島は必ずしも愛ではない

人間の脳の内容を解読しようとしている研究所からの報告は、確かに多くの人を悩ませています。これらのテクニックをよく見ると、少し落ち着きます。

2013年、京都大学の日本人科学者は60%の精度で成功しました」夢を読む »スリープサイクルの開始時にいくつかの信号をデコードすることによって。科学者たちは、磁気共鳴画像法を使用して被験者を監視しました。オブジェクトを幅広い視覚的カテゴリにグループ化することで、データベースを構築しました。最新の一連の実験で、研究者はボランティアが夢の中で見た画像を特定することができました。

MRIスキャン中の脳領域の活性化

2014 年、アラン S. コーウェン率いるイェール大学の研究者グループは、 人間の顔の再作成された画像、表示された画像に応答して回答者から生成された脳の記録に基づいています。次に、研究者は参加者の脳活動をマッピングし、個人に対する被験者の反応の統計ライブラリを作成しました。

同年、Millennium Magnetic Technologies (MMT) は、このサービスを提供する最初の企業になりました」考えを記録する ». 私たち自身の、特許を取得した、いわゆるを使用しています。、MMT は、患者の脳活動と思考パターンに一致する認知パターンを識別します。この技術は、機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) とバイオメトリックビデオ分析を使用して、顔や物体を認識し、真実と嘘を識別します。

2016 年、カリフォルニア大学バークレー校の神経科学者アレクサンダーヒュースと彼のチームは、 人間の思考を解読する. このシステムは、とりわけ、類似した意味を持つ単語に対応する脳内の領域を特定するのに役立ちました。研究者は fMRI を使用して研究を実施し、参加者はスキャン中にさまざまなストーリーを伝える放送を聞きました。機能的 MRI は、神経活動を測定することにより、脳内の血流の微妙な変化を明らかにしました。この実験では、大脳皮質の少なくとも XNUMX 分の XNUMX が言語プロセスに関与していることが示されました。

2017 年後の XNUMX 年、マーセルジャスト率いるカーネギーメロン大学 (CMU) の科学者たちは、 難しい考えを見分ける方法たとえば、「証人は裁判中に叫んだ」などです。科学者たちは、機械学習アルゴリズムと脳画像技術を使用して、脳のさまざまな領域が同様の思考の構築にどのように関与しているかを示しました。

2017 年、パデュー大学の研究者はマインドリーディングを使用しました。 人工知能. 彼らは被験者のグループを fMRI マシンに乗せ、脳をスキャンし、動物、人、自然の風景のビデオを見ました。このタイプのプログラムは、継続的にデータにアクセスしていました。これは彼の学習に役立ち、その結果、彼は思考、特定の画像に対する脳の行動パターンを認識することを学びました. 研究者は、合計 11,5 時間の fMRI データを収集しました。

今年の XNUMX 月、Scientific Reports は、ニューヨークのコロンビア大学のニマメスガラーニによる研究結果を発表しました。この研究では、脳のパターンが再現されました。今回は、夢、言葉、絵ではなく、 聞こえた音. 収集されたデータは、脳の神経構造を模倣する人工知能アルゴリズムによってクリーニングされ、体系化されました。

関連性はおおよその統計にすぎません

心を読む方法の連続した進歩に関する上記の一連の報告は、成功の連続のように聞こえます. ただし、開発 ニューロフォーメーション技術 途方もない困難と制限に苦しんでいるために、彼らがそれらを習得しようとしているという考えをすぐにやめさせてしまいます.

まず、 脳マッピング 冗談 長くて費用のかかるプロセス. 前述の日本人の「夢の読者」は、研究参加者ごとに XNUMX 回ものトライアルを必要としました。第二に、多くの専門家によると、「マインド・リーディング」の成功の報告は誇張されており、大衆を誤解させている.

スタンフォード大学の神経科学者であり、The New Mind Readers の著者である Russell Poldrack は、現在、神経画像に対するメディアの熱狂の波を最も声高に批判している人物の XNUMX 人です。彼は、脳の特定の領域での活動は、人が実際に経験していることを教えてくれないことを明確に書いています.

Poldrack が指摘するように、人間の脳の活動、つまり fMRI を観察する最良の方法は、 間接的な方法 ニューロン自体ではなく血流を測定するため、ニューロンの活動を測定することによって。結果として得られるデータは非常に複雑であり、それを外部の観察者にとって意味のある結果に変換するには多くの作業が必要です。また 汎用テンプレートなし – 人間の脳はそれぞれわずかに異なるため、それぞれに個別の参照フレームを作成する必要があります。データの統計分析は依然として非常に複雑であり、fMRI の専門家の世界では、データの使用方法、解釈方法、およびエラーの可能性について多くの議論が行われてきました。そのため、非常に多くのテストが必要です。

この研究は、特定の地域の活動が何を意味するのかを推測することです。たとえば、「腹側線条体」と呼ばれる脳の領域があります。人がお金、食べ物、キャンディー、薬などの報酬を受け取ったときに活動します。報酬がこの領域を活性化する唯一のものである場合、どの刺激が機能し、どのような効果があるかはかなり確信できます. しかし、実際には、ポルドラックが思い出させてくれるように、特定の精神状態と一意に関連付けることができる脳の部分はありません。したがって、特定の地域での活動に基づいて、誰かが実際に経験していると結論付けることは不可能です。「脳の島（島）の活性化が見られるので、観察された人は愛を経験するはずだ」とは言えません。

研究者によると、検討中のすべての研究の正しい解釈は、「私たちは X を行い、これが膵島の活動を引き起こす理由の XNUMX つです」という声明であるべきです。もちろん、反復、統計ツール、および機械学習を自由に使用して、ある事柄と別の事柄との関係を定量化できますが、たとえば、彼は状態 X を経験していると言える程度です。

「かなり高い精度で、誰かの心の中にある猫や家のイメージを特定できますが、それ以上に複雑で興味深い考えを解読することはできません」と、ラッセルポルドラックは幻想を残しません。「ただし、企業にとっては、広告の反応が 1% 向上するだけでも大きな利益をもたらす可能性があることを忘れないでください。したがって、ある観点から有用であるために技術が完璧である必要はありませんが、その利点がどれほど大きいかはわかりません。

もちろん、上記の考慮事項は当てはまりません。 倫理的および法的側面 神経画像法。人間の思考の世界は、おそらく私たちが想像できる最も深い私生活の領域です。このような状況では、読心術ツールはまだ完璧には程遠いと言っても過言ではありません。

パデュー大学での脳活動のスキャン: