Este computador está aprendendo a ler a mente

A tecnologia moderna permite que neurocientistas examinem o cérebro humano. Mas será que ela também consegue ler a mente? Munidos do aparelho conhecido como eletroencefalograma, ou EEG, e de algumas habilidades de computação, nossos intrépidos neurocientistas tentam examinar os pensamentos de uma pessoa.

Greg Gage: Leitura da mente.
Você já viu em ficção científica:

máquinas capazes de ler pensamentos.

No entanto, hoje existem aparelhos

que podem ler a atividade
elétrica do cérebro.

Chamamos isso de EEG.

Há informações contidas
nessas ondas cerebrais?

Poderíamos treinar um computador
para ler pensamentos?

Meu amigo Nathan vem
trabalhando para invadir o EEG

e criar uma máquina que lê a mente.

[Neurociência Faça Você Mesmo]

É assim que o EEG funciona.

Dentro da cabeça, há um cérebro,

feito de bilhões de neurônios.

Cada um deles envia
uma mensagem elétrica para o outro.

Essas mensagens podem se combinar

e criar uma onda elétrica
que podemos detectar num monitor.

Tradicionalmente, o EEG
dá informações em larga escala,

por exemplo, se estamos
adormecidos ou alertas.

Mas pode nos informar algo mais?

Ele consegue ler pensamentos?

Vamos testar isso.

Não vamos começar
com pensamentos complexos,

mas com algo bem simples.

É possível interpretar o que alguém vê
usando apenas as ondas cerebrais?

Nathan vai começar colocando
eletrodos na cabeça de Christy.

Nathan: Minha vida está enrolada.

(Risos)

GG: Depois ele vai
mostrar a ela várias imagens

de quatro categorias diferentes.

Nathan: Rosto, casa, paisagens
e imagens estranhas.

GG: Enquanto mostramos a Christy
centenas de imagens,

também capturamos as ondas elétricas
no computador de Nathan.

Queremos ver se detectamos
alguma informação visual sobre as fotos

contida nas ondas cerebrais.

Assim, quando terminarmos,
veremos se o EEG

consegue nos dizer
que tipo de imagem Christy está vendo

e, se conseguir, cada categoria
deve acionar um sinal cerebral diferente.

Coletamos todos os dados brutos do EEG

e obtivemos isto.

Tudo parece muito confuso,
então vamos organizá-los por imagem.

Ainda está um pouco turbulento
para ver as diferenças,

mas, se calcularmos a média do EEG
em todos os tipos de imagem,

alinhando ao surgimento
da imagem pela primeira vez,

podemos remover essa turbulência

e, em breve, podemos ver
alguns padrões dominantes

que surgem para cada categoria.

Todos os sinais ainda se assemelham muito.

Vamos olhar mais de perto.

Cerca de 100 milissegundos
após a imagem aparecer,

vemos um aumento positivo
nos quatro casos,

que chamamos de P100, e achamos

que é o que acontece no cérebro
quando reconhecemos um objeto.

Mas, caramba, observe
esse sinal para o rosto.

Parece diferente dos outros.

Há uma queda negativa
de cerca de 170 milissegundos

depois que a imagem é exibida.

O que poderia estar acontecendo aqui?

Pesquisas mostram que o cérebro
possui muitos neurônios

dedicados a reconhecer rostos humanos.

Esse pico N170 pode ser todos os neurônios

que disparam ao mesmo tempo
no mesmo local,

e podemos detectá-lo no EEG.

Há duas informações importantes aqui.

Primeira, os olhos não conseguem
detectar as diferenças em padrões

sem calcular a média do ruído;

e segunda, mesmo depois de removê-lo,

os olhos só conseguem captar
os sinais associados a rostos.

É aqui que nos voltamos
ao aprendizado de máquina.

Os olhos não são muito bons
em captar padrões em dados turbulentos,

mas algoritmos de aprendizado de máquina
são feitos para isso.

Será que podemos pegar
muitas fotos e dados,

introduzi-los e treinar um computador

para conseguir interpretar o que Christy
está vendo em tempo real?

Estamos tentando codificar
as informações que saem do EEG dela

em tempo real

e prever o que os olhos dela estão vendo.

Se funcionar, devemos ver

que, sempre que ela receber
uma imagem de paisagem,

deverá repetir "paisagem";

um rosto, repetir "rosto";

mas descobrimos
que não funciona bem assim.

(Risos)

Tudo bem.

Diretor: O que está havendo aqui?
GG: Precisamos de uma nova carreira.

(Risos)

Tudo bem, foi um grande fracasso.

Mas continuamos curiosos: até onde
poderíamos levar essa tecnologia?

Refletimos sobre o que fizemos.

Percebemos que os dados entravam
muito rápido em nosso computador,

sem coordenação de quando
as imagens apareciam.

Isso equivale a ler uma frase muito longa
sem espaços entre as palavras.

Seria difícil de ler,

mas, com a inclusão dos espaços,

surgem palavras individuais,
e fica muito mais compreensível.

Mas e se trapacearmos um pouco?

Com um sensor, podemos dizer ao computador
a primeira vez que a imagem aparece.

Assim as ondas cerebrais deixam de ser
um fluxo contínuo de informações

e se tornam pacotes
individuais de significado.

Além disso, vamos trapacear um pouco mais,

limitando as categorias a duas.

Vamos ver se conseguimos
ler a mente em tempo real.

Neste novo experimento,

vamos restringi-lo um pouco mais
para sabermos o início da imagem

e limitar as categorias
a "rosto" ou "paisagem".

Nathan: Rosto. Correto.

Paisagem. Correto.

GG: Agora, toda vez que a imagem aparecer,

tiraremos uma foto do início da imagem
e decodificaremos o EEG.

Está ficando correto.

Nathan: Sim. Rosto.

GG: Portanto, há informações
no sinal EEG, o que é legal.

Só tivemos que alinhá-lo
ao início da imagem.

Nathan: Paisagem. Correto.

Rosto. Sim.

GG: Isso significa que há
algumas informações lá.

Se soubermos o momento
em que a imagem apareceu,

poderemos dizer o tipo de imagem,

possivelmente, pelo menos em média,
analisando esses potenciais evocados.

Nathan: Exatamente.

GG: Se você me dissesse, no início
deste projeto, que isso era possível,

eu diria que não.

Eu não achava que poderíamos fazer isso.

Nosso experimento de ler a mente
funcionou mesmo?

Sim, mas tivemos que trapacear muito.

Podemos encontrar
coisas interessantes no EEG,

por exemplo, se olhar
para o rosto de alguém,

mas ele tem muitas limitações.

Talvez haja grandes avanços
no aprendizado de máquina

e, um dia, poderemos decodificar
o que acontece em nossos pensamentos.

Mas, por enquanto, da próxima vez
que uma empresa disser

que pode aproveitar suas ondas cerebrais
para controlar aparelhos,

é seu direito, é seu dever ser cético.