Компьютер читает мысли человека

Mindhunter. Чтение мыслей — теперь реальность (ну, почти)

Исследователи из Калифорнийского университета заявили, что им удалось изобрести машину для чтения мыслей, сообщает британская газета Daily Mail, ссылаясь на опубликованное в «Journal of Neural Engineering» исследование. Согласно результатам научных испытаний, ключевую роль в анализе речи играют верхняя височная извилина и прилегающие к ней области мозга. В своей работе ученые описывают нейронное распознавание речи, на чем и основывается технология. Разбираемся, насколько она реальна.

Как работает «чудо-машина»?

Посредством нейронной активности человеческого мозга машина способна переводить мысли и отображать их в текстовом виде в реальном времени. Таким образом устройство получает нейронные сигналы и восстанавливает речевую информацию из деятельности мозга. Процесс чтения мыслей происходит моментально. Как говорят авторы, изобретение интерпретирует комбинации согласных и гласных, которые мы используем для построения предложений в нашем мозгу, с коэффициентом точности более 90%.

Какие результаты продемонстрировало устройство?

Лидер исследования Дэвид Мозес подчеркнул, что на сегодняшний день еще ни одно исследование не показало таких результатов. Машина продемонстрировала, как с помощью нервных сигналов строить предложения. Он добавил, что производительность, проявленная машиной в исследовании, показала, что изобретение действительно имеет потенциал стать платформой для предлагаемого речевого протезного устройства.

Зачем машина для чтения мыслей нужна человечеству?

Основная идея данной технологии — помочь людям с ограниченными возможностями «обрести голос». Ученые полагают, что устройство поможет инвалидам, не способных говорить или двигаться. Исследователи утверждают, что машина для чтения ума способна регистрировать и анализировать даже те слова, которые ранее были ей незнакомы.

Стоит ли доверять столь громкой технологии?

С одной стороны, изобретение произведет фурор в области медицины и поможет людям, которые не могут говорить. Их голосом станет представленный аппарат. Однако у машины есть и сомнительная сторона: контроль выдаваемой информации, а точнее его отсутствие. У критиков данной технологии появилось опасение: как и у всех людей, у немых есть мысли, которые они не хотели бы освещать. То есть, они могут лишиться права на тайну.

Не стоит забывать про возможные пагубные последствия изобретения. Возьмем к примеру Альфреда Нобеля и его динамит для горных работ. Он был предназначен для промышленных целей. Ученый не принял во внимание разрушительные возможности изобретения. Нобель верил, что именно это свойство будет препятствовать его насильственному применению. Но тысячи людей были разорваны «промышленной» технологией.

Не исключено, что то же самое может произойти и с машиной для чтения мыслей: создано было для человечества, а использовано будет против. Разработчики машины, как и Нобель в далеком 1866 году, преследуют благородные цели, однако неизвестно, чем может обернуться подобная технология. Эксперты опасаются того, что прибор будут использоваться злоумышленниками. Специалисты не исключают и того, что технологию возьмут на вооружение спецслужбы в целях разоблачить тайную информацию. Перспективы изобретения весьма пугающие.

Действительно ли наши мысли скоро можно будет прочесть?

Сами же ученые утверждают, что в работе представлены лишь начальные усилия по созданию системы нейронного распознавания речи, хотя результат весьма успешен. Само исследование является пока что немаловажной предпосылкой, отправной точкой в создании целостной системы.

Ученые также подчеркивают тот факт, что представленные методы распознавания могут быть успешно использованы при декодировании речи из нейронных сигналов в ближайшем будущем. Но пока что нет достаточно доказательств, чтобы заявлять об абсолютном успехе машины. Ссылаться только лишь на одно исследование — безрассудно, к тому же и самой машины мы еще не видели.

Единственная ли это разработка в области чтения мыслей?

А вот одно похожее устройство нам все-таки показали. Команда исследователей из Массачусетского технологического института работает над девайсом AlterEgo. Аппарат с виду напоминает слуховой, но имеет более привлекательный дизайн. Он крепится на челюсть и считывает нервно-мышечные сигналы лица через встроенные электроды. Аппаратное обеспечение, как утверждает MIT, способно читать «слова в голове».

По словам Арнава Капура, одного из разработчиков, идея устройства заключается в создании уникальной платформы, которая сможет расширить границы человеческого сознания, объединив человека и машину. В отличие от изобретения калифорнийских ученых, с AlterEgo можно будет вступать в диалог: оно сможет отвечать, используя Siri или Google.

Компьютер читает мысли

Представьте себе ситуацию: человек садится за компьютер, включает его, одевает на голову специальную «шапку» с датчиками и просто смотрит в монитор, а через мгновение на экране появляется текст, двигается курсор мыши, запускаются программы, листаются страницы документов. Причем, не произвольно, а именно так, как этого хочет пользователь. Фантастика? Отнюдь! Именно такую картину можно было наблюдать на прошедшей в Ганновере (Германия) международной компьютерной выставке CeBIT 2006, в рамках которой и было продемонстрировано уникальное устройство.

Сложный компьютерный интерфейс – своего рода посредник между мозгом человека и ПК – представили ученые из берлинского университета Гумбольдта и института Фраунхофера, известного также разработкой формата MP3. Система получила название Berlin Brain-Computer Interface (BBCI) и может буквально считывать человеческие мысли, интерпретируя их в команды для компьютера. Для этого на голову пользователя надевается нечто вроде шапочки с множеством датчиков, считывающих сигналы с обеих полушарий мозга: стоит лишь подумать о движении курсора в какую-либо сторону, как он тут же совершает задуманное действие.

Звучит фантастически, тем не менее, устройство действительно работает. Конечно, пока что система функционирует медленно и не всегда четко, однако перспективы у BBCI колоссальные. Ведь таким образом облегчить ввод данных в ПК или в любое другое электронное устройство можно будет не только рядовым юзерам, но и людям с физическими недостатками.

Правда, пока еще толком не ясно, наносит ли изобретение вред здоровью. Зато очевидно другое – продаваться в розницу такие системы не будут: сишком высока стоимость, да и специфика такова, что производиться они будут исключительно под заказ определенных предприятий.

ferra.ru, 2022 г. 18+

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter

Все права защищены. Полное или частичное копирование материалов Сайта в коммерческих целях разрешено только с письменного разрешения владельца Сайта. В случае обнаружения нарушений, виновные лица могут быть привлечены к ответственности в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации.

Сколько бы денег ни вложил в проект Маск, главная трудность всегда будет в области биологии, а не технологии. Даже если допустить, что нейрон может пребывать только в двух состояниях, возбужденном или невозбужденном, то в сети из всего лишь трехсот нейронов мы все равно получим 2300 возможных комбинаций — больше, чем количество атомов в наблюдаемой Вселенной.

А теперь задумайтесь — в мозге человека около 85 миллиардов нейронов.

А что с планами Цукерберга позволить пользователям загружать в интернет свои мысли и эмоции? Считывать информацию из мозга проще, чем загружать в него.

Марсель Джаст и его коллеги из Университета Карнеги-Меллона учатся читать мысли людей при помощи функциональной МРТ, чтобы понять, как мозг обрабатывает, хранит и ищет информацию. На данный момент они могут определить, какое число держит в уме человек, какую эмоцию испытывает и думает ли о самоубийстве.

Вот как это работает.

Сначала исследователи просят испытуемых сконцентрироваться на определенной мысли или эмоции. Нейросети идентифицируют изменения, связанные с этой мыслью или эмоцией. Примечательно, что наблюдаемая мозговая активность одинакова вне зависимости от родного языка человека.

Чтение мыслей

Технология чтения мыслей находится на горизонте, потому что необходимость все более удобного ввода информации на компьютер не может ограничиться одной лишь речью. Устройства, считывающие волны мозга и позволяющие парализованным людям выключать свет, вообще не двигаясь, появились на рынке еще в 1997 году. Это устройство, MCTOS Brain Switch, до сих пор продается в 2014 году. В 2008 году группа исследователей во главе с Джуничи Ушибой из Университета Кейо в Японии впервые доказала, что парализованный человек может гулять по Second Life, компьютерной симуляции мира, используя волны мозга.

Пациент в возрасте 41 года мог гулять и общаться с другим персонажем. Ушиба и другие исследователи добились этого, оснастив его мозг детектором волн и написав программное обеспечение, которое считывало мозговые волны, связанные с мыслями об определенных движениях. Впервые этот принцип для цифровых клавиш был продемонстрирован в 2009 году, и он однозначно будет улучшаться с течением времени.

Клавиатура или система распознавания голоса — это ведь на самом деле устройство, считывающее мысли, только требующее перевода электрического импульса мозга в промежуточное движение вроде звука или нажатия пальцем.

Как и понимание компьютером речи, именно экономический спрос должен ускорить прогресс в развитии и создании разных концептов компьютеров для чтения мыслей. В 2008 году с помощью фМРТ (функциональной магнитно-резонансной томографии) удалось наблюдать активацию мозговых шаблонов, связанных с существительными. Компьютер был обучен распознавать шаблоны 60 разных существительных с «весьма высокой точностью». Такая же способность была продемонстрирована на примере картинок, то есть слов, изображенных визуально. Сходство этих понятий лежит глубоко в человеческом мозге. Можно назвать это скромным началом, но оно есть.

Коммерциализация является главным стимулом технического прогресса, и рынок компьютерных игр представляет собой готовую площадку для аппаратного и программного обеспечения, считывающего мысли. В 2008 году корпорация NeuroSky выпустила первое устройство, чувствительное к мозговой активности, на пользовательский рынок.

Военные применения различных технологий исторически форсировались различными технологическими изысками массового рынка. Вот, к примеру, древние катапульты работали на пружинах, искусно сделанных из человеческих волос. Совсем недавно, в 2008 году, армия США спустила миллионы долларов на разработку будущего «мыслешлема». Он должен был бы читать мысли солдат и посылать их по радио однополчанам. Солдаты должны думать «ясным формулярным образом, как они привыкли говорить». Гражданское использование запрещено.

В 2010 году считыватель мозговых волн был представлен как часть мобильного телефона. Он определял, кому пользователь хочет позвонить, и выдавал номер; правда, в этом ему помогало физическое движение, подмигивание, например. С другой стороны, «ясный формулярный» образ мысли будет не очень удобен в интимной обстановке. К счастью, разрабатываются и другие, не настолько узколобые, способы считывания мыслей.

Еще в 2009 году была описана техника чтения мыслей и выдачи их в размытом фильме, отвечающем тому, какой фильм просматривал объект в момент работы устройства. Касательно музыки, другой проект считывал интерпретации Бетховена из мозга людей и проигрывал результаты, используя полноценный оркестр на Peninsula Arts Contemporary Music Festival в феврале 2013 года. Прогресс, похоже, будет продолжаться и продолжаться.

Устройства чтения мыслей должны стать легкими, портативными и удобными, пока их нельзя будет надеть вместе с кепкой или устройством вроде Google Glass. Пусть они будут очками или кепками, а их электроды будут крепиться к вискам или ушам. Если кто-то не хочет, чтобы устройство работало, он наденет кепку задом наперед. А женщинам, которые не носят головные уборы, тоже будет просто. Они просто могут укрепить электроды в волосах, спрятав их глубоко в прядях.

Нейросети научились читать мысли в режиме реального времени. Что? Нет!

Пару дней назад на портале препринтов bioRxiv.org появилась работа российских исследователей из МФТИ и компаний Neurobotics и Neuroassistive Technologies, которые занимаются созданием нейрокомпьютерных интерфейсов. В работе утверждается, что ученым и разработчиками удалось научить алгоритм в реальном времени реконструировать просматриваемое человеком видео по ЭЭГ-сигналам. Звучит по-настоящему круто и интересно — почти как «чтение мыслей». На самом деле все, разумеется, не так просто: мысли компьютеры читать не научились. Если говорить коротко, то компьютер научился по записи ЭЭГ определять, какое изображение из пяти разных заранее известных классов видел испытуемый. О том, как строился эксперимент, какие задачи ставили ученые, и почему чтение мыслей воплотить в жизнь в ближайшее время вряд ли удастся, рассказываем в нашем блоге.

Вообще говоря, идея считывать электрический сигнал головного мозга и дешифровать его так, чтобы было видно, чтó в данную минуту человек думает или делает, с учетом темпов происходящего сейчас технического прогресса не кажется такой уж сложной. Вот есть сигнал, а вот есть то, что этот сигнал означает: складываем два и два, обучаем классификатор и получаем необходимый нам результат.

В результате получается то, что футуристы и люди несведущие назвали бы «чтением мыслей». И кажется, что подобная технология могла бы найти себе самые разные применения: от совершенных нейрокомпьютерных интерфейсов, которые позволяют управлять умными протезами, до создания системы, которая наконец расскажет, о чем там думает ваш кот.

На деле все, разумеется, совсем не так просто, и идея создания подобного алгоритма примерно сразу же разбивается о главное препятствие: нам приходится иметь дело с мозгом. Мозг же — штука очень сложная: в ней больше 80 миллиардов нейронов, а связей между ними — в несколько тысяч раз больше.

Даже непрофессионалу ясно: это слишком много для того, чтобы мы могли понять, за что отвечает каждая клетка и их совокупности. Ученые до сих пор не расшифровали человеческий коннектом — пусть и сравнительно успешно пытаются это сделать.

Возникает закономерный вопрос: а нужно ли вообще понимать функции каждого нейрона для того, чтобы точно представлять, что происходит в головном мозге? Неужели, например, недостаточно функциональных карт?

Ответ на этот вопрос, по сути, должен быть «да», но и здесь не все так просто. Если бы человечество полагалось на расшифровку коннектома как на единственный ключик к открытию тайны мозга, то мы бы сегодня продвинулись совсем недалеко. Однако кое-что о том, как работает наш мозг, мы все же знаем и, разумеется, можем это успешно использовать.

Один из ярких и самых очевидных примеров использования накопленных учеными знаний о работе мозга — это, разумеется, нейроинтерфейсы (недавно мы подробно рассказывали о них в материале «Не голова, а компьютер»). Вообще говоря, сегодня действительно есть технологии, позволяющие считывать активность мозга и с помощью нее управлять, например, курсором компьютерной мыши или даже движениями протеза.

Добиться эффективной работы нейроинтерфейса можно двумя способами. Первый способ — вызванные потенциалы: мы смотрим на кривую электрической активности определенных участков мозга и выделяем на ней те изменения сигнала, которые, как нам доподлинно известно, появляются в определенный момент после предъявления стимула.

Второй способ — не полагаться на стимуляцию вообще, а использовать воображение человека для получения электрического сигнала, поддающегося считыванию. Например, человека можно попросить представить себе, как он двигает ногой или рукой.

У обоих способов есть существенные недостатки. Первому мешает то, что число известных нам достоверно вызванных потенциалов не так велико: их количество точно не может покрыть все возможные исполняемые человеком действия. Недостаток второго в том, что для достижения хоть какого-то эффекта необходима длительная тренировка.

Авторы препринта решили объединить оба подхода для создания нейрокомпьютерных интерфейсов, справедливо посчитав, что это избавит оба способа от существенных ограничений и позволит разработать новый и наиболее эффективный на сегодняшний момент метод работы с нейроинтерфейсами.

Предполагалось также, что этот метод будет закрытым (closed loop), то есть получаемый с его помощью результат будет, в свою очередь, влиять на работу алгоритма. Но об этом — позже.

В самом начале алгоритм разбивает все изображения на отдельные компоненты-признаки, распределяемые в векторном пространстве, с помощью которого их потом можно соотнести с определенными сигналами головного мозга, записанными с помощью ЭЭГ.

На этом начальном этапе используется бинарный классификатор — грубо говоря, то самое «два и два»: имея достаточно чистый сигнал (запись ЭЭГ очистили от моторных артефактов), можно выбрать либо одно, либо другое с точностью выше случайного попадания.

В своих экспериментах ученые использовали видео с объектами пяти классов: изображения людей, водопадов, абстрактных геометрических фигур, экстремальных видов спорта и машин Голдберга. С одной стороны, подобный набор кажется странным, но с другой — кажется, что все эти объекты очень сильно не похожи друг на друга. Действительно, разве есть что-то общее между человеческими лицами и абстрактными геометрическими фигурами?

Между тем, если верить бинарному классификатору, то абстрактные фигуры и человеческие лица неотличимы друг от друга: результаты девяти из 17 участников исследования показывают, что нейроинтерфейс, судя по всему, не сумел их различить. А вот машины Голдберга и те же лица, с точки зрения мозга, наоборот, хорошо отличаются друг от друга.