Méthodes neurobiologiques et choses intéressantes que vous pouvez faire avec elles: Partie 1
Les méthodes neurobiologiques sont similaires aux héros méconnus du journalisme scientifique. Périodiquement, les médias sont illuminés de phrases comme «machines entraînées par le cerveau» et «pensées de lecture» («les scientifiques ont finalement appris à lire vos PENSÉES SALES !!! 11»). Mais comment cela se fait-il? Et depuis que nous avons commencé à en parler, quelles méthodes sont utilisées pour mettre en œuvre des projets futuristes tels que gérer la réalité virtuelle avec les yeux ou déterminer si le suspect était présent sur la scène du crime? Des questions, quelques questions. Les réponses sont dans ce post.Suivi oculaire et réalité virtuelle
Par définition, le suivi des mouvements oculaires (ODG) mesure l'activité de vos yeux. Quand et à quelle fréquence clignez-vous? Pourquoi les élèves se rétrécissent-ils? Votre look reste-t-il plus longtemps sur sa poitrine chic ou ses beaux yeux? En répondant à ces questions, le suivi des mouvements oculaires vous permet de savoir si une personne est concentrée, ou détendue et fatiguée, si votre site Web est pratique pour les utilisateurs, si le patient est autiste - cette technologie est applicable dans divers domaines, dont le nombre continue d'augmenter.
Contrairement aux années 1890, la technologie actuelle ne nécessite pas d'immobilisation oculaire avec de la cocaïne. Aujourd'hui, la méthode généralement acceptée pour mesurer le comportement des yeux est l'illumination de la partie infrarouge proche du spectre au centre de l'œil et la comparaison de la position de sa réflexion avec la position de la pupille (la position de la lumière réfléchie reste en place et la pupille se déplace par rapport à elle). En combinant les données avec la position de la tête, vous pouvez les extrapoler pour obtenir la direction de votre regard et calculer les points que la personne regarde. Les mesures typiques incluent les fixations (où le regard s'attardait sur quelque chose qui a attiré votre attention), leur durée et le temps qu'il faut pour traduire le regard sur elles; saccades (mouvement séquentiel des yeux d'une partie du sujet en question à une autre); la façon finale de regarder (ce que vous avez regardé, dans quel ordre et pour combien de temps).Tout cela peut être mesuré de deux manières: les appareils distants et les appareils montés sur la tête. Les premiers rejoignent généralement l'écran de l'ordinateur. Ces derniers sont montés sur la tête d'une personne et ressemblent à la tenue futuriste de Lady Gaga. De tels dispositifs permettent à une personne de se déplacer librement.Suivi oculaire - la technologie est universelle. Ses domaines d'application vont de la recherche marketing (développement de produits, placement de produits, packaging) à la neurobiologie (diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer, recherche de l'attention et de la mémoire, etc.). Mais il y a une idée vraiment futuriste qui devrait chatouiller votre esprit geek: la réalité virtuelle (VR). EDG devient de plus en plus populaire dans la communauté VR, car il peut aider à créer des VR en plongée profonde sur des appareils moins puissants, ainsi que permettre au joueur d'influencer le monde virtuel avec un seul œil.Voyons comment BP et EDG conduisent à une amélioration de l'expérience utilisateur. L'œil a une fovéa - une petite dépression au centre même de la pupille, responsable de la vision aiguë. Lorsque nous regardons quelque chose, nous ne voyons qu'une petite partie de notre environnement en détail (celui qui est dans le champ de vision fovéal). Notre vision périphérique ne voit que la couleur et le mouvement, mais sous une forme plutôt floue et non détaillée. Pour créer l'impression que nous voyons beaucoup plus de détails sur notre environnement, le cerveau utilise simplement notre expérience et notre mémoire pour combler les lacunes. Si une pastèque floue se trouve dans le champ de votre vision périphérique, votre cerveau remplacera simplement une image focalisée à sa place, en la prenant de mémoire - et maintenant c'est plus clair. Et donc, les développeurs de BP travaillent sur la création de la technologie du «rendu fovéal» [rendu fové],conçu pour réduire considérablement la charge de calcul de l'ordinateur. Elle doit utiliser nos connaissances sur le fonctionnement du cerveau et son interprétation du monde. D'abord, l'EDG indique au programme exactement où la personne regarde. Le rendu fovéal, à l'aide de ces informations, génère une image située sur les côtés du champ de vision avec une résolution et des détails beaucoup plus faibles, et dirige toute la puissance de calcul pour augmenter la clarté et le réalisme lors du rendu de la région fovéale. La virtualité est mise à jour en fonction des mouvements de vos yeux afin que votre champ de vision soit toujours clair. Semblable à la vision dans le monde réel, votre cerveau créera l'illusion d'une vision universellement claire basée sur son expérience. Et bien que tout cela semble très cool, cette technologie est au début du développement,car il est assez difficile de créer un appareil peu coûteux et petit pour ODG.Comment ça marche Lestechno-géants n'ont pas retardé la mise en œuvre d'une nouvelle approche: plus récemment, Google a acquis l'une des principales startups ODG. Ils disent qu'ils travaillent sur des lunettes VR sans fil qui mélangent réalité augmentée et VR. Sélectionnez un élément de menu, gardez un œil dessus! Regardez quelque chose de plus long et zoomez! Promenez-vous dans le Louvre et obtenez des informations sur l'image en frappant 4 fois! Utilisez des yeux au lieu d'une souris! Gloire à notre nouveau suzerain et sauveur, l'eye tracking! Ce qui a commencé en 1879 sous le nom d'eye tracking pendant la lecture a beaucoup changé notre compréhension de la réalité.Imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et lecture mentale
L'IRMf est similaire à l'art contemporain. Tout le monde a entendu parler de lui, mais personne ne comprend ce que cela devrait être. N'ayez pas peur, bientôt tout deviendra clair. En fait, l'IRMf est basée sur le fait que le sang à haute teneur en oxygène se comporte différemment dans un champ magnétique que le sang à faible teneur en oxygène. Dans le même temps, plus la zone du cerveau se comporte activement, plus il consomme d'oxygène. Et plus il faut d'oxygène, plus il y a de sang dans cette zone. L'IRMf peut suivre une augmentation du débit sanguin et de la consommation d'oxygène pour trouver la région active du cerveau. Ce type d'imagerie est appelé imagerie basée sur le niveau d'oxygénation du sang dépendant., BOLD). La méthode est non invasive, il suffit de s'allonger dans un tube scanner très bruyant et de donner une bonne résolution spatiale des images (la résolution temporelle est pire car il y a un délai de 3-6 secondes entre l'activation de la zone cérébrale et la demande en oxygène). Cet outil est utilisé dans une grande variété d'études.L'IRMf peut être utilisée de deux manières: elle permet soit de voir l'activation cérébrale au cours d'une tâche simple (par exemple, dans l'expérience, des périodes de paresse changent avec des périodes de tâches mémorielles / reconnaissance visuelle / jugements moraux, en général, des tâches comme «érotisme ou crème glacée»), ou il est utilisé pour analyser le travail du cerveau à un moment où nous ne sommes occupés à aucune tâche spécifique (par exemple, lorsque nous rêvons, regardons distraitement depuis la fenêtre du bus, ou sourions et inclinions la tête à des collègues, faisant semblant d'écouter leur bavardage sur les enfants). La première option, appelée IRMf à l'état de repos, a montré que beaucoup de choses se passent dans le cerveau même lorsque nous ne faisons rien: il a identifié plusieurs réseaux qui contrôlent le cerveau et nous a permis de voircomment les connexions entre les régions du cerveau changent dans les maladies psychiatriques ou dans différents états de conscience.
Notre étude IRMf a montré que les sujets exerçaient une activité dans certaines parties du cerveau associée à des sons forts, à la claustrophobie et à la perte de bijouxlors de tâches de mémorisation simples. Lorsque nous avons eu une idée de son fonctionnement [1], que pouvons-nous faire à ce sujet? ? Je lutte avec la tentation de déclarer «lire des pensées» (et vous passer un capuchon en aluminium), donc je préfère utiliser le terme plus scientifique, «décoder les pensées en fonction de l'activité cérébrale».La technologie de décodage ne cherche pas seulement un domaine qui répond, disons, à une personne. Ils reconnaissent l'ensemble du schéma d'activation du cerveau correspondant à la reconnaissance d'un visage particulier. Ensuite, après avoir établi des schémas d'activation pour les images dofigiliard, l'algorithme des "schémas de classification" les traite avec les images associées. En conséquence, le classificateur apprend la relation entre les images et l'activité cérébrale au moment de leur reconnaissance et comprend quel modèle d'activation une image particulière est susceptible de déclencher - par exemple, une photographie d'un chat ou d'un bébé. Après avoir traité suffisamment d'exemples, le programme peut commencer à étudier les examens d'IRMf et essayer de décoder exactement ce que, au moment du balayage, la personne regardait ou ce à quoi elle pensait. Les premières expériences étaient simples - dans les premiers travaux, les scientifiques ne pouvaient reconnaître qu'une catégorie d'objets,que les sujets regardaient à ce moment (chaussures, bottes, ciseaux, etc.) [2].Peu de temps après, les mécanismes de décodage ont fait un grand pas en avant. Au début, ils ont été utilisés pour déterminer laquelle des 120 images les gens regardent [3] - la tâche est beaucoup plus compliquée que de définir une large catégorie d'objets. Les chercheurs ont ensuite développé un classifieur capable de produire des films primitifs à partir du film vu par le sujet [4]. Depuis lors, la technologie a déjà été utilisée pour tout - construire des scènes visuelles [5], travailler la mémoire (à quoi je pense?) [6] et reconnaître les intentions [7] (sur quel bouton je veux cliquer?). Mais la classification des intentions est une tâche plus compliquée que la reconnaissance d'images. Les objets sont regroupés par couleur ou forme, mais comment attribuer des catégories aux intentions? Un autre problème est la possibilité de généralisation. Jusqu'à présent, tous les décodeurs fonctionnent avec des cerveaux sélectionnés,et le développement d'un appareil standard pour lire les pensées, qui peut être utilisé pour combattre le crime, ne vaut pas la peine d'attendre dans les deux prochaines années. Au stade actuel, comme le dit John-Dylan Haynes (une personne qui travaille dur sur la recherche sur les classificateurs, ainsi que mon professeur (je me vante)), "la meilleure façon de découvrir l'intention de quelqu'un est de demander."
Comment fonctionne le décodageLes sources
1. www.psy.vanderbilt.edu/tonglab/sonia/Personal/fMRI_Basics.html2. dx.doi.org/10.1016/S1053-8119 (03) 00049-13. gallantlab.org/_downloads/2008a.Kay. etal.pdf4. www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21945275?dopt=Abstract&holding=npg5. journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2014.00059/full6. www.jneurosci.org/content / 32/38/12983? Ijkey = 3b948eedde2b0698790b3d2f0d7ea14f66079dee & keytype2 = tf_ipsecsha7. www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21486293 Source: https://habr.com/ru/post/fr399273/
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