Арал сөзсүз түрдө сүйүү эмес
Адамдын мээсинин мазмунун чечүүгө аракет кылган лабораториялардын отчеттору, албетте, көптөрдү тынчсыздандырат. Бул ыкмаларды жакшылап карап чыгуу сизди бир аз тынчтанууга жардам берет.
2013-жылы Киото университетинин жапон окумуштуулары 60% тактык менен ийгиликке жетишкен.кыялдарды окуу"уйку циклинин башында кээ бир сигналдарды чечмелөө аркылуу. Окумуштуулар магниттик-резонанстык томографияны колдонуп, объектилерге байкоо жүргүзүшкөн. Алар объекттерди кеңири визуалдык категорияларга топтоо менен маалымат базасын курушкан. Эксперименттердин акыркы айлампасында изилдөөчүлөр ыктыярчылар түшүндө көргөн сүрөттөрдү аныктай алышты.
МРТ сканерлеринде мээнин аймактарын активдештирүү
2014-жылы Йель университетинин изилдөөчүлөр тобу Алан С. Коуэн жетектеген адамдын жүзүнүн сүрөттөрү кайра жаралган, көрсөтүлгөн сүрөттөргө жооп катары респонденттерден алынган мээ жазууларына негизделген. Андан соң изилдөөчүлөр тесттин катышуучуларынын мээсинин активдүүлүгүн картага түшүрүп, андан соң тест субъекттеринин жеке жүзүнө болгон реакцияларынын статистикалык китепканасын түзүштү.
Ошол эле жылы, Millennium Magnetic Technologies (MMT) сунуш кылган биринчи компания болуп калды.ойлорду жаздыруу ». Өзүбүздүн, патенттелген, аталгандарды колдонуу. ,MMT пациенттин мээсинин активдүүлүгүнө жана ой жүгүртүүсүнө туура келген когнитивдик моделдерди аныктайт. Бул технология функционалдык магниттик-резонанстык томографияны (fMRI) жана биометрикалык видео анализди колдонуп, жүздөрдү, объекттерди таануу, ал тургай чындык менен калпты аныктоо үчүн колдонулат.
2016-жылы Калифорния университетинин нейробиологу Александр Хут жана анын командасы "семантикалык атлас" түзгөн. адамдын ойлорун чечмелөө. Система, башка нерселер менен катар, мээдеги окшош маанидеги сөздөргө дал келген аймактарды аныктоого жардам берди. Окумуштуулар fMRI изилдөөсүн жүргүзүштү жана катышуучулар сканерден өтүп жатканда ар кандай окуяларды баяндаган программаларды угушту. Функционалдык MRI нейрологиялык активдүүлүктү өлчөө менен мээдеги кан агымынын тымызын өзгөрүүлөрүн аныктады. Эксперимент мээнин кабыгынын кеминде үчтөн бир бөлүгү тил процесстерине катышканын көрсөттү.
Бир жылдан кийин, 2017-жылы, Марсель Жусте жетектеген Карнеги Меллон университетинин (CMU) окумуштуулары татаал ойлорду аныктоо жолумисалы, "сот учурунда күбө кыйкырды". Илимпоздор мээнин ар кайсы аймактары окшош ойлорду түзүүгө кандайча катышарын көрсөтүү үчүн машина үйрөнүү алгоритмдерин жана мээнин сүрөттөө технологиясын колдонушкан.
2017-жылы Пурдю университетинин изилдөөчүлөрү акыл окууну колдонушкан жасалма интеллект. Алар субъекттердин тобун fMRI аппаратына жайгаштырып, мээлерин сканерлөө менен жаныбарлардын, адамдардын жана жаратылыштын көрүнүштөрүнүн видеолорун көрүштү. Программанын бул түрү маалыматтарга үзгүлтүксүз кирүү мүмкүнчүлүгүнө ээ болгон. Бул анын окуусуна жардам берди жана натыйжада ал ойлорду, белгилүү бир сүрөттөр үчүн мээ үлгүлөрүн таанууга үйрөндү. Окумуштуулар жалпысынан 11,5 сааттык fMRI маалыматтарын чогултушкан.
Үстүбүздөгү жылдын январь айында Scientific Reports журналы Нью-Йорктогу Колумбия университетинин кызматкери Нима Месгаранидин мээ үлгүлөрүн кайра жараткан изилдөөсүнүн жыйынтыгын жарыялаган - бул жолу түштөр, сөздөр жана сүрөттөр эмес. үндөр укту. Чогулган маалыматтар мээнин нейрондук түзүлүшүн туураган жасалма интеллект алгоритмдери менен тазаланып, уюштурулган.
Маанилүүлүгү болжолдуу жана статистикалык гана
Акыл-эсти окуу техникасынын ырааттуу жетишкендиктери жөнүндө жогорудагы отчеттордун сериясы ысык сызык сыяктуу угулат. Бирок, өнүгүү нейропедагогикалык техника эбегейсиз зор кыйынчылыктар жана чектөөлөр менен күрөшөт, бул бизди аларды өздөштүрүүгө жакындап калганыбызды тез арада токтотот.
Биринчиден, мээ картасы тамаша узак жана кымбат процесс. Жогоруда айтылган япониялык "кыял окурмандары" изилдөөнүн ар бир катышуучусу үчүн эки жүздөй сыноо раундун талап кылышкан. Экинчиден, көптөгөн эксперттердин пикири боюнча, “акыл-эсти окуу техникасынын” ийгилиги тууралуу билдирүүлөр апыртылган жана коомчулукту адаштыруучу, анткени маселе бир топ татаал жана ал маалымат каражаттарында чагылдырылганга окшошпойт.
Рассел Полдрек, Стэнфорддук нейробиолог жана The New Mind Readers китебинин автору, учурда медианын нейровизуализацияга болгон энтузиазм толкунун эң катуу сындагандардын бири. Ал мээнин белгилүү бир бөлүгүндө иш-аракет бизге адам чындыгында эмне болуп жатканын айтып бербейт деп жазган.
Полдрак белгилегендей, адамдын мээсин аракетте байкоонун эң жакшы жолу же fMRI – бул адилеттүү кыйыр жол нейрондордун активдүүлүгүн өлчөө менен, анткени ал нейрондордун өзүн эмес, кандын агымын өлчөйт. Алынган маалыматтар өтө татаал жана аны сырттан байкоочу үчүн кандайдыр бир мааниге ээ боло турган натыйжаларга айландыруу үчүн көп эмгекти талап кылат. Ошондой эле универсалдуу шаблондор жок – Ар бир адамдын мээси бир аз айырмаланат жана ар бири үчүн өзүнчө таяныч системасы иштелип чыгышы керек. Статистикалык маалыматтарды талдоо абдан татаал бойдон калууда жана fMRI адистеринин дүйнөсүндө маалыматтар кандайча колдонулары, чечмеленет жана катага дуушар болоору жөнүндө көп талаш-тартыштар болду. Ушундан улам көптөгөн сыноолор керек.
Изилдөө белгилүү бир чөйрөлөрдө иш-аракет деген эмнени билдирет. Мисалы, мээнин "ventral striatum" деп аталган аймагы бар. Ал адам акча, тамак-аш, момпосуй же дары сыяктуу сыйлык алганда активдүү болот. Эгерде сыйлык бул аймакты активдештирген жалгыз нерсе болсо, анда биз кайсы стимул иштегенине жана кандай эффект бергенине толук ишене алмакпыз. Бирок, чындыгында, Полдрак эскерткендей, белгилүү бир психикалык абал менен өзгөчө байланышта боло турган мээнин эч бир бөлүгү жок. Ошентип, кимдир бирөө иш жүзүндө эмне болуп жатканын белгилүү бир аймактагы иш-аракеттен жыйынтык чыгаруу мүмкүн эмес. «Мээнин изолясында активдүүлүктүн көбөйгөнүн көргөндүктөн, байкалган адам сүйүүнү сезиши керек» деп айтууга да болбойт.
Изилдөөчүнүн айтымында, каралып жаткан бардык изилдөөлөрдү туура чечмелөө: "биз X кылдык, бул инсуланын активдүүлүгүн шарттаган себептердин бири" деген сөз болушу керек. Албетте, бизде кайталоо, статистикалык куралдар жана бир нерсенин экинчисине болгон мамилесин аныктоо үчүн машина үйрөнүү бар, бирок алар менен биз эң көп айта алабыз, мисалы, ал X абалын башынан өткөрүп жатат.
"Жетиштүү жогорку тактык менен мен кимдир бирөөнүн оюндагы мышыктын же үйдүн сүрөтүн аныктай алам, бирок андан татаал жана кызыктуу ойлор чечмеленбейт", - Рассел Полдрек эч кандай иллюзия калтырбайт. «Бирок, компаниялар үчүн жарнамалык жооптордун 1%га жакшыруусу дагы көбүрөөк пайда алып келерин унутпаңыз. Демек, белгилүү бир көз карашта пайдалуу болушу үчүн техника кемчиликсиз болушу шарт эмес, бирок биз анын канчалык пайда алып келерин билбейбиз».
Албетте, жогоруда айтылган ойлор колдонулбайт этикалык жана укуктук аспектилери нейровизуализация ыкмалары. Адамдын ой дүйнөсү, балким, биз элестете ала турган жеке жашоонун эң терең чөйрөсү. Бул жагдайда, акыл окуу куралдары дагы эле идеалдуу эмес деп айтуу туура болот.
Пурдю университетинин мээ ишмердүүлүгүн сканерлөө:
