În concursul de știință-așa-ciudat-absolut-trebuie-să fie-știință-ficțiune de astăzi, avem un câștigător clar: un nou studiu în care o echipă de oameni de știință folosesc un aparat RMN, un model de calculator și mii de imagini de la internet pentru a-și da seama ce văd oamenii în timp ce visează.
Continut Asemanator
- De ce mintea rătăcitoare poate fi atât de mizerabilă, potrivit experților în fericire
Incredibil, după cum pare, cercetătorii de la Kyoto, Japonia, spun că au construit ceva dintr-o mașină de citit vise, care a aflat suficient despre tiparele neurologice ale celor trei participanți la cercetare pentru a prezice vizualizările lor de somn cu o precizie de 60%. Studiul, publicat astăzi în Science, se crede a fi primul caz în care au fost culese date obiective despre conținutul unui vis.
Ideea aparent extraordinară este construită dintr-un concept simplu: faptul că creierul nostru urmează tipare previzibile, deoarece reacționează la diferite tipuri de stimuli vizuali, iar în timp, un algoritm de învățare își poate da seama cum să coreleze fiecare dintre aceste tipare cu clase diferite de vizualizări. Un studiu realizat în 2005 de unul dintre cercetători a realizat acest lucru într-un mod mult mai primitiv - în timp ce subiecții erau treji - cu un program de învățare folosind corect citirile RMN funcționale (fMRI indică fluxul de sânge în diferite părți ale creierului) pentru a determina în ce direcție un subiect. se uita.
Acest studiu a urmat același principiu, dar l-a luat într-o direcție mult mai ambițioasă, căutând să se potrivească imagini reale - nu doar direcții vizuale - cu citirile RMN, și să o facă în timp ce subiecții dormeau.
Cercetarea a fost făcută pe trei participanți, fiecare dintre ei făcând ture dormind într-un scaner RMN pentru un număr de 3 ore-blocuri pe parcursul a 10 zile. Participanții au fost de asemenea conectați cu o mașină electroencefalografică (EEG), care urmărește nivelul general al activității electrice din creier și a fost folosit pentru a indica în ce stadiu de somn se aflau.
Cele mai profunde, cele mai lungi vise apar în timpul somnului REM, care începe de obicei după câteva ore de somn. Dar halucinațiile rapide, sporadice, apar și în timpul etapei 1 a somnului non-REM, care începe la câteva minute după ce ați plecat, iar cercetătorii au căutat să urmărească vizualizările în această etapă.
Pe măsură ce fMRI a monitorizat fluxul de sânge în diferite părți ale creierului subiecților, aceștia s-au abatut în somn; apoi, după ce oamenii de știință au observat că au intrat în etapa 1, i-au trezit și i-au rugat să descrie ce vedeau anterior în timp ce visau. Ei au repetat acest proces de aproape 200 de ori pentru fiecare dintre participanți.
Ulterior, au înregistrat cele mai comune 20 de clase de articole văzute de fiecare participant („clădire”, „persoană” sau „scrisoare”, de exemplu) și au căutat fotografii pe Web care se potriveau aproximativ cu obiectele. Acestea le-au arătat participanților aceste imagini în timp ce erau treji, de asemenea în scanerul RMN, apoi au comparat lecturile cu citirile RMN de când oamenii au văzut aceleași obiecte în visele lor. Acest lucru le-a permis să izoleze anumite tipare de activitate a creierului asociate cu adevărat la un obiect dat de tiparele care nu au legătură, care au corelat pur și simplu cu adormirea.
Au alimentat toate aceste date - cele mai comune 20 de tipuri de obiecte pe care fiecare participant le-a văzut în visele lor, reprezentate de mii de imagini de pe Web, împreună cu activitatea creierului participanților (din citirile RMN) care au apărut ca urmare. de a le vedea - într-un algoritm de învățare, capabil să-și îmbunătățească și să-și perfecționeze modelul pe baza datelor. Când au invitat cei trei tracți din nou în RMN pentru a testa algoritmul nou rafinat, a generat videoclipuri precum cea de mai jos, producând grupuri de imagini înrudite (luate din mii de pe web) și selectând care dintre cele 20 de grupuri de articole (cuvintele în partea de jos) s-a gândit că este cel mai probabil persoana pe care o vedea, pe baza citirilor sale RMN:
Când s-au trezit subiecții de această dată și i-au cerut să își descrie visele, s-a dovedit că previziunile mașinii erau mai bune decât întâmplător, deși în niciun caz nu sunt perfecte. Cercetătorii au ales două clase de articole - una despre care visătorul a raportat că a văzut și una pe care nu o avea - și au verificat-o de câte ori algoritmul raportase unul dintre ele, cât de des a prezis-o pe cea corectă.
Algoritmul a obținut corect 60% din timp, o parte din care cercetătorii spun că nu poate fi explicată întâmplător. În special, a fost mai bine să distingem vizualizările din categorii diferite decât imaginile diferite din aceeași categorie - adică a avut o șansă mai bună de a spune dacă un visător vedea o persoană sau o scenă, dar a fost mai puțin precis să ghicească dacă o anumită scena era o clădire sau o stradă.
Deși este capabil doar de predicții relativ brute, sistemul demonstrează ceva surprinzător: visele noastre ar putea părea experiențe subiective, private, dar produc bucăți de date obiective și consistente care pot fi analizate de alții. Cercetătorii spun că această lucrare ar putea fi o incursiune inițială în analiza științifică a viselor, permițând în cele din urmă o interpretare mai sofisticată a viselor în timpul etapelor mai profunde ale somnului.
