение прямо из мозга людей. Они, в частности, помогут пациентам, которые не могут говорить в силу различных причин физиологического или психологического характера.

Увеличение разрешающей способности датчиков и более совершенные алгоритмы программной обработки сигналов позволят также создавать портативные устройства, которые найдут применение в самых разных сферах. Так, дизайнер сможет сразу увидеть на экране воплощение своих идей.

Важно

Такие аппараты смогут служить и для записи сновидений, а также проведения исследований в области психологии и психиатрии.

Книга из мозга

Специалисты из нидерландского университета Неймегена, создали программу, позволяющую воспроизводить то, что читает человек без произношения текста вслух.

Возглавивший проект Марсель ван Джервен рассказывает, что интересующую часть головного мозга условно разбили на участки (объемные пикселы), размером 2х2х2 миллиметра, и вся дальнейшая математическая обработка оперировала значениями среднего уровня активности нервных тканей каждого из участков.

Выполняя ряд сложных преобразований, удалось восстановить изображения рассматриваемых объектов, а также нечеткие, но вполне узнаваемые изображения символов текста.

После этого ученые ввели в математическую модель данные о том, как на самом деле выглядят символы текста. Это значительно улучшило способность программы его распознавать: она сравнивает получаемые данные с начертаниями каждого символа и выбирает тот, который наиболее точно подходит к считанному из мозга образу. В результате получается содержание, максимально приближенное к реальному.

Со временем ученые намереваются использовать технологию для воспроизведения того, что человек видел и читал ранее, также его сны и фантазии. Достичь этого позволит мощный сканер MRI, который способный предоставить данные с более высокой точностью и разрешающей способностью. Это позволит оперировать большим количеством объемных пикселов (15 тыс. против 1,2 тыс. нынешних).

Читай по губам!

Спецслужбы и правоохранительные органы разных стран мира используют программы, которые по движениям губ, челюстей и мышц лица человека могут распознать слова, которые произносит человек. Но интонации и эмоциональная составляющая таким программам были не по зубам.

Источник: http://www.dsnews.ua/future/luchshie-tehnologii-chteniya-chuzhih-mysley-05112014144700

Сканирование мозговой деятельности позволяет декодировать мысли людей, их мечты и даже намерения

Джек Гэллэнт присаживается на краешек стула в своей лаборатории в Калифорнийском университете в Беркли, не отрывая взгляда от экрана компьютера, который пытается расшифровать чьи-то мысли.

На левой стороне экрана идут видеоролики, которые Гэллэнт крутил участнику исследования при сканировании мозга. На правой — компьютерная программа по результатам сканирования угадывает, что смотрел человек.

В отрывке из фильма «Война невест» появляется лицо Энн Хэтэуэй, которая ведёт горячий спор с Кейт Хадсон. Алгоритм уверенно выдаёт слова «женщина» и «говорить» крупным шрифтом. Начинается другое видео: подводный мир из документального фильма о дикой природе. Программа старается изо всех сил и в конечном итоге предлагает слова «кит» и «плавать» небольшим, неуверенным шрифтом.

«Это ламантины, но она про них не знает», — Гэллэнт говорит о программе так, словно речь идёт о норовистой студентке. Они обучили программу, поясняет он, демонстрируя ей примеры мозговой деятельности, вызванной рядом изображений и видеоклипов. ПО сталкивалось с большими водными млекопитающими, но ещё не видело ламантинов.

Читайте также:  Искусственный интеллект помогает врачам поставить правильный диагноз

С помощью подобных методов учёные всего мира пытаются декодировать результаты сканирования мозга и понять, чтó люди видят, слышат и осязают, чтó помнят и даже о чём грезят.

Совет

СМИ предположили, что вскоре чтение мыслей перестанет быть фантастикой и коренным образом изменит нашу жизнь. Лондонский еженедельник The Economist предупредил читателей, что пришла пора «бояться», и допустил появление в будущем своего рода телепатии, когда путём сканирования в мозг будут вкладываться нужные кому-то мысли.

Хотя некоторые фирмы действительно стремятся к декодированию работы мозга в различных целях (например, ради исследования рынка или фиксации лжи), учёных больше интересует то, что этот процесс позволяет узнать о самом мозге.

Группа Гэллэнта и другие исследователи пытаются выяснить, что лежит в основе разных закономерностей работы мозга, и выявить коды и алгоритмы, с помощью которых мозг распознаёт окружающий мир.

Тем самым учёные стремятся познать основные принципы организации мозга, как он кодирует воспоминания, поведение и эмоции.

Компьютер натаскивают на определённые закономерности активации областей мозга при виде того или иного объекта. Но при виде, скажем, обуви мы думаем не только о том, что это обувь, но и о том, какого она цвета, нравится она или нет, какие воспоминания и ассоциации с нею связаны и т. п. Всё это сильно осложняет жизнь алгоритму. (Изображение из журнала Nature.)

Выход за пределы кодирования изображений и фильмов потребует огромного качественного скачка. «Я занимаюсь зрением — не потому что это самая интересная часть мозга, — говорит Гэллэнт. — Дело в том, что это самая лёгкая его сторона. Это та часть мозга, с которой есть надежда разобраться, прежде чем я умру». В теории, конечно, данный метод приложим ко всем остальным видам деятельности мозга.

Интерес к декодированию мозга возник около десяти лет назад, когда нейрофизиологи поняли, что функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) даёт много информации, которая остаётся невостребованной.

Метод, напомним, позволяет измерить мозговую деятельность путём выявления областей, которые в тот или иной момент активно насыщаются оксигенированной кровью. В целях анализа мозг делится на «кубики» — вокселы (трёхмерный аналог пикселов).

Исследователи видят, какие вокселы сильнее всего реагируют на раздражители — например, на изображение лица. Отбрасывая не очень активные вокселы, учёные определяют, какие области мозга отвечают за обработку визуальной информации о лице.

Обратите внимание

В свою очередь, методы декодирования запрашивают намного больше информации: их интересуют не только сильные, но и слабые ответы, что позволяет выявить более тонкие закономерности (паттерны) деятельности мозга. Первые исследования такого рода доказали, например, что объекты наблюдения кодируются не только одной небольшой и очень активной областью, но гораздо более распределённым массивом.

Полученные данные вводятся в «классификатор паттернов» — компьютерный алгоритм, который распознаёт закономерности, связанные с определённым изображением или концепцией. После того как программа насмотрелась на паттерны, она может угадывать, что человек видит и о чём думает.

Это уже не просто изображения мозга, на которых всего лишь подсвечены активные области.

Раньше исследования ограничивались локализацией тех или иных процессов в мозге, а теперь появилась возможность тестировать гипотезы о природе психологических процессов, то есть задавать вопросы, к примеру, о силе и распределении памяти, о том, как человеческий мозг выполняет те или иные задачи.

Уже на раннем этапе Джим Хэксби из Дартмутского колледжа (США) и другие смогли показать, что можно получить достаточно информации для угадывания того, на что смотрит человек, — на ножницы, бутылки или обувь.

Вскоре после этого две другие группы независимо подтвердили основополагающие принципы организации человеческого мозга.

Из исследований с электродами, вживлёнными в мозг обезьян и кошек, было известно, что многие области обработки визуальной информации сильно реагируют на ориентацию краёв предметов, объединяя их для создания картины мира.

В головном мозге человека регионы, отвечающие за края, слишком малы, чтобы их можно было рассмотреть с помощью традиционных МРТ-технологий.

Важно

Но, применяя методы декодирования данных МРТ, Джон-Дилан Хейнс и Герейнт Рис из Университетского колледжа Лондона (Великобритания), а также Юкиясу Камитани из ATR Computational Neuroscience Laboratories (Япония) и Фрэнк Тонг из Университета Вандербильта (США) в 2005 году показали, что изображения краёв вызвали образование весьма специфических паттернов и у людей тоже. Исследователи демонстрировали добровольцам линии, протянутые в различном направлении, и воксельная мозаика позволила определить, куда смотрит человек.

Сканирование мозговой деятельности позволяет декодировать мысли людей, их мечты и даже намерения

Сканирование мозговой деятельности позволяет декодировать мысли людей, их мечты и даже намерения

В 2008 году на смену краям пришли сложные картины: группа Гэллэнта разработала декодер, определяющий, какую из 120 фотографий человек рассматривает в данный момент. Это куда более сложная задача, чем угадывание общей категории, к которой принадлежит изображение, или дешифровка линий. Следующим шагом стал декодер, производящий примитивные фильмы о том, что видит испытуемый.

Начиная примерно с 2006 года исследователи разрабатывают декодеры для различных задач: для визуальных образов, возникающих, когда люди воображают ту или иную сцену; для рабочей памяти, когда люди удерживают в памяти какую-нибудь фигуру или факт; для изучения намерений, когда человек принимаете решение сложить или вычесть. Последнее — самое сложное, ибо картинки, например, можно сгруппировать по цвету и содержанию, а правила, которым подчиняются намерения, установить не так-то просто, поясняет г-н Хейнс, работающий ныне в Центре вычислительной неврологии им. Бернштейна в Берлине (ФРГ).

У лаборатории Гэллэнта есть предварительные данные о том, насколько это трудно.

На примере компьютерной игры Counter-Strike исследователи попытались угадать, пойдёт игрок влево или вправо, будет преследовать врага или выстрелит.

Намерения относительно передвижения более или менее удалось расшифровать, но всё остальное в данных МРТ захлестнули эмоциональные сигналы, которые были особенно сильны, когда игрок стрелял и когда его персонажа убивали.

Те же трудности ожидают исследователей сновидений. Камитани и его коллеги укладывали человека спать в сканере, а затем периодически будили и требовали рассказать, что снилось. Поначалу учёные пытались реконструировать визуальную информацию, но сдались и перешли на словесные категории. Программа с 60-процентной точностью угадывала, когда грезились автомобили, текст, мужчины и женщины.

Совет

Проблема прежде всего в субъективном характере сновидений, подчёркивает г-н Камитани. Когда мне кажется, что я что-то вижу, могут быть задействованы не только зрительные центры, но и многие другие, поэтому построить воксельную модель невероятно тяжело.

Декодирование основывается на том факте, что можно установить корреляции между активностью мозга и внешним миром. Простой идентификации этих корреляций достаточно, если вы хотите всего лишь с помощью сигналов мозга командовать механической рукой. Но Гэллэнт и другие идут дальше: их интересует, как мозг организует и хранит информацию. Без этого невозможно «взломать» самые сложные его коды.

Ситуация осложняется тем, что каждая область мозга собирает информацию из других сетей и не только объединяет её, но и, возможно, меняет способ её выражения. Неврологи только постфактум могут понять, какие трансформации она пережила и в какой момент.

Мозг не инженерный проект, он пользуется принципами, которые вовсе не обязательно понятны человеческому разуму и математическим моделям. «Мы не проектируем мозг: он дан нам, — говорит г-н Гэллэнт. — У нас нет никаких математических средств моделирования такого рода систем».

Даже при наличии большого объёма данных о работе той или иной области мозга нет готового набора уравнений, описывающих эти данные, их отношения и то, как они меняются со временем.

Николаус Кригескорте из Кембриджа считает, что сложно понять уже то, как кодируется визуальная информация, хотя именно зрительная система — самая понятная часть мозга. «Зрение — одна из самых трудных задач искусственного интеллекта, хотя поначалу мы думали, что справиться с нею намного легче, чем научить компьютер играть в шахматы или доказывать теоремы», — отмечает учёный.

В общем, создание модели декодирования, которую можно было бы приложить ко всему мозгу, а тем более к мозгу, меняющемуся во времени, — очень сложная проблема.

Как правило, нынешние декодеры строятся на работе индивидуального мозга и на наблюдениях за относительно простыми видами деятельности — например, на бинарном выборе (картинка «А» или картинка «Б»).

Обратите внимание

Несколько групп пытаются создать такой декодер, который подошёл бы к любому мозгу. По признанию г-на Хэксби, пока получается не очень хорошо: всё-таки мозг у нас разный.

Если стандартизация окажется невозможной, придётся забыть о многих вышеупомянутых приложениях относительно «чтения мыслей» (тем более относительно мыслей бессознательных, скрытых от самого субъекта).

Г-н Хейнс рассказывает, что однажды с ним связались из компании Daimler и спросили, можно ли научиться распознавать предпочтения автолюбителей. В принципе это возможно, однако сейчас по сканированию мозга нельзя определить, какой из 30 предложенных товаров выберет человек и почему.

Так что пусть маркетологи пока придерживаются традиционных методов, говорит учёный, у них это неплохо получается.

Интересуются декодированием мозга и фирмы, которые хотели бы предложить правосудию более совершенный детектор лжи.

Хэнк Грили из Стэнфордского университета (США) написал в «Оксфордском справочнике по нейроэтике» (2011), что можно было бы не только уличать преступников и лжесвидетелей, но и проверять достоверность воспоминаний, а также выявлять предубеждения у присяжных заседателей и судей.

Некоторые специалисты по этике убеждены, что мысли и желания человека должны оставаться его личным делом, но Юлиан Савулеску из Оксфордского университета (Великобритания) не видит причин для страха, если методы декодирования будут использоваться должным образом.

Он считает, что анализ «мыслей» ничем не отличается от анализа сказанного, которым занимаются следователи и судьи. Согласиться с его точкой зрения, однако, трудно, ибо мы, говоря по совести, не очень-то знаем свои мысли и что такое мысль вообще.

Важно

Г-н Хейнс как-то провёл исследование, в котором добровольцы совершали один тур по виртуальным домам, а затем, уже под присмотром сканера, — другой. Предварительные результаты показали, что данные МРТ позволяют определить, в каких домах участники уже побывали.

Подразумевается, что такая техника подскажет, был ли подозреваемый на месте преступления. Но применять её в целях правосудия проблематично.

А если человек там был, но запамятовал? Или посетил то место за неделю до преступления? Наконец, сканер можно просто обмануть, усердно думая о чём-то другом.

Учёные сомневаются в том, что декодирование будет широко использоваться. Во-первых, для этого требуется 15-тонное оборудование стоимостью $3 млн.

Во-вторых, человек должен согласиться лежать неподвижно и активно думать потайные думы. И даже в этом случае высока вероятность ошибки.

По признанию специалистов, психологи уже сейчас располагают более надёжными и дешёвыми способами «чтения мыслей».

Источник: http://othereal.ru/skanirovanie-mozgovoj-deyatelnosti-pozvolyaet-dekodirovat-mysli-lyudej-ix-mechty-i-dazhe-namereniya/

Ссылка на основную публикацию