Грег Гейдж: Вы видели, как машины читают мысли
в научно-фантастических фильмах.
Однако уже сейчас есть устройства,
позволяющие считывать электрическую активность мозга.
Они называются ЭЭГ.
Содержится ли в мозговых волнах какая-нибудь информация?
И если да, возможно ли научить компьютер читать мысли?
Мой приятель Натан работает над расшифровкой ЭЭГ,
чтобы создать машину для чтения мыслей.
[Нейронаука на дому]
Вот как работает ЭЭГ.
Ваш головной мозг
состоит из миллиардов нейронов.
Все эти нейроны обмениваются электрическими сообщениями.
Объединяясь, маленькие сообщения создают электрическую волну,
регистрируемую монитором.
Обычно ЭЭГ используется для крупномасштабных явлений,
вроде определения спит человек или нет.
Но можно ли узнать что-либо ещё?
Может ли ЭЭГ читать мысли?
Сейчас мы это проверим
и начнём с простых мыслей.
Пойдём простым путём.
Возможно ли понять, что видит человек только по его мозговым волнам?
Натан начнёт с подсоединения электродов к голове Кристи.
Натан: Не жизнь, а путаница.
(Смех)
ГГ: А потом он покажет ей кучу фотографий
из четырёх различных категорий.
Натан: Лицо, дом, пейзаж и ​​странные картинки.
ГГ: Показывая Кристи сотни фотографий,
мы будем фиксировать электрические волны на компьютере Натана.
Мы хотим выяснить, можно ли по мозговым волнам
получить визуальную информацию о снимках,
и по окончании эксперимента узнаем, можно ли по ЭЭГ понять,
на какую категорию фотографий смотрит Кристи,
и если можно, то каждая категория должна порождать разные сигналы мозга.
Итак, мы собрали все необработанные данные ЭЭГ,
и вот что получилось.
Пока ещё слишком запутанно, поэтому отсортируем графики по снимкам.
Всё ещё слишком много шума, чтобы увидеть какие-либо различия,
но если усреднить ЭЭГ по всем категориям фотографий,
выровняв их по моменту первого появления снимка,
то шум можно убрать,
и вскоре в каждой категории
станут заметны преобладающие шаблоны.
Сигналы всё-таки ещё выглядят очень схожими.
Давайте присмотримся.
Примерно через 100 мс после появления изображения
во всех четырёх случаях заметен положительный подъём.
Назовём его P100, и, видимо, это то,
что происходит в мозге при узнавании предмета.
Но, чёрт возьми, взгляните на сигнал для лиц.
Он выглядит иначе, чем остальные.
Примерно через 170 мс после появления изображения
виден отрицательный спад.
Что здесь может происходить?
Исследования показали, что наш мозг содержит большое количество нейронов
для узнавания лица человека,
так что, возможно, скачок N170 показывает одновременную активацию
всех тех нейронов в одном и том же месте,
что и отражает ЭЭГ.
Отсюда можно сделать два вывода.
Во-первых, человеческий глаз не может обнаружить различия в шаблонах
без усреднения шума,
и во-вторых, даже устранив шум,
наши глаза могут выделить лишь сигналы, связанные с лицами.
Настало время обратиться к машинному обучению.
Наши глаза плохо приспособлены к узнаванию шаблонов в зашумлённых данных,
но алгоритмы машинного обучения предназначены именно для этого,
так что возможно ли на множестве данных в виде фотографий
обучить компьютер способности
понимать в реальном времени, что именно видит Кристи?
Мы попытаемся закодировать информацию,
получаемую от ЭЭГ в реальном времени,
и предсказать, на что смотрит Кристи.
Если это сработает, мы должны увидеть,
что каждый раз, когда она видит пейзаж,
компьютер должен неизменно определять пейзаж.
А при виде лица — лицо,
но мы увидим, что не всё так просто.
(Смех)
ОК.
Режиссёр: Так что здесь происходит? ГГ: Думаю, мне пора менять профессию.
(Смех)
ОК, это был грандиозный провал.
Но всё-таки любопытно, что можно выжать из этой технологии?
Мы пересмотрели проделанную работу
и заметили, что данные поступали на наш компьютер очень быстро,
без какого-либо уведомления о появлении изображения.
Это как читать очень длинное предложение
без пробелов между словами.
Так читать трудно,
но с добавлением пробелов появляются отдельные слова,
и всё становится намного более понятным.
Так что, если немного сжульничать?
Датчик может сообщить компьютеру, когда изображение появится впервые.
Так мозговая волна перестанет быть непрерывным потоком информации
и вместо этого станет набором осмысленных кусочков.
Помимо этого, мы ещё больше сжульничаем,
ограничившись двумя категориями.
Посмотрим, можно ли читать мысли в реальном времени.
В новом эксперименте
мы введём дополнительное ограничение —
знание времени появления изображения —
и ограничимся категориями «лицо» и «пейзаж».
Натан: Лицо. Правильно.
Пейзаж. Правильно.
ГГ: Сейчас, каждый раз при появлении изображения,
мы фиксируем момент его появления
и расшифровываем ЭЭГ.
И получаем правильный ответ.
Натан: Да. Лицо. Правильно.
ГГ: Значит, в сигнале ЭЭГ есть информация, и это круто.
Просто нужно было выровнять его по началу изображения.
Натан: Пейзаж. Правильно.
Лицо. Да.
ГГ: Это значит, что волны мозга несут информацию,
и, если известно время появления изображения,
можно по этим, пусть и усреднённым,
электрическим сигналам определить категорию фотографии.
Натан: Верно.
ГГ: Если бы мне сказали в начале этого проекта, что такое возможно,
я бы ни за что не поверил.
Я был убеждён, что нам такое не под силу.
Значит, эксперимент по чтению мыслей удался?
Да, но нам пришлось много жульничать.
Оказалось, в ЭЭГ можно найти нечто интересное,
например, смотрите ли вы на чьё-то лицо или нет,
но есть ещё много ограничений.
Возможно, машинное обучение будет развиваться семимильными шагами,
и когда-нибудь удастся расшифровать, что происходит в наших мыслях.
Но пока что, услышав утверждение, что ваши мозговые волны
способны управлять какими-то устройствами,
вы вправе, и даже обязаны, отнесись к этому скептически.