Шаг к чтению сигналов нервной системы

Шаг к чтению сигналов нервной системы

До чтения мыслей новому образцу ПО от Кая Миллера (Kai Miller) из Стэнфордского университета (США) все еще далеко, но определенно это первый алгоритм, способный самостоятельно различать, какой именно тип картинок видит подопытный человек.

В ходе эксперимента группа Миллера с помощью электродов считывала сигналы, поступающие от зрительных нервов в мозг семерых добровольцев. За показаниями следила специально созданная программа, которая должна была замечать, в какой момент времени сигнал, поступающий в мозг, являлся широкополосным (что соответствует несинхронизированной деятельности ряда нейронов), а когда нет. Точно так же программа запоминала разницу в электрическом потенциале сигнала, поступавшего в мозг (что соответствует синхронизированной деятельности различных нейронов).

В это самое время подопытным на протяжении фиксированных периодов длительностью в 0,4 секунды показывали изображения, на которых чередовались строения и лица людей. После двухсот циклов показа изображений ПО, использовавшее алгоритмы глубокого машинного обучения, накопило достаточно информации о реакции человеческого мозга на эти два типа изображений. Поэтому при следующих ста показах программе не сообщалось, видит ли подопытный строение или человеческое лицо. Напротив, ПО должно было проанализировать данные с электродов добровольцев и самостоятельно определить, какой из этих двух типов картинок они видят в тот или иной момент времени.

Новый алгоритм позволил практически без ошибок различать эти два типа картинок без получения информации от испытуемого. Задержка при этом составила порядка полусекунды. На первый взгляд может показаться, что различение двух несходных видов изображений – не очень сложное мероприятие. Но стоит отметить, что ранее, до применения алгоритмов глубокого обучения, ПО даже не удавалось определить, видит ли человек картинку или просто смотрит на пустой экран. На этом фоне опыты группы Кая Миллера производят некоторое впечатление.

Сам ученый полагает, что разработанный им самообучающийся алгоритм может найти применение при анализе возможностей мозга людей, пострадавших после инсультов и страдающих частичным параличом и потерей речи. Дело в том, что за анализ картинок разных типов отвечают разные отделы мозга, и, определяя, на какую именно картинку мозг больного реагирует активнее, можно составить нечто вроде карты, способной отразить более или менее пострадавшие отделы головного мозга.

Источник: www.innoros.ru

Комментарии: