섬이 반드시 사랑은 아니다
인간 두뇌의 내용을 해독하려는 실험실의 보고서는 확실히 많은 사람들을 걱정하고 있습니다. 이러한 기술을 자세히 살펴보면 조금 진정될 것입니다.
2013년 교토대학 일본 과학자들은 60%의 정확도로 성공했습니다."꿈을 읽다 »슬립 사이클이 시작될 때 일부 신호를 디코딩함으로써. 과학자들은 자기 공명 영상을 사용하여 대상을 모니터링했습니다. 그들은 객체를 광범위한 시각적 범주로 그룹화하여 데이터베이스를 구축했습니다. 최근의 실험에서 연구원들은 지원자들이 꿈에서 본 이미지를 식별할 수 있었습니다.
MRI 스캔 중 뇌 영역 활성화
2014년 Alan S. Cowen이 이끄는 Yale University의 연구원 그룹은 정확히 인간의 얼굴을 재현한 이미지, 표시된 이미지에 대한 응답으로 응답자로부터 생성된 뇌 기록을 기반으로 합니다. 그런 다음 연구자들은 참가자의 뇌 활동을 매핑한 다음 개인에 대한 피험자의 반응에 대한 통계 라이브러리를 만들었습니다.
같은 해에 Millennium Magnetic Technologies(MMT)는 서비스를 제공하는 최초의 회사가 되었습니다.생각 기록 ». 우리 자신의 특허를 사용하여 소위. , MMT는 환자의 뇌 활동 및 사고 패턴과 일치하는 인지 패턴을 식별합니다. 이 기술은 기능적 자기공명영상(fMRI) 및 생체 인식 비디오 분석을 사용하여 얼굴, 사물을 인식하고 진실과 거짓까지 식별합니다.
2016년 버클리 캘리포니아 대학의 신경과학자 Alexander Huth와 그의 팀은 인간의 생각을 해독. 이 시스템은 무엇보다도 유사한 의미를 가진 단어에 해당하는 뇌 영역을 식별하는 데 도움이 되었습니다. 연구원들은 fMRI를 사용하여 연구를 수행했으며 참가자들은 스캔하는 동안 다양한 이야기를 들려주는 방송을 들었습니다. 기능적 MRI는 신경 활동을 측정하여 뇌의 혈류에 미묘한 변화를 보여주었습니다. 실험은 대뇌 피질의 적어도 XNUMX/XNUMX이 언어 과정에 관여한다는 것을 보여주었습니다.
2017년 후인 XNUMX년, Marcel Just가 이끄는 Carnegie Mellon University(CMU)의 과학자들은 어려운 생각을 식별하는 방법예를 들어 "재판 중에 증인이 소리쳤다." 과학자들은 기계 학습 알고리즘과 뇌 영상 기술을 사용하여 뇌의 다른 영역이 유사한 생각을 구축하는 데 어떻게 관여하는지 보여줍니다.
2017년 퍼듀대학교 연구원들은 마인드 리딩을 사용했습니다. 인공 지능. 그들은 뇌를 스캔하고 동물, 사람 및 자연 장면의 비디오를 시청한 fMRI 기계에 피험자 그룹을 배치했습니다. 이러한 유형의 프로그램은 지속적으로 데이터에 액세스할 수 있었습니다. 이것은 학습에 도움이 되었고 결과적으로 특정 이미지에 대한 생각, 뇌 행동 패턴을 인식하는 법을 배웠습니다. 연구자들은 총 11,5시간의 fMRI 데이터를 수집했습니다.
올해 XNUMX월 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)는 뉴욕 컬럼비아 대학의 니마 메스가라니(Nima Mesgarani)가 이번에는 꿈, 말, 그림이 아닌 뇌 패턴을 재현한 연구 결과를 발표했습니다. 들은 소리. 수집된 데이터는 뇌의 신경 구조를 모방한 인공 지능 알고리즘으로 정리되고 체계화되었습니다.
관련성은 대략적이며 통계적입니다.
마음 읽기 방법의 연속적인 발전에 대한 위의 일련의 보고서는 연속적인 성공처럼 들립니다. 그러나 개발 신경 형성 기술 엄청난 어려움과 한계와 씨름하며, 우리가 그것들을 마스터하는 데 가깝다는 생각을 빨리 멈춥니다.
첫째, 두뇌 매핑 농담 길고 비용이 많이 드는 과정. 앞서 언급한 일본의 "드림 리더"는 연구 참가자당 최대 XNUMX회의 시험 라운드가 필요했습니다. 둘째, 많은 전문가들에 따르면 '마인드 리딩'의 성공 사례는 과장되고 대중을 오도하는 것입니다. 그 이유는 사건이 훨씬 더 복잡하고 미디어에서 묘사되는 것처럼 보이지 않기 때문입니다.
스탠포드 대학의 신경과학자이자 New Mind Readers의 저자인 Russell Poldrack은 이제 신경 영상에 대한 미디어의 열정의 물결에 대해 가장 큰 비판을 가하는 사람 중 한 사람입니다. 그는 뇌의 주어진 영역에서의 활동이 사람이 실제로 경험하고 있는 것을 알려주지 않는다고 분명히 씁니다.
Poldrack이 지적했듯이 인간의 두뇌가 작동하는 것을 관찰하는 가장 좋은 방법은 fMRI입니다. 간접적인 방법 뉴런 자체가 아니라 혈류를 측정하므로 뉴런의 활동을 측정합니다. 결과 데이터는 매우 복잡하고 외부 관찰자에게 의미 있는 결과로 변환하는 데 많은 작업이 필요합니다. 또한 일반 템플릿 없음 – 각 인간의 두뇌는 조금씩 다르며 각각에 대해 별도의 참조 프레임을 개발해야 합니다. 데이터의 통계 분석은 여전히 매우 복잡하며 fMRI 전문 분야에서는 데이터가 어떻게 사용되고 해석되고 오류가 발생하는지에 대해 많은 논쟁이 있었습니다. 그래서 많은 테스트가 필요합니다.
연구는 특정 영역의 활동이 의미하는 바를 추론하는 것입니다. 예를 들어, "복부 선조체"라는 뇌 영역이 있습니다. 사람이 돈, 음식, 사탕, 마약 등의 보상을 받을 때 활성화됩니다. 보상이 이 영역을 활성화하는 유일한 것이었다면 우리는 어떤 자극이 효과가 있었고 어떤 효과가 있었는지 꽤 확신할 수 있었습니다. 그러나 실제로 Poldrack이 상기시켜 주듯이 특정 정신 상태와 고유하게 연관될 수 있는 뇌의 부분은 없습니다. 따라서 주어진 영역의 활동을 기반으로 누군가가 실제로 경험하고 있다고 결론을 내리는 것은 불가능합니다. "뇌의 섬(섬)에서 활동이 증가하는 것을 볼 수 있기 때문에 관찰된 사람이 사랑을 경험해야 한다"고 말할 수조차 없습니다.
연구원에 따르면 고려 중인 모든 연구에 대한 올바른 해석은 "우리가 X를 수행했으며 이것이 섬의 활동을 유발하는 이유 중 하나입니다."라는 진술이어야 합니다. 물론 우리는 반복, 통계 도구 및 기계 학습을 사용하여 한 사물과 다른 사물의 관계를 수량화할 수 있지만 기껏해야 예를 들어 그가 상태 X를 경험하고 있다고 말할 수 있습니다.
Russell Poldrack은 "상당히 높은 정확도로 누군가의 마음에 있는 고양이나 집의 이미지를 식별할 수 있지만 더 복잡하고 흥미로운 생각은 해독할 수 없습니다."라고 말합니다. “하지만 기업의 경우 광고 반응이 1% 향상되더라도 큰 수익을 얻을 수 있음을 기억하십시오. 따라서 기술이 어떤 관점에서 유용하기 위해 완벽해야 하는 것은 아니지만 그 이점이 얼마나 큰지조차 모릅니다.
물론 위의 고려 사항은 적용되지 않습니다. 윤리적, 법적 측면 신경 영상 방법. 인간 사고의 세계는 아마도 우리가 상상할 수 있는 가장 깊은 사생활의 영역일 것입니다. 이러한 상황에서 마음 읽기 도구는 아직 완벽하지 않다고 말할 수 있습니다.
Purdue University의 뇌 활동 스캔:
