Сразу две научные группы сообщили о независимых, но похожих по сути экспериментах, приблизивших науку ещё на один шаг к пресловутому чтению мыслей. Теперь можно по "отпечатку" мозговой активности вычислить, на какое число или какую картинку только что смотрел человек.

Томограф, необходимый для извлечения подобных образов из мозга человека, – громоздкая штуковина. Но кто знает, во что новая технология выльется завтра? (иллюстрация Naselaris et al.)

О первом достижении сообщили Эвелин Эже (Evelyn Eger) из Парижского университета (Université Paris-Sud) и её коллеги из ряда вузов Франции. Они использовали функциональную томографию для регистрации активности нейронов в теменной доле головного мозга — участке, который в предыдущих исследованиях был увязан с обработкой чисел.

На этот раз учёные применили высокое разрешение, позволяющее различать тонкие картины в работе групп нейронов внутри этого участка. Исследователи предъявляли испытуемым различные числа в двух видах форм — символической (цифры) и несимволической — группы точек. Так выяснилось несколько вещей.

Оба вида чисел вызывают всплеск активности в теменной доле. Но получающаяся при этом картина заметно отлична. То есть по ряду характерных черт можно предсказать — видит человек четыре точки или цифру "4".

Типичное распределение активности клеток сначала было выявлено по результатам множества сеансов просмотра, а затем занесено в модель, способную угадывать, к примеру, число точек на экране, которые видит человек (иллюстрации Eger et al.).

Более того, устойчивые тонкие отличия в активности нейронов наблюдаются и для каждого числа индивидуально (1, 2, 3, 4 и так далее). При этом наиболее ясные различия в образце проявляются для чисел в несимволической форме. И для них же мозговые "рисунки" обладают свойством плавного изменения.

Таким образом, рисунок активных нейронов для шести точек является чем-то переходным между "отпечатками", проявляющимися в мозгу при созерцании пяти и семи точек. Для символических чисел такого чёткого линейного изменения обнаружить не удалось.

Чтобы проверить свои догадки, авторы работы проанализировали типичные рисунки работы нейронов, возникающие при наблюдении разных чисел, и составили программу, которая с высокой долей успеха "говорила", на какое число человек только что глянул, анализируя данные со сканера.

При этом процент верного попадания для групп точек был значительно выше, чем для символических чисел. Для последних уловить закономерности оказалось труднее всего. Эже объясняет это тем, что несимволическое представление эволюционно намного более древнее. (Кстати, большие группы точек успешно подсчитывают обезьяны, а цыплята, пчёлы и рыбы способны считать в пределах четырёх.)

Типичное распределение активности клеток сначала было выявлено по результатам множества сеансов просмотра, а затем занесено в модель, способную угадывать, к примеру, число точек на экране, которые видит человек (иллюстрации Eger et al.).

Типичное распределение активности клеток сначала было выявлено по результатам множества сеансов просмотра, а затем занесено в модель, способную угадывать, к примеру, число точек на экране, которые видит человек (иллюстрации Eger et al.).

"Числа в принципе бесконечны, и очень маловероятно, что мозг может иметь (а мы можем обнаружить) подписи для каждого числа, — говорит Эже. — Существует некий намёк в наших данных, что чем меньше число, тем более чёткая у него подпись, которая может быть связана с их повторяемостью в повседневной жизни. Потребуются ещё исследования, чтобы сказать что-то более определённое об этой связи и о том, как мозг работает с крупными числами".

"Мы только начинаем подступать к основным строительным блокам, на которые, вероятно, опирается символический счёт", — добавила исследовательница. Детали нынешнего опыта Эвелин и её коллеги изложили в статье в Current Biology.

Второй эксперимент был обставлен сходным образом. Только вместо анализа наблюдаемых чисел его авторы занимались поиском характерных рисунков активности, возникающих в зрительной коре при наблюдении фотоснимков определённого характера (портреты, пейзажи, дома, животные, растения, много объектов, мало объектов и так далее), а также при взгляде на изображения предметов той или иной формы.

Все эти знания были "утрамбованы" в программу, которая вычленила характерные подписи для тех или иных свойств и признаков изображений. Далее эта программа с приличной долей попаданий вычисляла, какую фотографию человек только что наблюдал. Или указывала на очень близкий по композиции и семантическому содержанию кадр.

Правда, выбирать ей приходилось из заранее составленной базы в 6 миллионов снимков, по которым ранее и калибровали модель, сообщает Wired. Один из снимков случайным образом показывался человеку в магнитном томографе, а программа должна была узнать его "отпечаток" в голове.

Это ещё не то же самое, что восстановление увиденной испытуемым картинки с нуля, но некое продвижение на пути к данной цели. В будущем эта технология может обрести практические приложения вроде мысленного составления архитектурных проектов или систем мысленной речи (если говорить об аналогичных "отпечатках" при обдумывании слов). Последняя, впрочем, уже реализована, но на иных принципах. Об этом можно прочесть наш мини-обзор.

Авторы опыта с фотографиями — Джек Галлант (Jack Gallant) и его коллеги из Калифорнийского университета в Беркли (UC Berkeley) — отчитались об эксперименте в статье в журнале Neuron.

Заметим, учёные не первый раз действуют по схеме: фиксация рисунков активности нейронов — выявление общих закономерностей и частностей — построение компьютерной модели — "угадывание" мыслей по мозговым "отпечаткам".

Источник http://www.membrana.ru

Прямая ссылка на материал http://www.itlicorp.com/news/2833/