Следва извадка от Бъдещето на ума , от Мичио Каку.
Някои историци смятат, че Худини е най-великият магьосник, живял някога. Неговите спиращи дъха бягства от заключени, запечатани камери и смъртоносни каскади оставиха публиката да ахне. Можеше да накара хората да изчезнат и след това да се появят отново на най-неочаквани места. И можеше да чете мислите на хората.
Или поне така изглеждаше.
Худини се постара да обясни, че всичко, което прави, е илюзия, поредица от хитроумни трикове. Четенето на мисли, напомняше той на хората, беше невъзможно. Той беше толкова възмутен, че безскрупулни магьосници мамят богати покровители, като изпълняват евтини салонни трикове и сеанси, че се нае да обиколи страната, разкривайки фалшификати. Той дори беше в комисия, организирана от Scientific American , който предлагаше щедра награда на всеки, който можеше положително да докаже, че притежава психическа сила. (Никой никога не е взел наградата.)
Худини вярваше, че истинската телепатия е невъзможна. Но науката доказва, че Худини греши.
Сега телепатията е обект на интензивни изследвания в университети по света, където учените вече са успели да разчетат отделни думи, образи и мисли на нашия мозък чрез комбиниране на най-новата технология за сканиране със софтуер за разпознаване на образи. Това може да революционизира начина, по който общуваме с жертви на инсулт и злополука, които са „заключени“ в телата си, неспособни да формулират мислите си освен чрез мигане на очите си. Но това е само началото. Може също радикално да промени начина, по който взаимодействаме с компютрите и външния свят.
Както знаем, мозъкът е електрически. Като цяло всеки път, когато един електрон се ускори, той излъчва електромагнитно излъчване. Същото важи и за електроните, които осцилират в мозъка. Звучи като нещо от научната фантастика или фантазията, но хората естествено излъчват радиовълни. Но тези сигнали са твърде слаби, за да бъдат открити от други, и дори да можем да възприемем тези радиовълни, ще ни бъде трудно да ги разберем. Но компютрите променят всичко това. Учените вече са успели да получат груби приближения на мислите на човек с помощта на ЕЕГ сканиране. Субектите поставят шлем от ЕЕГ сензори на главата си и се концентрират върху определени картини, да речем, изображението на кола или къща. След това ЕЕГ сигналите бяха записани за всяко изображение и в крайна сметка беше създаден елементарен речник на мисълта, с едно към едно съответствие между мислите на човек и ЕЕГ изображението. Тогава, когато на човек беше показана снимка на друга кола, компютърът разпознаваше този ЕЕГ модел.
Предимството на ЕЕГ сензорите е, че са неинвазивни и бързи. Просто слагате каска, съдържаща много електроди върху повърхността на мозъка и ЕЕГ може бързо да идентифицира сигнали, които се променят на всяка милисекунда. Но проблемът с ЕЕГ сензорите, както видяхме, е, че електромагнитните вълни се влошават, докато преминават през черепа, и е трудно да се локализира точният източник. Този метод може да разбере дали мислите за кола срещу къща, но не може да пресъздаде изображение на колата. Това е мястото, където идва работата на д-р Галант.
ВИДЕО НА УМА
Епицентърът на голяма част от това изследване е Калифорнийският университет в Бъркли, където получих докторска степен. в теоретичната физика преди години. Имах удоволствието да обиколя лабораторията на д-р Джак Галант, чиято група е постигнала подвиг, смятан някога за невъзможен: заснемане на видео мислите на хората. „Това е голям скок напред в реконструирането на вътрешни образи. Отваряме прозорец към филмите в съзнанието си“, казва д-р Галант.
Когато посетих неговата лаборатория, първото нещо, което забелязах, беше екипът от млади, нетърпеливи постдокторанти и докторанти, сгушени зад екраните на компютрите си, гледайки напрегнато видео изображения, реконструирани от нечии мозъчни сканирания. Говорейки с екипа му, се чувствате сякаш сте свидетели на научната история в процес на създаване.
Д-р Галант ми обясни, че първо субектът лежи легнал върху носилка, която бавно се вкарва с главата напред в огромна, най-съвременна машина за ЯМР, струваща над 3 милиона долара. След това на субекта се показват няколко филмови клипа (като филмови трейлъри, лесно достъпни в YouTube). За да натрупате достатъчно данни, трябва да седите неподвижно с часове, гледайки тези клипове, наистина трудна задача. Попитах един от пост-докторите, д-р Шинджи Нишимото, как са намерили доброволци, които са готови да лежат неподвижно часове наред само с фрагменти от видеозаписи, за да заемат времето. Той каза, че хората в стаята, студентите и постдокторантите, доброволно са били опитни зайчета за собствените си изследвания.
Докато субектът гледа филмите, машината за ЯМР създава 3D изображение на кръвния поток в мозъка. ЯМР изображението изглежда като огромна колекция от 30 000 точки или воксели. Всеки воксел представлява точка на невронна енергия, а цветът на точката съответства на интензитета на сигнала и кръвния поток. Червените точки представляват точки с голяма невронна активност, докато сините точки представляват точки с по-малка активност. (Окончателното изображение прилича много на хиляди коледни светлини във формата на мозък. Веднага можете да видите, че мозъкът концентрира по-голямата част от умствената си енергия във зрителната кора, докато гледате тези видеоклипове.)
Първоначално тази цветна 3D колекция от точки изглежда като безсмислици. Но след години на изследване, д-р Галант и колегите му са разработили математическа формула, която започва да прави връзки между определени характеристики на картината (ръбове, текстури, интензитет и т.н.) и вокселите на ЯМР. Например, ако погледнете граница, ще забележите, че това е регион, разделящ по-светлите и по-тъмните области и следователно ръбът генерира определен модел от воксели. Като кара субект след субект да гледа толкова голяма библиотека от филмови клипове, тази математическа формула е усъвършенствана, позволявайки на компютъра да анализира как всички видове изображения се преобразуват във воксели с ЯМР. В крайна сметка учените успяха да установят пряка корелация между определени MRI модели на воксели и всяка картина. „Изградихме модел за всеки воксел, който описва как информацията за пространството и движението във филма се картографира в мозъчната активност“, ми каза д-р Нишмото.
В този момент на пациента се показва трейлър на друг филм, докато компютър анализира воксели, генерирани по време на гледането, и пресъздава грубо приближение на оригиналното изображение. (Компютърът избира изображения от 100 филмови клипа, които най-много приличат на този, който субектът току-що е видял, и след това обединява изображения, за да създаде близко приближение.) По този начин компютърът може да създаде размито видео на визуални изображения, преминаващи през вашия ум. Математическата формула на д-р Галант е толкова гъвкава, че може да вземе колекция от ЯМР воксели и да я преобразува в картина или може да направи обратното, като направи снимка и след това я преобразува в ЯМР воксели.
Имах възможност да гледам един от видеоклиповете, създадени от групата на д-р Галант, и беше много впечатляващ. Гледането му беше като гледане на филм през тъмни очила с лица, животни, улични сцени и сгради: въпреки че не можете да видите детайлите в близък план, можете ясно да идентифицирате вида на обекта, който виждате.
Бъдещето на ума: Научното търсене за разбиране, подобряване и овластяване на ума
КупуваТази програма може не само да декодира това, което гледате, но и да декодира въображаеми образи, циркулиращи в главата ви. Да кажем, че сте помолени да помислите за Мона Лиза. Ние знаем от MRI сканиране, че дори и да не гледате картината с двете си очи, зрителната кора на мозъка ви ще светне. След това програмата на д-р Галант сканира мозъка ви и прелиства своите файлове с данни от снимки, опитвайки се да намери най-близкото съвпадение. В един експеримент, който видях, компютърът избра снимка на актрисата Селма Хайек като най-близко приближение до Мона Лиза. Разбира се, обикновеният човек може лесно да разпознае стотици лица, но фактът, че компютърът е анализирал изображение в мозъка на човек и след това е избрал тази картина от милиони произволни снимки, с които разполага, все още е доста впечатляващ.
Целта на целия този процес е да се създаде точен речник, който ви позволява бързо да съпоставите обект в реалния свят с MRI модела в мозъка ви. По принцип подробното съвпадение е много трудно и ще отнеме години, но някои категории всъщност са лесни за четене само чрез прелистване на някои снимки. Д-р Станислас Дехен от Колеж дьо Франс в Париж изследваше ЯМР сканиране на париеталния лоб, където се разпознават числата, когато един от неговите пост-документи небрежно спомена, че само чрез бързо сканиране на ЯМР модела, той може да каже какъв номер има пациентът гледаше. Всъщност числата създават отличителни модели върху MRI сканирането.
Това оставя отворен въпроса кога бихме могли да имаме видеоклипове с качество на картината на нашите мисли. За съжаление информацията се губи, когато човек визуализира изображение. Сканирането на мозъка потвърждава това: когато сравните MRI сканирането на мозъка, когато той гледа цвете, с MRI сканирането, когато мозъкът мисли за цвете, веднага виждате, че второто изображение има много по-малко точки от първото. Така че, въпреки че тази технология ще се подобри значително през следващите години, тя никога няма да бъде перфектна. Това напомня на кратка история, която веднъж прочетох, където човек среща джин, който предлага да създаде всичко, което човекът може да си представи. Мъжът веднага иска луксозна кола, реактивен самолет и милион долара. В началото мъжът е във възторг. Но когато разглежда тези предмети в детайли, той вижда, че колата и самолетът нямат двигатели, а изображението върху парите е замъглено. Всичко е безполезно. Това е така, защото нашите спомени са само приближения към истинското нещо.
Но като се има предвид бързината, с която учените започват да декодират ЯМР моделите в нашия мозък, означава ли това, че скоро ще можем да отидем отвъд виждането на изображенията, до действителното четене на думи и мисли, циркулиращи в ума?
ЧЕТЕНЕ НА МЪСЛИТЕ
Всъщност, в сграда до лабораторията на Галант, д-р Брайън Пасли и колегите му буквално четат мисли - поне по принцип. Един от постдокторантите там, д-р Сара Шчепански, ми обясни как са в състояние да идентифицират думите в ума.
Учените са използвали така наречената ECOG (електрокортикограма) технология, която е огромно подобрение в сравнение с бъркотията от сигнали, произвеждани от EEG сканирането. ECOG сканиранията са безпрецедентни по отношение на точност и разделителна способност, тъй като сигналите идват директно от мозъчната тъкан и не преминават през черепа. Разбира се, обратната страна е, че трябва да се премахне голяма част от черепа, за да се постави мрежа, съдържаща 64 електрода вътре в решетка 8 x 8, директно върху открития мозък.
За щастие, тези учени успяха да получат разрешение да проведат експерименти с ECOG сканиране върху пациенти с епилепсия, които страдаха от изтощителни припадъци. Мрежата ECOG беше поставена върху мозъците им, докато им се извършваше отворена мозъчна операция от лекари в близкия Калифорнийски университет в Сан Франциско.
Докато пациентът чува различни думи, сигналите от мозъка му преминават през електроди и след това се записват. В крайна сметка се формира речник, който съпоставя думата със сигналите, излъчвани от електродите в мозъка. По-късно, когато се произнесе дума, човек може да види същия електрически модел. Това също означава, че ако човек мисли за определена дума, компютърът може да улови характерните сигнали и да я идентифицира.
С тази технология жертвите на инсулт, които са напълно парализирани, могат да „говорят“ чрез гласов синтезатор, който разпознава мозъчните модели на отделни думи, за които си мислят. Възможно е също така да проведете разговор, който да се проведе изцяло телепатично.
Не е изненадващо, че BMI (мозъчно-машинен интерфейс) се превърна в горещо поле, като групи в цялата страна правят значителни пробиви. Подобни резултати бяха получени от учени от Университета на Юта през 2011 г. Те поставиха две решетки, всяка съдържаща 16 електрода, върху лицевия моторен кортекс (който контролира движенията на устата, устните, езика и лицето), а също и областта на Вернике, който обработва информация за езика.
След това човекът беше помолен да каже десет общи думи, като „да и не“, „топло и студено“, „гладен и жаден“, „здравей и довиждане“ и „още и по-малко“. Използвайки компютър за записване на мозъчните сигнали, когато тези думи са били произнесени, те са успели да създадат грубо съответствие едно към едно между изговорените думи и компютърните сигнали от мозъка. По-късно, когато пациентът произнесе определени думи, те успяха да идентифицират правилно всяка една с точност от 76 процента до 90 процента. Следващата стъпка е да използвате решетки със 121 електрода върху тях, за да получите по-добра разделителна способност.
В бъдеще тази процедура може да се окаже полезна за хора, страдащи от инсулт или парализиращи заболявания като болестта на Лу Гериг, които биха могли да говорят без усилие, използвайки тази техника от мозък към компютър.
Извадка от Бъдещето на ума , от Мичио Каку. Откъсът е предоставен с любезното съдействие на Doubleday.
