Järgmine on väljavõte sellest Mõistuse tulevik , autor Michio Kaku.
Mõned ajaloolased usuvad, et Houdini oli suurim mustkunstnik, kes kunagi elanud. Tema hingematvad põgenemised lukustatud, suletud kambritest ja surma trotsivad trikid panid publiku ahhetama. Ta võis panna inimesed kaduma ja siis uuesti esile kerkima kõige ootamatumates kohtades. Ja ta oskas lugeda inimeste mõtteid.
Või vähemalt tundus nii.
Houdini nägi vaeva, et selgitada, et kõik, mida ta tegi, oli illusioon, nutikate näpunäidete jada. Ta meenutaks inimestele, et mõtete lugemine oli võimatu. Ta oli nii nördinud, et hoolimatud mustkunstnikud petsid jõukaid patroone, tehes odavaid salongitrikke ja seansse, et ta võttis enda peale võltsinguid paljastades mööda riiki ringi käia. Ta oli isegi organiseeritud komisjonis Teaduslik Ameerika , mis pakkus heldet tasu kõigile, kes suudavad positiivselt tõestada, et neil on psüühiline jõud. (Keegi pole kunagi preemiat kätte saanud.)
Houdini uskus, et tõeline telepaatia on võimatu. Kuid teadus tõestab, et Houdini eksis.
Telepaatiat uuritakse nüüd intensiivselt üle maailma ülikoolides, kus teadlased on juba suutnud lugeda meie aju üksikuid sõnu, pilte ja mõtteid, kombineerides uusima skaneerimistehnoloogia mustrituvastustarkvaraga. See võib muuta pöörde viisi, kuidas me suhtleme insuldi ja õnnetuste ohvritega, kes on oma kehasse lukustatud ega suuda oma mõtteid sõnastada, välja arvatud silmade pilgutamise kaudu. Kuid see on alles algus. Samuti võib see radikaalselt muuta viisi, kuidas me arvutite ja välismaailmaga suhtleme.
Nagu me teame, on aju elektriline. Üldiselt kiirgab elektroni iga kord, kui seda kiirendatakse, elektromagnetkiirgust. Sama kehtib ka ajus võnkuvate elektronide kohta. See kõlab nagu ulme või fantaasia, kuid inimesed kiirgavad loomulikult raadiolaineid. Kuid need signaalid on liiga nõrgad, et teised neid tuvastada, ja isegi kui me suudaksime neid raadiolaineid tajuda, oleks meil raske neid mõista. Kuid arvutid muudavad seda kõike. Teadlased on juba suutnud EEG-skaneeringute abil saada ligikaudseid hinnanguid inimese mõtetele. Katseisikud panevad pähe EEG-anduritega kiivri ja keskenduvad teatud piltidele, näiteks auto või maja kujutisele. Seejärel salvestati iga kujutise jaoks EEG-signaalid ja lõpuks loodi algeline mõttesõnastik, milles oli üks-ühele vastavus inimese mõtete ja EEG-pildi vahel. Siis, kui inimesele näidati pilti teisest autost, tundis arvuti selle EEG mustri ära.
EEG-andurite eeliseks on see, et need on mitteinvasiivsed ja kiired. Lihtsalt paned aju pinnale palju elektroode sisaldava kiivri ja EEG suudab kiiresti tuvastada signaale, mis muutuvad iga millisekundi järel. Kuid nagu nägime, on EEG-andurite probleem selles, et elektromagnetlained halvenevad, kui need läbivad kolju, ja täpset allikat on raske leida. See meetod võib tuvastada, kas mõtlete autole või majale, kuid see ei suuda taastada auto kujutist. See on koht, kus dr Gallanti töö tuleb sisse.
MÕISTE VIDEOD
Suure osa selle uurimistöö epitsenter on California Ülikool Berkeleys, kus sain oma doktorikraadi. teoreetilises füüsikas aastaid tagasi. Mul oli rõõm külastada dr Jack Gallanti laboratooriumi, kelle rühm on korda saatnud kunagi võimatuks peetud saavutuse: inimeste mõtteid videolindistanud. 'See on suur samm edasi sisemise kujutise rekonstrueerimisel. Me avame oma mõtetes akna filmidesse,” ütleb dr Gallant.
Kui ma tema laboratooriumi külastasin, märkasin esimese asjana noorte, innukate järeldoktorantide ja kraadiõppurite meeskonda, kes tõmbusid arvutiekraanide taha ja vaatasid pingsalt videopilte, mis olid rekonstrueeritud kellegi ajuskaneeringutest. Tema meeskonnaga vesteldes tunnete, nagu oleksite tunnistajaks valmivale teadusajaloole.
Dr Gallant selgitas mulle, et esiteks lebab uuritav kanderaamil, mis asetatakse aeglaselt pea ees tohutusse, nüüdisaegsesse MRI-aparaati, mis maksab kuni 3 miljonit dollarit. Seejärel näidatakse subjektile mitut filmiklippi (nt YouTube'is hõlpsasti kättesaadavad filmitreilerid). Piisavalt andmete kogumiseks peate neid klippe vaadates tunde liikumatult istuma, mis on tõeliselt vaevarikas ülesanne. Küsisin ühelt järeldoktorilt, dr Shinji Nishimotolt, kuidas nad leidsid vabatahtlikke, kes olid nõus tundide kaupa paigal lamama ja aja hõivamiseks olid vaid killud videomaterjalist. Ta ütles, et ruumis viibivad inimesed, üliõpilased ja järeldoktorid, pakkusid end vabatahtlikult katsejänesteks oma uurimistöö jaoks.
Kui katsealune vaatab filme, loob MRI-aparaat aju verevoolust 3D-pildi. MRI-pilt näeb välja nagu tohutu 30 000 punktist või vokslist koosnev kogu. Iga voksel tähistab närvienergia täpset punkti ja punkti värvus vastab signaali ja verevoolu intensiivsusele. Punased täpid tähistavad suure närviaktiivsusega punkte, sinised aga väiksema aktiivsusega punkte. (Lõplik pilt näeb välja nagu tuhanded ajukujulised jõulutuled. Kohe on näha, et aju koondab neid videoid vaadates suurema osa oma vaimsest energiast visuaalsesse ajukooresse.)
Alguses näeb see värviline 3D-täppide kogu välja nagu jabur. Kuid pärast aastatepikkust uurimistööd on dr Gallant ja tema kolleegid välja töötanud matemaatilise valemi, mis hakkab looma seoseid pildi teatud tunnuste (servad, tekstuurid, intensiivsus jne) ja MRI vokslite vahel. Näiteks kui vaatate piiri, märkate, et see on piirkond, mis eraldab heledamad ja tumedamad alad ning seega tekitab serv teatud vokslite mustri. Kui vaatate subjektide järel nii suurt filmiklippide kogu, täiustatakse seda matemaatilist valemit, võimaldades arvutil analüüsida, kuidas kõikvõimalikud kujutised MRT-voksliteks teisendatakse. Lõpuks suutsid teadlased kindlaks teha otsese korrelatsiooni teatud vokslite MRI mustrite ja iga pildi vahel. 'Me ehitasime iga voksli jaoks mudeli, mis kirjeldab, kuidas filmi ruumi- ja liikumisteave kaardistatakse ajutegevusega,' rääkis dr Nishmoto.
Sel hetkel näidatakse patsiendile teist filmi treilerit, samal ajal kui arvuti analüüsib vaatamise ajal tekkinud voksleid ja loob uuesti esialgse kujutise ligikaudse hinnangu. (Arvuti valib 100 filmiklipi hulgast pildid, mis sarnanevad kõige rohkem sellele, mida katsealune just nägi, ja liidab seejärel pildid, et luua lähedane ligikaudne väärtus.) Sel viisil saab arvuti luua häguse video visuaalsest kujutisest, mis läbib. sinu mõistus. Dr Gallanti matemaatiline valem on nii mitmekülgne, et see võib võtta MRI vokslite kogu ja teisendada selle pildiks või teha vastupidist, tehes pildi ja teisendades selle seejärel MRI voksliteks.
Mul oli võimalus vaadata ühte dr Gallanti rühma loodud videot ja see oli väga muljetavaldav. Selle vaatamine oli nagu filmi vaatamine läbi tumedate prillide nägude, loomade, tänavastseenide ja hoonetega: kuigi te ei näinud lähivõtte detaile, saate selgelt tuvastada, millist objekti nägite.
Mõistuse tulevik: teaduslik püüdlus mõistuse mõistmiseks, täiustamiseks ja võimendamiseks
OstaSee programm ei suuda mitte ainult dekodeerida seda, mida te vaatate, vaid ka teie peas ringlevaid kujutluspilte. Oletame, et teil palutakse mõelda Mona Lisale. MRI-skaneeringutest teame, et kuigi te ei vaata maali kahe silmaga, süttib teie aju visuaalne ajukoor. Seejärel skannib dr Gallanti programm teie aju ja sirvib oma piltide andmefaile, püüdes leida lähimat vastet. Ühes katses, mida ma nägin, valis arvuti näitlejanna Selma Hayeki pildi Mona Lisale lähima lähendusena. Muidugi tunneb tavainimene kergesti ära sadu nägusid, kuid tõsiasi, et arvuti analüüsis inimese ajus olevat pilti ja valis selle pildi miljonite juhuslike piltide hulgast välja, on siiski üsna muljetavaldav.
Kogu selle protsessi eesmärk on luua täpne sõnastik, mis võimaldab teil reaalses maailmas oleva objekti kiiresti oma ajus oleva MRI mustriga sobitada. Üldiselt on üksikasjalik vaste väga raske ja võtab aastaid, kuid mõnda kategooriat on tegelikult lihtne lugeda, kui lihtsalt mõnda fotot lehitseda. Dr Stanislas Dehaene Pariisi College de France'ist uuris parietaalsagara magnetresonantstomograafiat, kus numbreid tuvastatakse, kui üks tema järeldoktoritest mainis juhuslikult, et lihtsalt kiire MRI mustri skaneerimisega saab ta öelda, mis numbri patsiendil on. vaatas. Tegelikult loovad numbrid MRI-skaneerimisel eristavaid mustreid.
See jätab lahtiseks küsimuse, millal võiksime saada oma mõtetest pildikvaliteediga videoid. Kahjuks läheb info kaotsi, kui inimene pilti visualiseerib. Ajuskaneeringud kinnitavad seda: kui võrrelda aju MRT-uuringut, kui see vaatab lille, ja MRI-skaneeringut, kui aju mõtleb lillele, näete kohe, et teisel pildil on palju vähem punkte kui esimesel. Ehkki see tehnoloogia paraneb lähiaastatel oluliselt, ei saa see kunagi täiuslikuks. See meenutab kunagi loetud novelli, kus mees kohtub džinniga, kes pakub välja kõike, mida inimene ette kujutab. Mees küsib kohe luksusautot, reaktiivlennukit ja miljon dollarit. Algul on mees ekstaasis. Kuid kui ta neid esemeid üksikasjalikult vaatab, näeb ta, et autol ja lennukil pole mootoreid ning sularaha pilt on udune. Kõik on kasutu. Seda seetõttu, et meie mälestused on vaid ligikaudsed tõelised asjad.
Kuid arvestades seda, kui kiiresti teadlased hakkavad meie ajus MRI mustreid dekodeerima, kas see tähendab, et suudame peagi minna kaugemale piltide nägemisest, vaid mõtetes ringlevate sõnade ja mõtete lugemisest?
MÕTETE LUGEMINE
Tegelikult loevad dr Brian Pasley ja tema kolleegid Gallanti labori kõrval asuvas hoones sõna otseses mõttes mõtteid – vähemalt põhimõtteliselt. Üks sealsetest järeldoktoritest, dr Sara Szczepanski, selgitas mulle, kuidas nad suudavad mõistuse sees sõnu tuvastada.
Teadlased kasutasid nn ECOG (elektrokortikogrammi) tehnoloogiat, mis on märkimisväärne edasiminek võrreldes EEG-skaneeritavate signaalide segamisega. ECOG-skaneerimine on enneolematu täpsuse ja eraldusvõime poolest, kuna signaalid tulevad otse ajukoest ega läbi kolju. Muidugi on tagakülg see, et tuleb eemaldada suur osa koljust, et asetada võrk, mis sisaldab 64 elektroodi 8 x 8 ruudustikus, otse avatud aju peale.
Õnneks said need teadlased loa teha ECOG-skaneerimisega katseid epilepsiahaigetel, kes kannatasid kurnavate krambihoogude all. ECOG-võrk asetati nende ajudele ajal, mil San Francisco lähedal asuva California ülikooli arstid tegid neile avatud ajuoperatsiooni.
Kui patsient kuuleb erinevaid sõnu, läbivad tema aju signaalid elektroodid ja seejärel registreeritakse. Lõpuks moodustatakse sõnastik, mis sobitab sõna aju elektroodidest lähtuvate signaalidega. Hiljem, kui sõna öeldakse, võib näha sama elektrilist mustrit. See tähendab ka seda, et kui mõelda teatud sõnale, suudab arvuti iseloomulikud signaalid üles võtta ja selle tuvastada.
Selle tehnoloogia abil võivad täielikult halvatud insuldiohvrid olla võimelised 'rääkima' läbi häälesüntesaatori, mis tunneb ära üksikute sõnade ajumustrid, mida nad mõtlevad. Samuti võib olla võimalik pidada vestlust, mis toimub täielikult telepaatiliselt.
Pole üllatav, et BMI (aju-masina liides) on muutunud kuumaks valdkonnaks, kus rühmad üle kogu riigi on teinud olulisi läbimurdeid. Utah' ülikooli teadlased said 2011. aastal sarnaseid tulemusi. Nad asetasid kaks võre, millest igaüks sisaldab 16 elektroodi, näo motoorsele ajukoorele (mis kontrollib suu, huulte, keele ja näo liigutusi) ja Wernicke piirkonda. mis töötleb teavet keele kohta.
Seejärel paluti inimesel öelda kümme levinud sõna, nagu 'jah ja ei', 'kuum ja külm', 'näljane ja janu', 'tere ja hüvasti' ja 'rohkem ja vähem'. Kasutades arvutit, et salvestada ajusignaale nende sõnade lausumisel, suutsid nad luua umbkaudse üks-ühele vastavuse räägitud sõnade ja aju arvutisignaalide vahel. Hiljem, kui patsient ütles teatud sõnu, suutsid nad igaüks neist õigesti tuvastada 76-90 protsendi täpsusega. Järgmine samm on parema eraldusvõime saavutamiseks kasutada 121 elektroodiga võreid.
Tulevikus võib see protseduur osutuda kasulikuks inimestele, kes põevad põletikku või halvavaid haigusi (nt Lou Gehrigi tõbi), kes suudavad seda ajust arvutisse tehnikat kasutades vaevata rääkida.
Väljavõte alates Mõistuse tulevik , autor Michio Kaku. Väljavõte Doubleday loal.
