Взлом нервных сигналов выдаёт коды в головах зрителей
В фильме «Матрица» герои получают образы по кабелю, подключённому прямо к мозгу, и также управляют виртуальным миром. Несмотря на накопленные знания учёных о мозге, до такого прямого соединения ещё далеко.
И не потому, что нельзя соединить проводник с нервом. Главное – кодировка сигналов.
Изучая активность разных участков коры уже много десятилетий, даже получив возможность исследовать взаимодействие отдельных нейронов в мозге, учёные всё равно остаются весьма далеко от расшифровки языка сигналов, представляющих в нашей голове тот или иной зрительный образ.
Только теперь неврологи из американского института Макговерна (McGovern Institute for Brain Research at MIT) сделали робкий шаг на пути к подобной расшифровке. Они смогли понять крошечную часть кода, отражающего визуальные образы в голове обезьяны.
Новое исследование – это результат взаимодействия лабораторий Джеймса Ди Карло (James DiCarlo Lab) и Томазо Поггио (Tomaso Poggio lab).
Поггио рассказывает: «Наша способность признавать визуальные объекты – одна из самых сложных проблем, которые мозг должен решать. В отношении „вычислительных потребностей“, это даже более сложно, чем рассуждение».
Эту способность мы принимаем как данное, поскольку это происходит «автоматически», почти подсознательно.
Ди Карло (слева) и Томазо Поггио (фото с сайтов web.mit.edu и cbcl.mit.edu).
«Новая работа позволяет нам лучше понять, как мозг (его „зрительная“ часть) кодирует визуальную информацию в таком формате, который понятен и полезен для других областей коры, участвующих в работе памяти, планировании и осуществлении действий», — продолжает Ди Карло.
За доли секунды зрительные сигналы пробегают от сетчатки по цепочке нейронов, по пути непрерывно «переформатируя» информацию, пока не достигают участка коры, известного как inferotemporal cortex (ITC)– он отвечает за идентификацию увиденных объектов. ITC же посылает информацию об увиденном другим участкам мозга.
Чтобы исследовать, как ITC кодирует эти сигналы, исследователи обучили обезьян узнавать различные объекты, сгруппированные в ряд категорий: лица, игрушки, транспортные средства и так далее.
Изображения появились в различных масштабах и в разном положении на экране. Причём – на короткое время.
Запись активности сотен нейронов ITC дала учёным большую базу данных образцов нервной деятельности, вызванной той или иной увиденной картинкой, в разных условиях. Затем авторы работы использовали компьютерный алгоритм, названный классификатором, чтобы расшифровывать код.
Нейроны выборочно отвечают на различные изображения.
Картинки хаотично представлены обезьяне в течение опредёленных интервалов времени (верхний ряд). Нейроны на различных участках в ITC производят разные образцы активности, зависящие от картинки (внизу).
Например, нейроны на участке 1 живо откликаются на игрушку и картофель, в то время как нейроны на участке 3 «предпочитают» морду обезьяны и кота (иллюстрация Poggio/DiCarlo labs).
Классификатор связал каждый объект со специфическим образцом нервных сигналов. Удивительно, компьютер «открыл», что примерно пара десятых долей секунды нервного сигнала уже содержат достаточно информации, позволяющей идентифицировать объект и поместить его в одну из категорий, даже если картинка показывалась в данном размере и данном расположении — впервые.
Что ещё удивительнее: так мало записываемых нейронов, деятельность которых регистрировалась на таком кратком промежутке времени — содержали так много точной информации об объекте.
«Если мы могли бы сделать запись большего населения нейронов одновременно, то смогли бы установить ещё более точный код, скрытый в образцах нервной деятельности», — пояснил Поггио.
Едва ли в обозримом будущем это может привести нас к «Матрице», но вот, к примеру, исследования по машинным системам распознавания объектов получают с этими опытами дополнительный импульс. Да и не только они.
Список направлений вы можете составить сами.
Передача нервного импульса
