Egy sziget nem feltétlenül szerelem

Az emberi agy tartalmát megfejteni próbáló laboratóriumok jelentései minden bizonnyal sokakat foglalkoztatnak. Ha alaposan megvizsgáljuk ezeket a technikákat, egy kicsit megnyugszunk.

2013-ban a Kiotói Egyetem japán tudósai 60%-os pontossággal értek el eredményt.olvasni álmokat »egyes jelek dekódolásával az alvási ciklus elején. A tudósok mágneses rezonancia képalkotást alkalmaztak az alanyok megfigyelésére. Az adatbázist úgy építették fel, hogy az objektumokat széles vizuális kategóriákba csoportosították. A legutóbbi kísérleti körben a kutatóknak sikerült azonosítaniuk azokat a képeket, amelyeket az önkéntesek álmukban láttak.

Az agyi régiók aktiválása MRI szkennelés során

2014-ben a Yale Egyetem kutatóinak egy csoportja, Alan S. Cowen vezetésével, pontosan újraalkotott emberi arcképek, agyi felvételek alapján, amelyeket a megjelenített képekre válaszul generáltak a válaszadók. A kutatók ezután feltérképezték a résztvevők agyi aktivitását, majd statisztikai könyvtárat készítettek a tesztalanyok egyénekre adott válaszaiból.

Ugyanebben az évben a Millennium Magnetic Technologies (MMT) volt az első olyan vállalat, amely ezt a szolgáltatást kínálta.gondolatok rögzítése ». Saját, szabadalmaztatott, ún. , az MMT olyan kognitív mintákat azonosít, amelyek illeszkednek a páciens agyi tevékenységéhez és gondolkodási mintáihoz. Ez a technológia funkcionális mágneses rezonancia képalkotást (fMRI) és biometrikus videoelemzést használ az arcok, tárgyak felismerésére, sőt az igazság és hazugság azonosítására is.

2016-ban Alexander Huth, a Berkeley-i Kaliforniai Egyetem idegtudósa és csapata elkészített egy "szemantikai atlaszt" az emberi gondolatok megfejtése. A rendszer többek között segített azonosítani azokat az agyterületeket, amelyek hasonló jelentésű szavaknak felelnek meg. A kutatók fMRI segítségével végezték a vizsgálatot, és a résztvevők különböző történeteket mesélő adásokat hallgattak a vizsgálat során. A funkcionális MRI a neurológiai aktivitás mérésével finom változásokat mutatott ki az agy véráramlásában. A kísérlet kimutatta, hogy az agykéreg legalább egyharmada részt vesz a nyelvi folyamatokban.

Egy évvel később, 2017-ben a Carnegie Mellon Egyetem (CMU) tudósai Marcel Just vezetésével kifejlesztették a nehéz gondolatok azonosításának módjapéldául "a tanú sikoltozott a tárgyalás alatt". A tudósok gépi tanulási algoritmusokat és agyi képalkotó technológiát használtak annak bemutatására, hogy az agy különböző területei hogyan vesznek részt a hasonló gondolatok felépítésében.

2017-ben a Purdue Egyetem kutatói gondolatolvasást használtak Mesterséges intelligencia. FMRI-készülékre helyeztek egy csoport alanyt, akik átvizsgálták az agyukat, és videókat néztek állatokról, emberekről és természeti jelenetekről. Az ilyen típusú programok folyamatosan hozzáfértek az adatokhoz. Ez segítette a tanulást, és ennek eredményeként megtanulta felismerni a gondolatokat, az agy viselkedési mintáit konkrét képekhez. A kutatók összesen 11,5 órányi fMRI adatot gyűjtöttek össze.

Idén januárban a Scientific Reports publikálta Nima Mesgarani, a New York-i Columbia Egyetem kutatója által végzett tanulmány eredményeit, amely az agyi mintákat – ezúttal nem álmokat, szavakat és képeket, hanem hangokat hallott. Az összegyűjtött adatokat az agy idegi szerkezetét utánzó mesterséges intelligencia algoritmusok tisztították és rendszerezték.

A relevancia csak hozzávetőleges és statisztikai jellegű

A gondolatolvasási módszerek egymást követő fejlődéséről szóló beszámolók fenti sorozata sikersorozatnak tűnik. Azonban a fejlődés neuroformációs technika hatalmas nehézségekkel és korlátokkal küszködik, amelyek miatt hamar abbahagyjuk azt a gondolatot, hogy közel állnak ezek elsajátításához.

Először is, agyi feltérképezés tréfa hosszú és költséges folyamat. A fent említett japán "álomolvasók" vizsgálati résztvevőnként kétszáz próbakört igényeltek. Másodszor, sok szakértő szerint a „gondolatolvasás” sikereiről szóló jelentések eltúlzottak és félrevezetik a közvéleményt, mivel az eset sokkal bonyolultabb, és nem úgy néz ki, mint a médiában.

Russell Poldrack, a stanfordi idegtudós és a The New Mind Readers szerzője jelenleg az egyik leghangosabb kritikusa a média neuroimaging iránti lelkesedésének hullámának. Világosan leírja, hogy az agy egy adott területén végzett tevékenység nem árulja el, hogy az ember valójában mit tapasztal.

Amint Poldrack rámutat, a legjobb módja annak, hogy az emberi agy működését, vagy az fMRI-t nézzük, az igazság közvetett módon a neuronok aktivitásának mérésével, mivel a véráramlást méri, nem magukat az idegsejteket. A kapott adatok nagyon összetettek, és sok munkát igényelnek olyan eredményekké alakítani, amelyek jelenthetnek valamit egy külső szemlélő számára. is nincsenek általános sablonok – minden emberi agy kicsit más, és mindegyikhez külön referenciakeretet kell kidolgozni. Az adatok statisztikai elemzése továbbra is nagyon összetett, és az fMRI szakmai világában sok vita folyik az adatok felhasználásáról, értelmezéséről és tévedéséről. Ezért van szükség annyi tesztre.

A vizsgálat célja arra következtetni, hogy mit jelent az adott területek tevékenysége. Például van egy agyterület, amelyet "ventrális striatumnak" neveznek. Akkor aktív, ha egy személy jutalmat kap, például pénzt, ételt, édességet vagy drogot. Ha a jutalom lenne az egyetlen, ami aktiválta ezt a területet, akkor egészen biztosak lennénk, hogy melyik inger működött és milyen hatással. A valóságban azonban, amint arra Poldrack emlékeztet, az agynak nincs olyan része, amely egyedileg társítható lenne egy adott mentális állapothoz. Így egy adott területen végzett tevékenység alapján nem lehet arra következtetni, hogy valaki valóban tapasztal. Még azt sem lehet mondani, hogy mivel „az agyszigeten (szigeten) aktivitásnövekedést látunk, akkor a megfigyelt személynek meg kell tapasztalnia a szeretetet”.

A kutató szerint az összes vizsgált tanulmány helyes értelmezése a következő állítás kell, hogy legyen: "X-et csináltunk, és ez az egyik oka a sziget aktivitásának". Természetesen állnak rendelkezésünkre az ismétlés, a statisztikai eszközök és a gépi tanulás, amellyel számszerűsíthetjük egyik dolog kapcsolatát a másikkal, de legfeljebb azt mondhatják például, hogy X állapotot él át.

„Elég nagy pontossággal meg tudom azonosítani valaki fejében a macska vagy a ház képét, de az összetettebb és érdekesebb gondolatokat nem lehet megfejteni” – nem hagy illúziókat Russell Poldrack. „Ne feledje azonban, hogy a cégek számára a hirdetések válaszidejének 1%-os javulása is nagy nyereséget jelenthet. Így egy technikának nem kell tökéletesnek lennie ahhoz, hogy egy bizonyos szempontból hasznos legyen, bár nem is tudjuk, mekkora haszna lehet.

Természetesen a fenti megfontolások nem érvényesek. etikai és jogi szempontok neuroimaging módszerek. Az emberi gondolkodás világa a magánélet talán legmélyebb területe, amit el tudunk képzelni. Ebben a helyzetben jogos azt mondani, hogy a gondolatolvasó eszközök még mindig messze vannak a tökéletestől.

Agyi aktivitás vizsgálat a Purdue Egyetemen: