En øy er ikke nødvendigvis kjærlighet

Rapporter fra laboratorier som prøver å dechiffrere innholdet i den menneskelige hjernen er sikkert bekymringsfullt for mange. Ser du nøye på disse teknikkene, vil du roe deg litt ned.

I 2013 lyktes japanske forskere fra Universitetet i Kyoto med en nøyaktighet på 60 %.les drømmer »ved å dekode noen signaler i begynnelsen av søvnsyklusen. Forskerne brukte magnetisk resonansavbildning for å overvåke forsøkspersonene. De bygget databasen ved å gruppere objekter i brede visuelle kategorier. I den siste runden med eksperimenter klarte forskerne å identifisere bildene de frivillige så i drømmene sine.

Aktivering av hjerneregioner under MR-skanning

I 2014 var en gruppe forskere fra Yale University, ledet av Alan S. Cowen, nøyaktig gjenskapte bilder av menneskeansikter, basert på hjerneopptak som ble generert fra respondenter som svar på bildene som ble vist. Forskerne kartla deretter deltakernes hjerneaktivitet og opprettet deretter et statistisk bibliotek over testpersonenes svar på enkeltpersoner.

Samme år ble Millennium Magnetic Technologies (MMT) det første selskapet som tilbyr tjenesten "registrerer tanker ». Ved å bruke vår egen, patenterte, såkalte. , identifiserer MMT kognitive mønstre som samsvarer med pasientens hjerneaktivitet og tankemønstre. Denne teknologien bruker funksjonell magnetisk resonansavbildning (fMRI) og biometrisk videoanalyse for å gjenkjenne ansikter, objekter og til og med identifisere sannhet og løgner.

I 2016 skapte nevroforsker Alexander Huth fra University of California i Berkeley og teamet hans et "semantisk atlas" for å tyde menneskelige tanker. Systemet hjalp blant annet med å identifisere områder i hjernen som samsvarer med ord med lignende betydning. Forskerne utførte studien ved hjelp av fMRI, og deltakerne hørte på sendinger som fortalte forskjellige historier under skanningen. Funksjonell MR avslørte subtile endringer i blodstrømmen i hjernen ved å måle nevrologisk aktivitet. Forsøket viste at minst en tredjedel av hjernebarken var involvert i språkprosesser.

Et år senere, i 2017, utviklet forskere ved Carnegie Mellon University (CMU), ledet av Marcel Just, en måte å identifisere vanskelige tanker påfor eksempel «vitnet skrek under rettssaken». Forskerne brukte maskinlæringsalgoritmer og hjerneavbildningsteknologi for å vise hvordan ulike områder av hjernen er involvert i å bygge lignende tanker.

I 2017 brukte forskere fra Purdue University tankelesing Kunstig intelligens. De satte en gruppe personer på en fMRI-maskin, som skannet hjernen deres og så på videoer av dyr, mennesker og naturscener. Denne typen programmer hadde tilgang til dataene fortløpende. Dette hjalp hans læring, og som et resultat lærte han å gjenkjenne tanker, mønstre av hjerneadferd for spesifikke bilder. Forskerne samlet inn totalt 11,5 timer med fMRI-data.

I januar i år publiserte Scientific Reports resultatene av en studie av Nima Mesgarani ved Columbia University i New York, som gjenskapte hjernemønstre – denne gangen ikke drømmer, ord og bilder, men hørte lyder. De innsamlede dataene ble renset og systematisert av kunstig intelligens-algoritmer som etterligner hjernens nevrale struktur.

Relevans er bare omtrentlig og statistisk

Ovennevnte serie med rapporter om suksessive fremskritt innen tankelesingsmetoder høres ut som en suksessrekke. Imidlertid utvikling nevroformasjonsteknikk sliter med enorme vanskeligheter og begrensninger som gjør at vi fort slutter å tenke at de er nærme på å mestre dem.

For det første, hjernekartlegging vits lang og kostbar prosess. De nevnte japanske «drømmeleserne» krevde så mange som to hundre prøverunder per studiedeltaker. For det andre, ifølge mange eksperter, er rapporter om suksess med «tankelesning» overdrevne og villedende for publikum, fordi saken er mye mer komplisert og ikke ser ut som den er fremstilt i media.

Russell Poldrack, en nevroforsker fra Stanford og forfatter av The New Mind Readers, er nå en av de mest høylytte kritikerne av bølgen av medieentusiasme for nevroimaging. Han skriver tydelig at aktivitet i et gitt område av hjernen ikke forteller oss hva en person faktisk opplever.

Som Poldrack påpeker, er den beste måten å se den menneskelige hjernen i aksjon, eller fMRI, rettferdig indirekte måte ved å måle aktiviteten til nevroner, da det måler blodstrømmen, ikke nevronene i seg selv. De resulterende dataene er svært komplekse og krever mye arbeid for å omsette dem til resultater som kan bety noe for en utenforstående observatør. også ingen generiske maler – hver menneskelig hjerne er litt forskjellig, og det må utvikles en egen referanseramme for hver av dem. Statistisk analyse av data er fortsatt svært kompleks, og det har vært mye debatt i fMRIs fagverden om hvordan data brukes, tolkes og er gjenstand for feil. Det er derfor det trengs så mange tester.

Studien skal utlede hva aktiviteten til bestemte områder betyr. For eksempel er det et område av hjernen som kalles "ventrale striatum". Det er aktivt når en person mottar en belønning som penger, mat, godteri eller narkotika. Hvis belønningen var det eneste som aktiverte dette området, kunne vi være ganske sikre på hvilken stimulans som virket og med hvilken effekt. Men i virkeligheten, som Poldrack minner oss om, er det ingen del av hjernen som unikt kan assosieres med en bestemt mental tilstand. Ut fra aktivitet i et gitt område er det altså umulig å konkludere med at noen faktisk opplever. Man kan ikke engang si at siden "vi ser en økning i aktivitet på hjerneøya (øya), så bør den observerte personen oppleve kjærlighet."

I følge forskeren bør den korrekte tolkningen av alle studiene som vurderes være utsagnet: "vi gjorde X, og dette er en av grunnene til at holmens aktivitet." Selvfølgelig har vi repetisjon, statistiske verktøy og maskinlæring til rådighet for å kvantifisere forholdet mellom en ting til en annen, men de kan på det meste si for eksempel at han opplever tilstand X.

"Med ganske høy nøyaktighet kan jeg identifisere bildet av en katt eller et hus i noens sinn, men mer komplekse og interessante tanker kan ikke tydes," etterlater Russell Poldrack ingen illusjoner. "Men husk at for bedrifter kan til og med en forbedring på 1 % i annonserespons bety stor fortjeneste. En teknikk trenger altså ikke være perfekt for å være nyttig fra et visst synspunkt, selv om vi ikke en gang vet hvor stor fordelen kan være.

Betraktningene ovenfor gjelder selvsagt ikke. etiske og juridiske aspekter neuroimaging metoder. Menneskets tankeverden er kanskje det dypeste riket av privatlivet vi kan forestille oss. I denne situasjonen er det rimelig å si at tankeleseverktøy fortsatt er langt fra perfekte.

Skanner hjerneaktivitet ved Purdue University: