Koniec prywatności — nawet sny można odczytać
Pewnie nieraz zdarzyło się Wam wpaść we śnie na genialny pomysł, po którym rano zostało tylko niejasne wspomnienie. Trudno powiedzieć, ilu z nas byłoby milionerami, gdyby spełniło swoje senne plany — niewykluczone jednak, że w całkiem nieodległej przyszłości będziemy mogli to zweryfikować. Japońscy naukowcy z uniwersytetu w Kioto opracowali metodę, na podstawie której można odczytać, co ludzie widzą podczas snu. Według wstępnych obliczeń przewidywania pokrywają się z rzeczywistością w sześciu na dziesięć przypadków.
05.04.2013 15:51
Metoda wykorzystuje fakt, iż ludzki mózg reaguje na bodźce wzrokowe w określony sposób. Dzięki temu można zbudować „uczący się” algorytm, który po pewnym czasie potrafi przyporządkować obserwowaną aktywność mózgu do określonych obrazów. By przekonać się o skuteczności tej metody, naukowcy umieścili troje śmiałków w maszynach wykonujących funkcjonalny magnetyczny rezonans jądrowy (fMRI) — badanie procesów zachodzących w mózgu na podstawie przepływu krwi. Gdy tylko osoby dodatkowo podłączone do elektroencefalografu zapadały w pierwszą fazę snu (NREM 1), w którym sporadycznie mogą pojawiać się obrazy, naukowcy wybudzali je i prosili o opisanie tzw. hipnagogów. Cały proces w ciągu 10 dni powtórzono 200 razy, tworząc w ten sposób 20 ogólnikowych klas (m.in. „budynki”, „osoby” czy „jedzenie”). Na tej podstawie badacze wyszukali obrazy, które mniej więcej zgadzały się z opisami. Ostatnim krokiem było zaprezentowanie zdjęć śmiałkom i ponowne zbadanie ich aktywności mózgu, dzięki czemu można było zweryfikować poprzednie odczyty i odizolować daną aktywność od innych oznak, które są typowe dla fazy snu.
Wykorzystując zgromadzone dane, naukowcy przygotowali algorytm, który budował sekwencje składające się z tysięcy zdjęć przyporządkowanych do wszystkich 20 klas. W połączeniu z odczytami MRI starał się on przyporządkować aktywność mózgową śpiącej osoby do danej grupy prezentowanych wcześniej obrazów. Następnie osoba była wybudzana i proszona o opisanie swojego snu. Trafność przewidywań algorytmu wyniosła 60 procent, czyli więcej, niż naukowcy założyli za możliwe do osiągnięcia przy typowaniu na chybił-trafił. Przy okazji badacze odkryli, że algorytm znacznie lepiej radził sobie z odróżnieniem od siebie klas (w tym przypadku przewidywania częściej były zgodne z opisami) niż poszczególnych obrazów.
Póki co trudno mówić o pełnym sukcesie, ale naukowcy już zastanawiają się nad dalszym rozwojem metody. Ich odkrycie może posłużyć do bardziej skomplikowanych badań snu czy interpretacji obrazów, które widzimy w najgłębszej fazie REM.
