В статье журнала «Nature», команда неврологов описывает компьютерную модель, которая может идентифицировать фотографию, которую человек только что рассматривал, расшифровывая образцы нервной деятельности, собранные магнитно-резонансным томографом.
Исследователи имели небольшой успех при применения метода функционального магнитно-резонансного отображения («fMRI») в предыдущий раз, чтобы определить то, что видели люди. Но в тех исследованиях использовались простые образы (журнал «ScienceNOW» от 25 апреля 2005) или сосредоточивались на том, чтобы сортировать объекты в категориях, например здания и лица (журнал „Science“, 28 сентября 2001). В новом исследовании, невролог Джек Голлант (Jack Gallant) со своими коллегами из Калифорнийского университета, Беркли («University of California, Berkeley»), сделали попытку выполнить более сложную задачу: использовать нервную активность в визуальной коре мозга, чтобы определить, какую фотографию из большой кипы только что просмотрел испытуемый даже если он никогда не видел её прежде.
На первой стадии исследования, два человека, соавторы Кендрик Кей (Kendrick Kay) и Томас Назеларис (Thomas Naselaris) просмотрели 1750 фотографий разнообразных объектов и сцен, в то время как магнитно-резонансный томограф фиксировал ответы в их визуальной коре. Основанный на методе функционального магнитно-резонансного отображения данных, исследователи разделили визуальную кору на маленькие кубики и создали математическую модель, чтобы описать, как каждый из них отвечает на различные визуальные особенности. Например, один кубик мог бы быть самым активным всякий раз, когда фотография содержит близко расположенные вертикальные линии в центре. Комбинируя модели для сотен кубиков, исследователи надеялись предсказать, как визуальная кора отвечает на любое данное изображение.
Чтобы проверить это предсказание, Кей и Назеларис снова легли в томограф и просмотрели 120 фотографий, которые они никогда не видели прежде. Тогда исследователи сравнили визуальную деятельность коры с деятельностью, предсказанной моделью для каждой фотографии. Модель совпала с образцом мозговой деятельности в 110 случаях из 120 у Назелариса и 86 из 120 у Кея. (Слепое угадывание привело бы в среднем к одному правильному совпадению). После этого Назеларис рассмотрел набор из 1000 новых фотографий и модель все еще идентифицировала правильное изображение в 82 % случаев - внушительный результат, учитывая то, что больший набор содержал больше изображений с похожими особенностями.
«Модель включает в себя с трудом полученные данные о том, как визуальная система работает, из предыдущих исследований, - поясняет Брайен Уонделл (Brian Wandell), невролог из Стэнфордского Университета в Пало-Альто, Калифорния («Stanford University in Palo Alto, California»). - Она использует наше знание мозга более глубоко чем другие экспериментов.»
Однако это не означает, что устройство для чтения мыслей на подходе. Голлант поясняет, что новая модель может только идентифицировать фотографии из известного набора - все же, в настоящее время никакая компьютерная модель, использующая данные полученные методом функционального магнитно-резонансного отображения, не может отобразить то, что человек фактически видел. Однажды, возможно сканер сможет показывать визуальное содержание сновидений или памяти, фантазирует Голлант, однако создание такого устройства всё еще далеко в будущем. Другими словами, у вас есть время замолить свои грехи.
Комментарии: