Интеллектуальные развлечения. Интересные иллюзии, логические игры и загадки.

Добро пожаловать В МИР ЗАГАДОК, ОПТИЧЕСКИХ
ИЛЛЮЗИЙ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РАЗВЛЕЧЕНИЙ
Стоит ли доверять всему, что вы видите? Можно ли увидеть то, что никто не видел? Правда ли, что неподвижные предметы могут двигаться? Почему взрослые и дети видят один и тот же предмет по разному? На этом сайте вы найдете ответы на эти и многие другие вопросы.

Log-in.ru© - мир необычных и интеллектуальных развлечений. Интересные оптические иллюзии, обманы зрения, логические флеш-игры.

Привет! Хочешь стать одним из нас? Определись…    
Если ты уже один из нас, то вход тут.

 

 

Амнезия?   Я новичок 
Это факт...

Интересно

Образ Фауста за 200 лет до Гете создал английский писатель Кристофер Барлоу.

Еще   [X]

 +4 

Шрифт: A A A

Как мы видим

Не впечатляет картинка? А ведь это – прорыв. Впервые человек сумел восстановить (нижняя надпись) увиденный другим человеком образ (верхняя надпись),

Не впечатляет картинка? А ведь это – прорыв. Впервые человек сумел восстановить (нижняя надпись) увиденный другим человеком образ (верхняя надпись), "считывая" его прямо из коры головного мозга. Не без помощи техники, разумеется

Съемка красочных снов в мозгу спящего может оказаться реальностью через несколько лет. Начав с распознавания в картине активности нейронов простых двигательных команд, ученые ныне добрались до считывания зрительных образов. Пусть картинки эти еще примитивны – но наши мысли постепенно перестают быть территорией, куда нет доступа посторонним.

Не вводя в мозг какие-либо электроды, экспериментаторы научились четко определять — что видит испытуемый. Хотя предъявляемые его взору изображения пока еще черно-белые и содержат всего сотню довольно крупных пикселей (применялось изображение 10 х 10), — это огромное достижение в понимании "шаблонов" нейронной активности, связанных со столь сложными процессами, как восприятие зрительной информации.

Фантастический опыт японских ученых открывает дорогу к распознаванию в мозге человека и тех изображений, которые он никогда не видел наяву — снов или воображаемых миров. Только представьте работу художника или дизайнера, который просто сидит в кресле и закрыв глаза придумывает образы, которые тут же появляются на экране компьютера.

Доктор Камитани

Доктор Камитани говорит: "Эта технология также может применяться в других сферах, не только в распознавании (в голове) зрительных образов. В будущем она, возможно, сумеет выявлять чувства и сложные эмоциональные состояния

Такую потрясающую перспективу рисуют Юкиясу Камитани (Yukiyasu Kamitani) и его команда из лаборатории вычислительной неврологии института передовых телекоммуникационных исследований (ATR Computational Neuroscience Laboratories). Совместно с несколькими учёными из ряда других японских институтов и университетов они осуществили первую в мире визуализацию того, что видят люди, основанную на снятии параметров мозговой активности.

Камитани и его коллеги в 2006 году построили и испытали любопытную вариацию интерфейса мозг-машина (Brain Machine Interface — BMI): человек, лежащий в кольце томографа, показывал рукой различные жесты, а компьютер, опираясь только на картинки мозговой активности, распознавал движения пальцев и выдавал соответствующие команды руке робота, которая повторяла жесты за человеком.

Новая работа является глубоким развитием того эксперимента. Только на этот раз учёные сосредоточили своё внимание на распознавании в мозге зрительных образов. Для чего, как и раньше, применили функциональную магнитно-резонансную томографию (fMRI).

Опыт 2006 года был намного проще нынешнего. Ведь у человека был выбор всего из трёх "знаков" – "камень", "ножницы" или "бумага". Научив машину с хорошей точностью различать образцы активности нейронов, связанных с этими жестами, японцы пошли дальше

Разумеется, никакой томограф не увидит в голове человека "лодки под парусами" или "солнце над рекой". Всё что он может — это показать изменение в кровотоке через определённые зоны коры, связанные с активностью тех или иных групп нейронов. Но, поняв закономерности в таких изменениях, можно научиться выполнять обратное преобразование — от возбуждения нейронов к тому, что вызвало эту реакцию — будь то голоса, мысли или те же самые картинки, стоящие перед глазами.

Этот подход, заметим, отличается от активно развивающегося параллельного направления чтения мыслей, в котором применяются обручи или шлемы с датчиками электроэнцефалограммы. Учёные уже показывали, как таким способом можно управлять гуманоидным роботом, а некоторые компании даже подготовили к выходу на рынок коммерческие версии BMI такого типа.

С одной стороны, применение громоздкого сканера fMRI (в отличие от носимых на голове датчиков мозговых волн) ограничивает опыты по чтению мыслей стенами лабораторий (или госпиталей), с другой, оно позволяет гораздо детальнее разглядеть мгновенные изменения в разных зонах коры, вызываемые тем или иным раздражителем.

Результат нескольких тестов технологии на двух испытуемых. Вверху – предъявленные картинки. Ниже – сырые реконструированные изображения, каждое получено после одного сканирования. Самый нижний ряд – усреднённые восстановленные картинки

Результат нескольких тестов технологии на двух испытуемых. Вверху – предъявленные картинки. Ниже – сырые реконструированные изображения, каждое получено после одного сканирования. Самый нижний ряд – усреднённые восстановленные картинки

Недавно, кстати, исследователи из Нидерландов научились выявлять в картине мозговой активности следы отдельных звуков речи, услышанной человеком. От этой работы до "телепатического общения" (которое так жаждет заполучить Пентагон) — настоящая пропасть. Но и первые шаги на этой ниве — важны. Вот и японские экспериментаторы во главе с Юкиясу объясняют, что даже получение на экране 100-пиксельных чёрно-белых картинок, "вынутых" из мозга человека, — лишь начало. А ведь и этот опыт, если разобраться, не так уж прост.

О "приблизительном угадывании" путём перебора всех вариантов картинок и их сравнения с "мозговым отпечатком" тут не могло быть и речи. Это слишком непродуктивно, ведь даже картинка, состоящая из 100 чёрных или белых квадратов, в пределе даёт 2100 возможных комбинаций. Это значит, что машина должна была выявлять в картине активности нейронов практически каждый пиксель увиденной человеком картинки по отдельности.

Для этого компьютер сначала должен был выявить закономерности в отклике тех или иных нейронов на предъявляемые картинки. Чтобы обучить машину, экспериментаторы показывали испытуемым 440 "стопиксельных" изображений (сгенерированных случайным образом), в течение 6 секунд каждое (с 6-секундными паузами). Томограф исправно поставлял компьютеру рисунки активности групп нейронов в зрительной коре (причём — в трёхмерном пространстве). Затем последовала ещё серия изображений, но уже не со случайным шумом, а с простыми геометрическими фигурами или отдельными буквами.

После такого обучения программа нашла корреляцию между пикселями на тестовом изображении и включающимися нейронами. А насколько составленные "правила" оказались верны — было легко проверить.

Во-первых, людям предъявляли разнообразные простые рисунки (в пределах всё той же решётки 10 х 10 точек), которые с хорошей достоверностью "проявлялись" на мониторе. А во-вторых, испытуемым показывали слово Neuron — и оно также исправно отражалось на компьютерном экране.

Аналогичный опыт с предъявлением изображений в течение всего 2 секунд. Как видим, восстановленные по

Аналогичный опыт с предъявлением изображений в течение всего 2 секунд. Как видим, восстановленные по "визуальным мыслям" картинки размыты, но вполне опознаваемы

Ключом к успеху стало построение моделей отклика групп нейронов на разном масштабе для одной и той же картинки. То есть, получив сигнал с томографа, программа разбивала гипотетическое поле 10 х 10 пикселей (которое ей предстояло заполнить) на перекрывающиеся зоны разного размера (1 х 1 пиксель, 1 х 2 пикселя, 2 х 1, 2 х 2 и так далее). Затем, пользуясь своими шаблонами, она определяла, какова вероятность, что данная группа пикселей белая, чёрная или является комбинацией двух этих цветов.

Множество таких оценок позволяло машине выставлять цвет уже для каждого пикселя по отдельности, и такое реконструированное изображение оказывалось очень близким к тому, что видел человек на самом деле, хотя, конечно, не совпадало полностью.

Общий принцип декодирования зрительных мыслей

Общий принцип декодирования зрительных мыслей

Чтобы существенно повысить разрешение таких распознаваемых образов, а заодно — научиться считывать и информацию о цвете пикселей, потребуется ещё несколько лет экспериментов. Зато на горизонте вырисовываются привлекательные картины.

О рисовании одной силой мысли собственно картин или дизайнерских набросков мы уже упоминали (кстати, в компанию этой области применения новой технологии напрашивается мысленное сочинение музыки, опыты по которому уже давно идут).

Но это не всё. Медики, скажем, охотно получили бы "доступ" в мир галлюцинаций психически больных людей. Насколько упростилась бы диагностика и контроль за лечением заболевания, если бы доктора могли на экране компьютера наблюдать — что мерещится их подопечным!

Конечная цель японских экспериментаторов выглядит уже чистой фантастикой

Конечная цель японских экспериментаторов выглядит уже чистой фантастикой – получение качественных цветных образов "напрямую" из мыслей человека

Доктор Кан Чэн (Kang Cheng) из японского института исследования мозга (RIKEN Brain Science Institute) предсказывает, что дальнейшее развитие этой технологии в течение 10 лет не только позволит добавить к картинкам цвет, но вообще – перейти к буквальному чтению мыслей "с некой степенью точности".

По материалам membrana.ru

Dmitry

опубликовать на FaceBook
← Назад?       Случайная заметка       Похожая       Вперед! →

17 комментариев  

0
Nuriza

da neobychnoe

0
ecstazy74

Нейросетевое программирование сила!! =)

0
Саня

Я бы ему сказал следующее, чувак, ты знаешь парня создавшего первый телевизор ? видишь для чего теперь используется телевидение ? осторожней с изобретениями подобного рода .

+4
Wormskryt

Нам будут вешать лапшу на уши про полезность этой технологии, но как обычно будет использоваться на войне. Мы и не заметим как нами будут управлять "жадные дяди", словно управляют бездушной куклой. У нас украдут самое ценное, это свобода мыслей, им не будет преград их узнать. Поэтому я против этой технологии.

0
FunArt

Прикольная технология. даже если изображение будет очень не точное, то всеравно можно будет свои сны вспомнить увидев его.

0
Игорёк

Это просто супер! Я частенько заюбываю свои сны, а так хочется вспомнить)

0
Имя

капец я в шоке!не ожидала!

+9
Piglette

это все безумно интересно, но в то же время - очень страшно. это как ядерная реакция: ее открытие и получения контроля над ней дало новые возможности для получения электроэнергии, но в то же время создало страшнейшее оружие, которое может попасть в плохие руки, что очень опасно. с помощью чтения мыслей и создания импульсов в мозгу можно заставить кого угодно делать что угодно, буквально, зомбировать людей. это так страшно!

+1
марионетГа

ужас…не…конечно прикольно,но я не хочу,чтобы видели,что мне снится…вдруг там что-то будет очень уж личное)

0
фдуч

на самом деле - это произошло

0
Джордж

может быть построение компьютера по образу нейронных сетей была бы более удачна?? видеть такие картинки не очень то просто! вспомните историю игровых платформ - 4,8,16,32,64,128,256, и скоро 512 bit думаю в этой технологии японцы пока в самом начале пути

0
Андрей

Одним словом, почти готовый "детектор лжи"

0
Николай

скоро наверное будут соревнование на самый лучший сон

+2
Димитрий

А представьте себе, что также легко учёные научатся вызывать нужные импульсы у нас в мозгу. Так ведь можно будет не только смотреть фильмы и изучать иностранные языки, но и очень здорово манипулировать другими людьми!..

+1
мариша

На днях как раз думала, что очень плохо, что нет прибора для чтения мыслей :), а то пальцы по клавиатуре не успевают бегать!

0
XAVEN

Клево)наука все быстрей и быстрей набирает обороты)

0
Николай

это невероятно!

Отпишись
Ваш лимит — 2000 букв

Включите отображение картинок в браузере  →