Эксперты из Принстонского университета объявили о планах создать «мозговой декодер». Пока эта разработка в зачаточном состоянии, но на снимках МРТ алгоритм уже может «прочитать», о чем думал человек.

Основным автором исследования стал Франциско Перейра (Francisco Pereira), руководитель отдела машинного обучения в Национальном институте психического здоровья США. Он провел серию экспериментов, чтобы понять алгоритм ПО, считывающего мысли. Результаты его работы опубликованы на сайте журнала Nature Communications в марте.

Первые исследования концентрировались на компьютерном распознавании конкретных понятий и существительных. Теперь программа без труда опознает абстрактные понятия и разные части речи. Внутри алгоритма слова и предложения представляются как семантические векторы в многомерном пространстве. Схожесть между двумя векторами отражает схожесть контекстов, в которых эти слова используются.

Ранее ученые исследовали, как меняется активность человеческого мозга при восприятии разных семантических концепций. По соответствующей нейронной активности можно определить, каким был изначальный импульс: слово, фраза, картинка или видео. Фактически, мы можем понять, о чем человек думает.

В экспериментах Перейры и его коллег по Принстону участвовали 16 человек. Чтобы потренировать мозговой декодер, каждому участнику эксперимента давали зачитывать диаметрально противоположные или, наоборот, похожие по смыслу слова (отдельно и в тексте). Затем исследователи проверяли, может ли компьютер самостоятельно разобраться в значении незнакомых концептов. Эксперимент дал положительный результат.

Пока декодер умеет распознавать только несколько сотен понятий и участнику эксперимента нужно повторять слово несколько раз, чтобы аппаратура успела «поймать» состояние мозга на снимке.

Если снимок будет более четким, без помех, словарный запас декодера может приблизиться к базовому человеческому — это примерно 30 тысяч слов.