Вчені знайшли спосіб читати думки за допомогою МРТ

DMX/Rynek Zdrowia

Це, здається, є першим метод неінвазивної реконструкції мови активності мозку за допомогою функціональної магнітно-резонансної томографії.

Дослідники з Техаського університету стверджують, що створили алгоритм «декодера», який може реконструювати думки людини, просто відстежуючи активність її мозку за допомогою звичайного МРТ-сканера, повідомляє The Scientist.

Це дослідження, яке ще належить рецензувати, може закласти основу для набагато більш ефективних інтерфейсів мозок-комп'ютер, покликаних краще допомогти тим, хто не може говорити чи друкувати.

У ході експерименту дослідники використовували МРТ-апарати для вимірювання змін кровотоку, а не імпульсів окремих нейронів, які сумно відомі своєю "шумністю" та складністю для розшифровки. думали, слухаючи 16 годин подкастів та радіорепортажів.

Вони використовували ці дані для навчання алгоритму, який, за їхніми словами, може пов'язувати ці зміни кровотоку з тим, що випробувані слухали зараз.

Результати були багатообіцяючими: декодер зміг "досить добре" вивести значення, як повідомив The Scientist нейробіолог та співавтор з Техаського університету Олександр Хут.

Але система мала деякі недоліки. Наприклад, декодер часто плутав, хто що говорить у радіозаписах та підкастах. Іншими словами, алгоритм «досить достеменно знає, що відбувається, але не знає, хто що робить», — пояснив Хут.

Алгоритм також не зміг використати те, що він дізнався з семантики сканування мозку одного учасника, і застосувати це до сканування іншого учасника, що інтригує.

Попри ці недоліки, декодер навіть зміг вивести історію, коли учасники дивилися німий фільм, а це означає, що він не обмежується розмовною мовою. Це говорить про те, що ці результати можуть допомогти нам зрозуміти функції різних областей мозку і те, як вони перекривають один одного при осмисленні світу.

Інші нейробіологи, які не брали безпосередньої участі, були вражені. Сем Нестасе, дослідник і лектор Прінстонського інституту неврології, назвав це дослідження «дивовижним», заявивши The Scientist, що «якщо у вас є досить розумна система моделювання, ви дійсно можете отримати дивовижну кількість інформації» з такого роду даних. запису.

Юкіясу Камітані, фахівець з обчислювальної нейробіології з Кіотського університету, погоджується, розповідаючи The Scientist, що дослідження "закладає міцну основу для додатків [інтерфейсу мозок-комп'ютер]".

Джерела: The Scientist