Une expérience réalisée par des chercheurs de l’Université de Washington est une mise en scène pour le progrès de la lecture de l’esprit de la technologie. À l’aide de cerveau implants et sophistiqué de logiciels, les chercheurs peuvent maintenant prévoir ce que leurs sujets sont à voir avec une déconcertante rapidité et de précision.
La possibilité d’afficher une image en deux dimensions sur une page ou un écran d’ordinateur, puis de transformer cette image en quelque chose de notre esprit peut immédiatement reconnaître, est un processus neurologique qui reste mystérieux pour les scientifiques. Pour en savoir plus sur le fonctionnement de notre cerveau effectuer cette tâche et de voir si les ordinateurs peuvent recueillir et de prédire ce qu’une personne, c’est de voir en temps réel—une équipe de recherche dirigée par l’Université de Washington neuroscientifique Rajesh Rao et neurochirurgien Jeff Ojermann démontré qu’il est possible de décoder le cerveau humain signaux à une vitesse proche de celle de la perception. Les détails de son travail peut être trouvé dans un nouvel article publié dans la revue PLOS Computational Biology.
L’équipe a demandé l’aide de sept patients en cours de traitement pour l’épilepsie. Les médicaments ne sont pas aider à soulager ses crises, de sorte que ces patients ont reçu temporaire cerveau implants, et les électrodes ont été utilisées pour identifier les points focaux de leurs crises. Des chercheurs de l’université du wisconsin ont vu cela comme une opportunité de réaliser leur expérience. “Qu’ils allaient obtenir les électrodes n’importe quoi”, a noté Ojermann dans un UW NewsBeat article. “Nous étions seulement à leur donner des tâches supplémentaires à faire pendant leur séjour à l’hôpital alors qu’ils sont juste là à attendre.”
Les patients ont montré une séquence aléatoire d’images—images de visages humains, de maisons, de blanc et de gris écrans sur les écrans d’ordinateur en bref 400 millisecondes d’intervalle. Leur tâche était de regarder pour une image d’une tête en bas de la maison.
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Le visage et la maison de la tâche de discrimination. Crédit: Kai J. Miller et coll., 2016/PLOS Computational Biology
Dans le même temps, les électrodes dans leur cerveau ont été connectés à un logiciel qui extrait deux distinctes du cerveau propriétés de signal, à savoir “potentiels liés à l’événement” (lorsque des lots de neurones simultanément de la lumière en réponse à une image) et “large bande spectrale” modifications (signaux qui persistent après l’affichage d’une image).
Comme les images clignotait sur l’écran, un ordinateur échantillonné et numérisé les entrants les signaux du cerveau à un taux de 1 000 fois par seconde. Cette résolution a permis au logiciel afin de déterminer quelle est la combinaison de l’électrode emplacements et les signaux correspondaient le mieux à ce que les patients étaient en train de voir. “Nous avons obtenu des réponses différentes à partir différentes (électrode); certains ont été sensibles aux visages et certains ont été sensibles aux maisons,” Rao dit.
Après la formation, le logiciel, les chercheurs ont exposé les patients à une toute nouvelle série de photos. Sans précédent de l’exposition à ces nouvelles images, l’ordinateur était capable de prédire avec 96% de précision lors un sujet de test était de voir une maison, d’un visage, ou un écran gris. Et il le fait à près de la vitesse de la perception.
Cette compétence ne s’est produite que lorsque l’ordinateur est considérée à la fois comme potentiels liés à l’événement et à large bande à des modifications, comme indiqué dans l’étude, suggère “ils capturer différents et complémentaires les aspects de la question perceptuelle de l’état.”Alors, quand il s’agit de comprendre la façon dont une personne perçoit un complexe de l’objet visuel, il est important de considérer la “vision globale” de grands réseaux de neurones.
Bien qu’intéressante, les résultats de l’étude sont extrêmement limitées. Un véritable test pour le système serait de voir si elle pourrait en apprendre beaucoup plus grand ensemble d’images, y compris les différentes catégories. Il n’est pas immédiatement évident, par exemple, si l’ordinateur pouvait discerner si un patient consulte le visage d’un humain ou d’un chien.
Une fois raffiné, cependant, ce genre de cerveau de décodage peut être utilisé pour construire des mécanismes de communication pour “verrouillé” les patients qui sont paralysés ou qui ont subi un accident vasculaire cérébral. Cette technique pourrait également aider à la cartographie du cerveau, permettant à des chercheurs en neurosciences à identifier les endroits dans le cerveau responsable de certains types d’informations en temps réel.
[PLOS Computational Biology]
Top image: Kai Miller et Brian Donohue