Гнев и радость на томограмме

Про чтение мыслей при помощи МРТ или электроэнцефалографии не писал только ленивый. Действительно, было много работ, на которых, например, компьютер по электроэнцефалографии мог определить, на что смотрит человек – на дом или на лицо. Или работа, в которой авторы составили атлас слов в головном мозге. Конечно, это всё - «чтение мыслей» с очень большими оговорками. Новая работа учёных из Университета Дьюка позволяет говорить о «чтении» другой составляющей нашего сознания – эмоциях. Статья опубликована в Plos Biology.

В этом исследовании команда под руководством Кевина Лабара (Kevin LaBar) сосредоточилась на тех эмоциях, которые мы внезапно испытываем во время так называемого «свободного блуждания мысли», когда мы вроде бы ни о чём не думаем, но внезапно вспоминаем прекрасный романтический ужин или предательство друга и нас охватывают различные эмоции. Порою очень и очень сильные.

Впервые некоторые паттерны эмоций были описаны в статье, опубликованной в прошлом году в журнале Social, Cognitive and Affective Neuroscience. В той статье авторы, поместив 32 испытуемых в МРТ-скане, при помощи музыки и кино, вызывали в них какие-то конкретные эмоции и записывая фМРТ-активность мозга.

Теперь же Лабар использовал механизмы машинного обучения для того, чтобы выделить общие паттерны каждой конкретной эмоции, а затем его команда попыталась увидеть эти патерны на фМРТ добровольцев, мысли которых свободно блуждали.

21 доброволец лежал в томографе и не думал ни о чем конкретно, каждые 30 секунд давая отчёт о своем эмоциональном состоянии. Каждые 2 секунды снималась томограмма всего мозга.

К радости исследователей, найденные паттерны просматривались и здесь, особенно характерны почти у всех испытуемых были «мотивы» страха, когда они впервые ложились в шумный МРТ.

Авторы планировать использовать свой метод для более точной коррекции тех психических расстройств, где пациент не отдаёт себе отчёт о своих эмоциональных состояниях.

#нейроновости
#эмоции
#фМРТ

Текст: Алексей Паевский

Decoding the Nature of Emotion in the Brain,” Philip Kragel, Kevin LaBar.” Trends in Cognitive Neuroscience, June 2016 doi:10.1016/j.tics.2016.03.011.

Профайлинг и чтение мыслей.

Два с половиной года тому назад в канале я написал про группу психологов и нейроисследователей из Калифорнийского университета, получивших финансирование от силовиков США в 300 млн.$ на создание технологии дистанционного чтения мыслей. После первых успехов и ряда публикаций они «пропали» - что в общем довольно характерно для передовых прорывных технологий. А тогда – ребята смогли правильно декодировать 76% слов, о которых мысленно и целенаправленно думали испытуемые.

Сегодня, в 2019 году, технология, которую они использовали уже не кажется сверхъестественной и распространяется в других институтах. В частности, когда я в октябре прошлого года был в Женевском Университете на семинаре по современным нейротехнологиям, нам там показывали всю необходимую для этих исследований аппаратуру и говорили, что такие исследования начали и они.

Суть метода заключается в создании карты нейропроцессов речевых центрах мозга при речевой активности и обучении нейросети декодировать активность мозга в слова. Попытки найти участки мозга, отвечающие за обработку семантического содержимого речи, уже проводились и раньше, однако раньше во всех них экспериментаторы ограничивались поиском зон, связанных с отдельными словами и фразами.

Во время эксперимента добровольцы на протяжении нескольких часов слушали рассказы о каких-то конкретных вещах – к примеру, о еде, людях или природе, – а ученые в это время следили за активностью их мозга при помощи магнитно-резонансного томографа. После завершения «прослушки» ученые определяли, какие слова вызывали всплески в активности мозга у каждого из добровольцев, и сравнивали эти карты активности между собой.

Подобный прием позволил ученым впервые определить, какие участки мозга отвечают за обработку слов, связанных со зрительными образами, социальными феноменами, различными профессиями, эмоциями или людьми. Расположение этих участков в мозге разных добровольцев во многом совпадало – к примеру, боковая теменная кора отвечает за смысл слов, связанных с людьми, а окружающие ее зоны – за обработку чисел и слов, связанных со зрительными образами.

Всем интересующимся этой технологией – последняя статья в Nature на английском недельной давности.

Короче говоря, сегодня не только теоретически, но и экспериментально доказана возможность относительно достоверного чтения мыслей и технологии эти интенсивно развиваются в основном в крупных научных кластерах под присмотром военных. Но выход этом технологии в сферу профессиональной детекции лжи весьма возможен только в среднесрочной перспективе. Но все это пока жутко дорого и умно. Даже сегодня несмотря на доказанность улучшения качества детекции лжи в лабораторных условиях при использовании айтрекеров, ИК-камер, анализирующих лицевой и сердечный кровоток, голосовых анализаторов и автоматизированной оценки эмоций и лицевых микровыражений эти технологии медленно выходят в реальную практику из-за их дороговизны, неотработанности и отсутствия квалифицированных специалистов.

#профайлинг, #детекциялжи, #нейротехнологии, #фМРТ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #ProProfiling

Нейроботикс и МФТИ обучают нейросеть воссоздавать изображения по электрической активности мозга в режиме реального времени, снимая сигналы с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ).
https://youtu.be/nf-P3b2AnZw

И надо сказать, - у них неплохо получается.

https://techxplore.com/news/2019-10-neural-network-reconstructs-human-thoughts.html

Три года тому назад в канале я написал про группу психологов и нейроисследователей из Калифорнийского университета, получивших финансирование от силовиков США в 300 млн.$ на создание технологии дистанционного чтения мыслей. После первых успехов и ряда публикаций они «пропали» - что в общем довольно характерно для передовых технологий в этой области. А тогда – ребята смогли правильно декодировать 76% слов, о которых мысленно и целенаправленно думали испытуемые.

Сегодня, в 2019 году, технология, которую они использовали уже не кажется сверхъестественной и распространяется в других институтах. В частности, когда в октябре прошлого и этого года я был в Женевском Университете на семинаре по современным нейротехнологиям, нам там показывали всю необходимую для этих исследований аппаратуру и говорили, что такие исследования проводят и они. Ну и мы, конечно, ее опробовали на себе и были в шоке)).

Суть их метода заключается в создании карты нейропроцессов речевых центрах мозга при речевой активности и обучении нейросети декодировать активность мозга в слова. Попытки найти участки мозга, отвечающие за обработку семантического содержимого речи, уже проводились и раньше, однако раньше во всех них экспериментаторы ограничивались поиском зон, связанных с отдельными словами и фразами.

Во время эксперимента добровольцы на протяжении нескольких часов слушали рассказы о каких-то конкретных вещах – к примеру, о еде, людях или природе, – а ученые в это время следили за активностью их мозга при помощи магнитно-резонансного томографа. После завершения «прослушки» ученые определяли, какие слова вызывали всплески в активности мозга у каждого из добровольцев, и сравнивали эти карты активности между собой.

Подобный прием позволил ученым впервые определить, какие участки мозга отвечают за обработку слов, связанных со зрительными образами, социальными феноменами, различными профессиями, эмоциями или людьми. Расположение этих участков в мозге разных добровольцев во многом совпадало – к примеру, боковая теменная кора отвечает за смысл слов, связанных с людьми, а окружающие ее зоны – за обработку чисел и слов, связанных со зрительными образами.

Всем интересующимся этой технологией – последняя статья в Nature на английском, опубликованная в этом году.

Короче говоря, сегодня не только теоретически, но и экспериментально доказана возможность относительно достоверного чтения мыслей и технологии эти интенсивно развиваются в основном в крупных научных кластерах под присмотром военных.
Трудно даже представить, как изменится профессиональная детекция лжи, если такие технологии будут доработаны и внедрены хотя бы на уровень экспертиз: а ведь речь уже идет не о фантастике, а о каких-нибудь 10-15 лет.

Однако пока даже несмотря на доказанность улучшения качества детекции лжи в лабораторных условиях при использовании айтрекеров, ИК-камер, анализирующих лицевой и сердечный кровоток, голосовых анализаторов и автоматизированной оценки эмоций и лицевых микровыражений эти технологии медленно выходят в реальную практику из-за их дороговизны, неотработанности и отсутствия квалифицированных специалистов.

#профайлинг, #детекциялжи, #нейротехнологии, #фМРТ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling.

#профайлинг, #детекциялжи, #нейротехнологии, #фМРТ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling.

Интересное исследование вчера опубликовала neurosciencenews. Коллеги из Лондонского Университета нашли нейронные основы одного из ключевых когнитивных искажений – предвзятости подтверждения, феномена, объясняющего почему большинство людей решительно поддерживают информацию, которая подкрепляет их существующие мнения, а не другие.

Проведенный ими поведенческий эксперимент с функциональной визуализацией мозга определил, что задняя медиальная префронтальная кора имеет определяющее значение для подтверждения уже имеющихся у человека мнений и отрицания других.

Что интересно в этом исследовании? То, что раньше не получалось точно определить необходимый нейроучасток, определяющий довольно четкий мыслительный паттерн. И вот – получилось! Детали исследования – по ссылке.

https://neurosciencenews.com/confirmation-bias-15327/

Потенциально такие работы могут привести как минимум к лучшему лечению зависимого поведения, при котором человек последовательно выбирает и подтверждает неэффективные решения. Хотя, конечно, найдутся и предсказания, гиперболизирующие все это до кодирования мозга и поведения человека)) Но до этого еще ооочень далеко.

К посту прикрепляю картинку из моих карт по когнитивным искажениям: хорошие карты получились, однако.

#профайлинг, #когнитивныеискажения, #нейротехнологии, #фМРТ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling.

#профайлинг, #когнитивныеискажения, #нейротехнологии, #фМРТ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #профайлинг_филатов, #ProProfiling.

Давайте несколько отвлечемся от коронавирусной тематики – в мире есть еще другие интересные новости.

Недавно даже Коммерсант написал о том, что «искусственный интеллект научился читать мысли» с точностью до 97%. А в специализированных журналах и форумал об этом говорят уже недели 2.

Сама идея простая – машина переводит паттерны работы мозга во время речи в саму речь и воспроизводить ее с 97% точностью. Это сделала группа ученых из Сан-Франциско в конце прошлого года. Надо сказать, что деньги, которые выделяются в штатах на нейроисследования огромны. Только на этот проект было выделено более 300 млн $, не говоря про частные инвестиции и интерес к технологии персон уровня Илона Маска.

Об этой технологии я писал еще в сентябре 2016 года. Уже тогда та же группа ученых добилась результата в 53%, в 2017 году – дошли уже до 70%. И вот, в 2020 – до 97%.

Суть метода заключается в создании карты нейропроцессов речевых центров мозга при речевой активности и обучении нейросети декодировать активность мозга в слова. Попытки найти участки мозга, отвечающие за обработку семантического содержимого речи, уже проводились и раньше, однако раньше во всех них экспериментаторы ограничивались поиском зон, связанных с отдельными словами и фразами.

Общая задача таких исследований - сделать эффективный интерфейс «мозг – компьютер», а затем написать программу способную расшифровывать электрическую активность мозга, вербализуя её в отдельные слова и фразы.

На этот раз источником данных послужил массив из 120 – 250 электродов для электрокортикографии (ECoG). Это не безобидная ЭЭГ, а инвазивный метод, при котором проводники хирургически накладываются непосредственно на кору головного мозга.

В эксперименте они наиболее плотно размещались в районе третьей лобной извилины. Там находится центр Брока, отвечающий (в том числе) за фонологическую кодификацию речи.

Проще говоря, по ECoG оценивали активность мозга во время устного чтения. Испытуемые зачитывали вслух повторяющиеся тексты, содержащие до 50 предложений и не более 250 уникальных слов. Так проходило обучение ИИ.

Затем набор текстов меняли, а ИИ пытался распознать новые слова и фразы. После серии от 7 до 20 повторений ему удавалось это сделать с вероятностью 97%.

Код, используемый для обучения и тестирования кодировщиков-декодеров, доступен на GitHub.

Штаты, конечно, безусловные лидеры в этой сфере, но сейчас эта технология уже не кажется сверхъестественной и распространяется в других институтах. В частности, полтора года назад, когда я был на учебе в Женеве, нам на семинаре по современным нейротехнологиям, показывали всю необходимую для этих исследований аппаратуру и даже провели несколько демо-тестов. Штука очень впечатляющая и перспективная.

Пока это, конечно, не рутинные методы. Но еще 5 лет назад об этом только думали, а сегодня уже сделали. Вполне можно предположить, что через 10 лет это будет пусть не обыденно, но весьма распространено: все материалы исследования публикуются в открытых источниках – пользуйся не хочу)). Вопрос только аппаратуры и опыта.

Сама по себе значимость этой технологии огромна. Ее суть – речевое протезирование, позволить людям, которые по той или иной причине не могут говорить коммуникационную модальность. Однако, как и любую другую технологию, ее потенциально также можно использовать для негативных целей.

#профайлинг, #детекциялжи, #нейротехнологии, #фМРТ, #ЭЭГ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #ProProfiling

#профайлинг, #детекциялжи, #нейротехнологии, #фМРТ, #ЭЭГ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #ProProfiling

Профайлинг и чтение мыслей!
Теперь и в России)).

Осенью 2016 года я тут писал о работе группы американских ученых под руководством известного Алекса Хата по первому шагу в создании технологии чтения мыслей.

Суть такого подхода заключается в следующем: с помощью фМРТ, ПЭТ и ЭКоГ (электрокортикография) ищутся определенные участки мозга, которые отвечают за понимание значений конкретных слов и понятий – составление карты таких зон потенциально способно привести к созданию сверхточных детекторов лжи и научиться читать мысли подключенных к системе.

Эта же группа уже в 2017 году опубликовала следующую статью, о том, что им удалось понять 76% слов, о которых думал человек. И потом они пропали. Потом, из обнаруженных финансовых отчетов, наблюдатели поняли, что их «поглотили» военные – американское управление перспективных исследовательских проектов МинОбороны США DARPA. Оказалось, что на разработку этой технологии всего было выделено около 300 млн. $.

Однако уже в 2015-16 годах идея самого исследования распространилась по другим странам и университетам. В частности, в 2018 году в Женеве мне удалось вживую посмотреть на эту технологию и на ее работу.

В начале 2019 года появилась статья уже международной группы ученых на тему чтения мыслей на основе ЭкоГ и некоторых нейро-компьютерных интерфейсов, в которой уже европейцы и китайцы делились своими результатами.
В 2020 году эта группа даже выложила базу данных своей статьи в открытый доступ на GitHub совершенно бесплатно, надо сказать)).

Тогда же в 2020 году появились материалы о том, что ученые на основе ECoG и BCI научились считывать не только слова, но и картинки, причем неплохого качества.

И вот с месяц назад появилась статья наших российских ученых о том, что мы тоже исследуем эту технологию.
Группе российских ученых удалось декодировать 26 слов на основе ECoG и BCI-интерфейсов. Пусть сейчас не 2016 год, но все равно – поздравляю коллег с первым успехом!

Ну и от себя добавлю: хотите быть в курсе всех последних разработок и информации на тему профайлинга, нейротехнологий и детекции лжи - подписывайтесь на канал: здесь только эксклюзив.

#профайлинг, #детекциялжи, #нейротехнологии, #фМРТ, #будущеездесь, #статьи, #исследования, #Филатов, #ProProfiling