Учёные теперь могут «расшифровывать» мысли людей, даже не касаясь их головы, сообщает The Scientist.
Прошлые методы чтения мыслей основывались на вживлении электродов глубоко в мозг людей. Новый метод, описанный в отчёте, опубликованном 29 сентября в базе данных препринтов bioRxiv, вместо этого основан на неинвазивной технике сканирования мозга, называемой функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ). фМРТ отслеживает поток насыщенной кислородом крови через мозг, а поскольку активным клеткам мозга требуется больше энергии и кислорода, эта информация даёт косвенный показатель мозговой активности.
По своей природе этот метод сканирования не может фиксировать активность мозга в реальном времени, поскольку электрические сигналы, испускаемые клетками мозга, движутся гораздо быстрее, чем кровь движется по мозгу. Но примечательно то, что авторы исследования обнаружили, что они всё ещё могут использовать эту несовершенную прокси-меру для декодирования семантического значения мыслей людей, хотя они и не могут производить дословный перевод.
«Если бы 20 лет назад вы спросили любого в мире когнитивного нейробиолога, выполнимо ли это, они бы над вами посмеялись», — сказал The Scientist старший автор исследования Александр Хут (Alexander Huth), нейробиолог из Техасского университета в Остине.
Для нового исследования, которое ещё не было рецензировано, команда просканировала мозг одной женщины и двух мужчин в возрасте от 20 до 30 лет. Каждый участник прослушал в общей сложности 16 часов различных подкастов и радиопередач за несколько сеансов, пребывая в сканере. Затем команда передала эти сканы компьютерному алгоритму под названием «декодер», который сравнил паттерны в аудио с паттернами в записанной активности мозга.
Затем алгоритм взял запись фМРТ и сгенерировал историю на основе её содержания, при этом история «довольно хорошо» соответствовала оригинальному сюжету подкаста или радиопередачи, сказал Хут The Scientist. Другими словами, декодер смог сделать вывод, какую историю слышал каждый участник, основываясь на активности их мозга. Тем не менее, алгоритм допустил некоторые ошибки, такие как перестановка местоимений персонажей и использование первого и третьего лица. Он «довольно точно знает, что происходит, но не знает, кто что делает», — сказал Хут.
В дополнительных тестах алгоритм смог достаточно точно объяснить сюжет немого фильма, который участники смотрели в сканере. Мало того, он даже смог пересказать историю, которую участники представляли в своих головах. В долгосрочной перспективе исследовательская группа хочет разработать эту технологию, чтобы её можно было использовать в интерфейсах мозг-компьютер, предназначенных для людей, которые не могут говорить или печатать.
