Métodos neurobiológicos e coisas legais que você pode fazer com eles: Parte 1
Os métodos neurobiológicos são semelhantes aos heróis desconhecidos do jornalismo científico. Periodicamente, a mídia é iluminada com frases como "máquinas movidas pelo cérebro" e "pensamentos de leitura" ("os cientistas finalmente aprenderam a ler seus PENSAMENTOS SUJOS !!! 11"). Mas como isso é feito? E desde que começamos a falar sobre isso, quais métodos são usados para implementar projetos futuristas como gerenciar a realidade virtual com os olhos ou determinar se o suspeito estava presente na cena do crime? Perguntas, algumas perguntas. As respostas estão neste post.Rastreamento ocular e realidade virtual
Por definição, o ODG (Eye Movement Tracking) mede a atividade dos seus olhos. Quando e com que frequência você pisca? Por que os alunos estão se estreitando? Sua aparência fica mais tempo no peito chique ou nos olhos bonitos? Respondendo a essas perguntas, o rastreamento dos movimentos dos olhos permite descobrir se uma pessoa está concentrada ou relaxada e cansada, se o site é conveniente para os usuários, se o paciente tem autismo - essa tecnologia é aplicável em várias áreas, cujo número continua aumentando.
Ao contrário da década de 1890, a tecnologia atual não requer imobilização ocular com cocaína. Hoje, o método geralmente aceito para medir o comportamento ocular é a iluminação da parte infravermelha próxima do espectro no centro do olho e a comparação da posição de seu reflexo com a posição da pupila (a posição da luz refletida permanece no lugar e a pupila se move em relação a ela). Ao combinar dados com a posição da cabeça, você pode extrapolá-los para obter a direção do seu olhar e calcular em quais pontos a pessoa está olhando. As medidas típicas incluem fixações (em que o olhar se deteve em algo que chamou sua atenção), a duração e o tempo necessário para traduzir o olhar para eles; sacadas (movimento sequencial dos olhos de uma parte do sujeito em questão para outra); a maneira final de olhar (o que você olhou, em que ordem e por quanto tempo).Tudo isso pode ser medido de duas maneiras: dispositivos remotos e dispositivos montados na cabeça. Os primeiros costumam se juntar à tela do computador. Os últimos são montados na cabeça de uma pessoa e parecem com a roupa futurista de Lady Gaga. Tais dispositivos permitem que uma pessoa se mova livremente.Rastreamento ocular - a tecnologia é universal. Suas aplicações vão desde pesquisas de marketing (desenvolvimento de produtos, colocação de produtos, embalagens) até neurobiologia (diagnóstico precoce da doença de Alzheimer, pesquisas sobre atenção e memória, etc.). Mas há uma idéia realmente futurista que deve agradar sua mente nerd: realidade virtual (VR). O EDG está se tornando cada vez mais popular na comunidade de VR, pois pode ajudar a criar VRs de mergulho profundo em dispositivos menos potentes, além de permitir ao jogador influenciar o mundo virtual com apenas um olho.Vejamos como a BP e a EDG levam a uma melhoria na experiência do usuário. O olho tem uma fóvea - uma pequena depressão no centro da pupila, responsável pela visão aguda. Quando olhamos para algo, vemos apenas uma pequena parte do nosso ambiente em detalhes (aquele que está no campo de visão foveal). Nossa visão periférica vê apenas cor e movimento, mas de uma forma um tanto embaçada e não detalhada. Para criar a impressão de que vemos muito mais detalhes do ambiente, o cérebro simplesmente usa nossa experiência e memória para preencher as lacunas. Se uma melancia borrada estiver no campo da sua visão periférica, seu cérebro simplesmente substituirá uma imagem focada em seu lugar, tirando-a da memória - e agora está mais clara. E assim, os desenvolvedores da BP estão trabalhando na criação da tecnologia de "renderização foveal" [renderização foveal],projetado para reduzir significativamente a carga de computação do computador. Ela deve usar nosso conhecimento do funcionamento do cérebro e sua interpretação do mundo. Primeiro, o EDG informa ao programa exatamente para onde a pessoa está olhando. A renderização foveal, usando essas informações, gera uma imagem localizada nos lados do campo de visão com resolução e detalhes muito mais baixos e direciona todo o poder da computação para aumentar a clareza e o realismo ao renderizar a região foveal. A virtualidade é atualizada de acordo com os movimentos dos seus olhos, para que sua área de visão esteja sempre clara. Semelhante à visão no mundo real, seu cérebro criará a ilusão de visão universalmente clara com base em sua experiência. E embora tudo isso pareça muito legal, essa tecnologia está no início do desenvolvimento,já que é bastante difícil criar um dispositivo pequeno e barato para ODG.Como funciona Ostecno-gigantes não adiaram a implementação de uma nova abordagem: mais recentemente, o Google adquiriu uma das principais startups de ODG. Eles dizem que estão trabalhando em óculos VR sem fio que misturam realidade aumentada e VR. Selecione um item de menu, observando-o! Olhe para algo mais longo e amplie! Dê um passeio pelo Louvre e obtenha informações sobre a imagem, batendo 4 vezes! Use olhos em vez de um mouse! Glória ao nosso novo senhor e salvador, rastreamento dos olhos! O que começou em 1879 como rastreamento ocular durante a leitura percorreu um longo caminho para mudar nossa compreensão da realidade.Ressonância magnética funcional (fMRI) e leitura da mente
A RMf é semelhante à arte contemporânea. Todo mundo ouviu falar sobre ele, mas ninguém entende o que deveria ser. Não tenha medo, logo tudo ficará claro. De fato, a fMRI baseia-se no fato de que o sangue com alto conteúdo de oxigênio se comporta em um campo magnético de maneira diferente do sangue com baixo conteúdo de oxigênio. Ao mesmo tempo, quanto mais ativamente a área do cérebro se comporta, mais oxigênio ele consome. E quanto mais oxigênio é necessário, mais sangue entra nessa área. A fMRI pode rastrear um aumento no fluxo sanguíneo e no consumo de oxigênio para encontrar a região ativa do cérebro. Esse tipo de imagem é chamado de imagem com base no nível de oxigenação do sangue dependente., Negrito). O método não é invasivo, você só precisa se deitar em um tubo de scanner muito alto e fornecer uma boa resolução espacial das imagens (a resolução temporal é pior porque há um atraso de 3-6 segundos entre a ativação da área do cérebro e a demanda de oxigênio). Essa ferramenta é usada em uma enorme variedade de estudos.A fMRI pode ser usada de duas maneiras: ajuda a ver a ativação do cérebro durante uma tarefa simples (por exemplo, nos períodos experimentais de mudança da ociosidade com períodos de tarefas de memória / reconhecimento visual / juízos morais, em geral, tarefas como “erótica ou sorvete”) ou é usado para analisar o trabalho do cérebro em um momento em que não estamos ocupados com nenhuma tarefa específica (por exemplo, quando sonhamos, olhando distraidamente pela janela do ônibus ou sorrimos e acenamos para os colegas, fingindo ouvir a conversa sobre crianças). A primeira opção, chamada fMRI em estado de repouso, mostrou que muitas coisas estão acontecendo no cérebro, mesmo quando não estamos fazendo nada: ele identificou várias redes que controlam o cérebro e nos permitiram vercomo as conexões entre regiões do cérebro mudam em doenças psiquiátricas ou em diferentes estados de consciência.
Nosso estudo de ressonância magnética mostrou que os indivíduos realizavam atividade em partes do cérebro associadas a sons altos, claustrofobia e perda de jóiasao realizar tarefas simples de memorização.Quando temos uma idéia de como funciona [1], o que pode ser feito sobre isso ? Eu luto com a tentação de declarar “ler pensamentos” (e passar um capuz para você), então prefiro usar o termo mais científico, “decodificar pensamentos com base na atividade cerebral”.A tecnologia de decodificação não procura apenas uma área que responda, digamos, a uma pessoa. Eles reconhecem todo o padrão de ativação do cérebro correspondente ao reconhecimento de um rosto em particular. Então, tendo estabelecido esquemas de ativação para imagens dofigiliares, o algoritmo de “esquemas de classificação” processa-os juntamente com imagens relacionadas. Como resultado, o classificador aprende sobre a relação entre imagens e atividade cerebral no momento do reconhecimento e entende qual padrão de ativação uma imagem em particular provavelmente desencadeará - por exemplo, uma fotografia de um gato ou bebê. O programa, tendo processado exemplos suficientes, pode começar a estudar exames de ressonância magnética e tentar decodificar o que exatamente no momento da verificação a pessoa estava olhando ou no que estava pensando. Os primeiros experimentos foram simples - nos primeiros trabalhos, os cientistas só conseguiam reconhecer uma categoria de objetos,em que naquele momento os sujeitos olharam (sapatos, botas, tesouras, etc.) [2].Logo depois, os mecanismos de decodificação deram um longo passo à frente. No início, eles foram usados para determinar quais das 120 imagens as pessoas estão vendo [3] - a tarefa é muito mais complicada do que definir uma ampla categoria de objetos. Em seguida, os pesquisadores desenvolveram um classificador que pode produzir filmes primitivos com base no filme visualizado pelo sujeito [4]. Desde então, a tecnologia já foi usada para qualquer coisa - criar cenas visuais [5], memória de trabalho (o que estou pensando?) [6] e reconhecer intenções [7] (em qual botão eu quero clicar?). Mas a classificação das intenções é uma tarefa mais complicada do que o reconhecimento de imagens. Os objetos são agrupados por cor ou forma, mas como atribuo categorias a intenções? Outro problema é a possibilidade de generalização. Até agora, todos os decodificadores trabalham com cérebros selecionados,e o desenvolvimento de um dispositivo padrão para ler pensamentos, que pode ser usado para combater o crime, não vale a pena esperar nos próximos dois anos. No estágio atual, como John-Dylan Haynes (uma pessoa que trabalha duro na pesquisa de classificadores e meu professor (eu me gabo)) diz: "A melhor maneira de descobrir a intenção de alguém é perguntar".
Como a decodificação funcionaFontes
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/pt399273/
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