В днешния конкурс за наука-така-странно-това-абсолютно-трябва да бъде научно-фантастична, имаме ясен победител: ново проучване, в което екип от учени използват MRI машина, компютърен модел и хиляди изображения от интернет, за да разбера какво виждат хората, както мечтаят.
Свързано съдържание
- Защо разумното лутане може да бъде толкова нещастно, според експертите за щастие
Невероятно, както звучи, изследователи от Киото, Япония, казват, че са изградили нещо от машина за четене на мечти, която научи достатъчно за неврологичните модели на трима участници в изследването, за да прогнозират визуализациите на времето си за сън с 60 процента точност. Изследването, публикувано днес в Science, се смята, че е първият случай, в който обективните данни са извадени за съдържанието на една мечта.
На пръв поглед изключителната идея е изградена от недвусмислената концепция: мозъците ни да следват предсказуеми модели, докато реагират на различни видове визуални стимули и с течение на времето алгоритъмът на обучение може да измисли как да съпостави всеки един от тези модели с различни класове визуализации. Изследване от 2005 г. на един от изследователите извърши това по много по-примитивен начин - докато субектите са будни - с програма за учене правилно, използвайки функционални показания на ЯМР (fMRI показва притока на кръв към различни части на мозъка), за да се определи в каква посока даден обект търсеше.
Това проучване следва същия принцип, но го пое в много по-амбициозна посока, като се стреми да съпостави действителните изображения - не само визуални посоки - с показанията на fMRI, и го правете, докато субектите спят.
Изследването е направено на трима участници, всеки от които се е обърнал да спи в MRI скенер в продължение на няколко тричасови блока в продължение на 10 дни. Участниците също са били свързани с електроенцефалография (ЕЕГ) машина, която проследява общото ниво на електрическа активност в мозъка и е използвана за посочване в какъв етап на сън се намират.
Най-дълбоките и дълги сънища се случват по време на REM сън, който обикновено започва след няколко часа сън. Но бързи, спорадични халюцинации се появяват и по време на етап 1 на не-REM сън, който започва няколко минути след като се отклонявате и изследователите се стремяха да проследят визуализациите по време на този етап.
Докато fMRI наблюдаваше притока на кръв към различни части на мозъка на субектите, те се отпуснаха да спят; след това, след като учените забелязали, че са влезли в етап 1, те ги събудили и ги помолили да опишат какво са виждали преди, докато сънуват. Те повториха този процес почти 200 пъти за всеки от участниците.
След това те записаха 20-те най-често срещани класове предмети, гледани от всеки участник (например „сграда“, „човек“ или „писмо“, например) и търсеха снимки в мрежата, които грубо съвпадат с обектите. Те показаха тези изображения на участниците, докато бяха будни, също и в ЯМР скенера, след което сравниха показанията с показанията на ЯМР от времето, когато хората видяха същите обекти в сънищата си. Това им позволи да изолират конкретните модели на мозъчна активност, наистина свързани с виждането на даден обект от несвързани модели, които просто се свързват със заспали.
Те изхранваха всички тези данни - 20-те най-често срещани типа обекти, които всеки участник е виждал в сънищата си, представени от хиляди изображения от мрежата, заедно с мозъчната активност на участниците (от показанията на ЯМР), възникнали в резултат да ги видите - в алгоритъм за учене, способен да подобри и усъвършенства своя модел въз основа на данните. Когато поканиха тримата траверси обратно в ЯМР, за да тестват наскоро усъвършенствания алгоритъм, той генерира видеоклипове като този по-долу, като произвежда групи от свързани изображения (взети от хиляди в мрежата) и избира коя от 20-те групи елементи (думите най-отдолу) смяташе, че най-вероятно човекът се вижда въз основа на показанията си от ЯМР:
Когато този път събудиха субектите и ги помолиха да опишат мечтите си, се оказа, че прогнозите на машината са по-добри от случайни, макар и в никакъв случай не перфектни. Изследователите избират два класа предмети - един сънуващият съобщава, че е виждал, а един той или тя не е проверявал, кога пъти алгоритъмът е докладвал само за един от тях, колко често той е предсказвал правилния.
Алгоритъмът го прави правилно 60 процента от времето, част от изследователите казват, че не може да бъде обяснена случайно. По-специално, беше по-добре да разграничавате визуализациите от различни категории, отколкото различни изображения от същата категория - тоест имаше по-голям шанс да каже дали мечтател вижда човек или сцена, но беше по-малко точен в отгатването дали конкретен сцена беше сграда или улица.
Въпреки че е способна само на сравнително груби прогнози, системата демонстрира нещо изненадващо: Сънищата ни може да изглеждат субективни, частни преживявания, но те произвеждат обективни, последователни парчета данни, които могат да бъдат анализирани от други. Според изследователите тази работа би могла да бъде първоначална стъпка в научния анализ на съня, в крайна сметка да позволи по-сложна интерпретация на съня по време на по-дълбоки етапи на съня.
