О чем вы думаете, глядя на этот кирпич?
Исследователи научились считывать человеческое восприятие
Василий Сычёв, N+1
Исследователи из Вашингтонского университета научились считывать человеческое зрительное восприятие объектов быстро и с высокой точностью. Результаты их исследования (Miller et al., Spontaneous Decoding of the Timing and Content of Human Object Perception from Cortical Surface Recordings Reveals Complementary Information in the Event-Related Potential and Broadband Spectral Change) опубликованы в журнале PLOS Computational Biology, а его краткое изложение приводится в сообщении университета Scientists decode brain signals nearly at speed of perception. Исследование проводилось на семи добровольцах, страдающих от эпилепсии.
В исследовании участвовали пациенты с уже имплантированными в височные доли мозга электродами, которые использовались врачами для анализа факторов, провоцирующих приступы эпилепсии. Добровольцам показывали фотографии домов и лиц шириной десять сантиметров на расстоянии одного метра. Каждое изображение демонстрировалось на протяжении 400 миллисекунд с 400-миллисекундными паузами.
Паузы между показами фотографий ученые заполняли демонстрацией равномерно серого фона. Всего добровольцам демонстрировали 50 фотографий домов и 50 фотографий лиц. Для сохранения концентрации внимания иногда фотографии показывали перевернутыми, а добровольцев просили кратко описывать, что они видят. Каждый из добровольцев прошел по три сеанса рассматривания фотографий.
В общей сложности исследование проводилось на протяжении недели. К концу специальный алгоритм, анализирующий данные с электродов у пациентов, научился с высокой точностью определять, что именно видит доброволец: дом, лицо или серый фон. В чуть больше чем 96 процентов случае алгоритм правильно разгадывал человеческое восприятие.
Алгоритм определял, что видит человек в среднем спустя 20 миллисекунд после начала демонстрации очередной фотографии. По данным исследователей, точная работа алгоритма стала возможной благодаря тому, что они хорошо изучили составные части «широкополосного» мозгового сигнала и научились определять изменения частотного спектра мозговых потенциалов.
Мозговая активность добровольца и демонстрируемые изображения.
Иллюстрация: Kai Miller / University of Washington
Похожими исследованиями сегодня занимается Исследовательская лаборатория Армии США. Полученные наработки военные планируют использовать при создании системы, которая будет помогать военным аналитикам быстрее отсматривать изображения и видеозаписи. Сейчас лаборатория занимается разработкой алгоритма, который будет одновременно учитывать направление взгляда военного и анализировать его нейронные реакции в ответ на ту или иную картинку.
Система состоит из компьютера и электроэнцефалографа. Уже разработанный учеными алгоритм способен определять изображения, представляющие интерес для аналитика. Во время одного из экспериментов бойцу показывали набор картинок, разделенных на пять основных категорий: лодки, панды, клубника, бабочки и люстры. Солдата попросили лишь считать изображения из той категории, которая ему интересна. Сами картинки сменялись каждую секунду. По итогам эксперимента алгоритм определил, что бойца заинтересовала категория лодок.
Сегодня военным аналитикам приходится анализировать колоссальные объемы данных: от фотографий до многочасовых записей с беспилотных летательных аппаратов. При обнаружении важных объектов бойцы должны помечать их на изображениях, а затем распределять отмеченные фотографии по категориям. В перспективе новая система позволит аналитикам лишь внимательно отсматривать изображения, а их категоризацией, как и пометкой важных объектов, будет заниматься компьютер на основе мозговых волн.
Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru
01.02.2015