Nasleduje úryvok z Budúcnosť mysle , od Michio Kaku.
najlepší lacný tablet do 100 £
Niektorí historici veria, že Houdini bol najväčším kúzelníkom, aký kedy žil. Jeho úchvatné úteky zo zamknutých, zapečatených komôr a smrtiace kaskadérske kúsky nechali divákov vydýchnuť. Dokázal prinútiť ľudí zmiznúť a potom sa znovu objaviť na tých najneočakávanejších miestach. A vedel čítať myšlienky ľudí.
Alebo to tak aspoň vyzeralo.
Houdini sa snažil vysvetliť, že všetko, čo urobil, bola ilúzia, séria šikovných trikov. Čítanie myšlienok, pripomínal ľuďom, bolo nemožné. Bol taký pobúrený, že bezohľadní kúzelníci podvádzali bohatých patrónov predvádzaním lacných salónnych trikov a seansí, že sa rozhodol chodiť po krajine a odhaľovať falzifikáty. Bol dokonca vo výbore, ktorý organizoval Scientific American , ktorá ponúkala štedrú odmenu každému, kto môže pozitívne dokázať, že má psychickú silu. (Nikto si nikdy nevyzdvihol odmenu.)
Houdini veril, že skutočná telepatia je nemožná. Veda však dokazuje, že sa Houdini mýlil.
Telepatia je teraz predmetom intenzívneho výskumu na univerzitách po celom svete, kde vedci už dokázali čítať jednotlivé slová, obrázky a myšlienky nášho mozgu kombináciou najnovšej technológie skenovania so softvérom na rozpoznávanie vzorov. To by mohlo spôsobiť revolúciu v spôsobe, akým komunikujeme s obeťami mŕtvice a nehôd, ktoré sú „uzamknuté“ vo svojom tele a nedokážu vyjadriť svoje myšlienky inak ako prostredníctvom mihnutia očí. Ale to je len začiatok. Môže to tiež radikálne zmeniť spôsob, akým komunikujeme s počítačmi a vonkajším svetom.
Ako vieme, mozog je elektrický. Vo všeobecnosti, kedykoľvek je elektrón zrýchlený, vydáva elektromagnetické žiarenie. To isté platí pre elektróny oscilujúce vo vnútri mozgu. Znie to ako niečo zo sci-fi alebo fantasy, ale ľudia prirodzene vyžarujú rádiové vlny. Ale tieto signály sú príliš slabé na to, aby ich iní zachytili, a aj keby sme tieto rádiové vlny dokázali vnímať, bolo by pre nás ťažké pochopiť ich. Počítače však toto všetko menia. Vedcom sa už podarilo získať hrubé aproximácie ľudských myšlienok pomocou skenov EEG. Subjekty si na hlavu nasadia prilbu s EEG senzormi a sústredia sa na určité obrázky, povedzme, obrázok auta alebo domu. Signály EEG sa potom zaznamenali pre každý obrázok a nakoniec sa vytvoril základný slovník myšlienok s individuálnou korešpondenciou medzi myšlienkami osoby a obrázkom EEG. Potom, keď sa osobe ukázal obrázok iného auta, počítač rozpoznal tento vzor EEG.
Výhodou EEG senzorov je, že sú neinvazívne a rýchle. Jednoducho si nasadíte prilbu s množstvom elektród na povrch mozgu a EEG dokáže rýchlo identifikovať signály, ktoré sa menia každú milisekundu. Ale problém s EEG senzormi, ako sme videli, je ten, že elektromagnetické vlny sa pri prechode cez lebku zhoršujú a je ťažké lokalizovať presný zdroj. Táto metóda dokáže zistiť, či uvažujete o aute alebo o dome, ale nedokáže znovu vytvoriť obraz auta. Tu prichádza práca Dr. Gallanta.
VIDEÁ MYSLI
Epicentrom veľkej časti tohto výskumu je Kalifornská univerzita v Berkeley, kde som získal svoj vlastný Ph.D. v teoretickej fyzike pred rokmi. Mal som to potešenie navštíviť laboratórium Dr. Jacka Gallanta, ktorého skupina dosiahla výkon, ktorý sa kedysi považoval za nemožný: natáčanie myšlienok ľudí na video. „Toto je veľký skok vpred pri rekonštrukcii vnútorných snímok. V našej mysli otvárame okno do filmov,“ hovorí Dr. Gallant.
Keď som navštívil jeho laboratórium, prvá vec, ktorú som si všimol, bol tím mladých, horlivých postdoktorandských a postgraduálnych študentov, ktorí sa chúlili za obrazovkami svojich počítačov a pozorne si prezerali videozáznamy, ktoré boli zrekonštruované z niečích skenov mozgu. Pri rozhovore s jeho tímom máte pocit, akoby ste boli svedkami vznikajúcej vedeckej histórie.
Doktor Gallant mi vysvetlil, že subjekt najprv leží naplocho na nosidlách, ktoré sa pomaly vkladajú hlavou napred do obrovského, najmodernejšieho prístroja MRI, ktorý stojí viac ako 3 milióny dolárov. Subjektu sa potom zobrazí niekoľko filmových klipov (napríklad filmové upútavky, ktoré sú ľahko dostupné na YouTube.) Ak chcete nazhromaždiť dostatok údajov, musíte hodiny nehybne sedieť a sledovať tieto klipy, čo je skutočne náročná úloha. Spýtal som sa jedného z post-doktorandov, Dr. Shinji Nishimota, ako našli dobrovoľníkov, ktorí boli ochotní ležať celé hodiny bez pohybu len s útržkami videozáznamov, aby zabrali čas. Povedal, že ľudia v miestnosti, študenti a postdoktorandi, sa dobrovoľne prihlásili ako pokusné králiky pre svoj vlastný výskum.
Keď subjekt sleduje filmy, zariadenie MRI vytvorí 3D obraz prietoku krvi v mozgu. Obraz MRI vyzerá ako rozsiahla zbierka 30 000 bodov alebo voxelov. Každý voxel predstavuje bod nervovej energie a farba bodky zodpovedá intenzite signálu a prietoku krvi. Červené bodky predstavujú body s veľkou nervovou aktivitou, zatiaľ čo modré bodky predstavujú body s menšou aktivitou. (Konečný obrázok vyzerá veľmi podobne ako tisíce vianočných svetielok v tvare mozgu. Okamžite môžete vidieť, ako mozog sústreďuje väčšinu svojej mentálnej energie do zrakovej kôry pri sledovaní týchto videí.)
Spočiatku táto farebná 3D kolekcia bodiek vyzerá ako blábol. Ale po rokoch výskumu Dr. Gallant a jeho kolegovia vyvinuli matematický vzorec, ktorý začína vytvárať súvislosti medzi určitými vlastnosťami obrazu (hrany, textúry, intenzita atď.) a voxelmi MRI. Ak sa napríklad pozriete na hranicu, všimnete si, že ide o oblasť oddeľujúcu svetlejšie a tmavšie oblasti, a preto okraj vytvára určitý vzor voxelov. Tým, že si subjekt za subjektom prezerá takú veľkú knižnicu filmových klipov, je tento matematický vzorec vylepšený a umožňuje počítaču analyzovať, ako sa všetky druhy obrázkov prevádzajú na voxely MRI. Nakoniec sa vedcom podarilo zistiť priamu koreláciu medzi určitými vzormi MRI voxelov a každým obrázkom. 'Pre každý voxel sme vytvorili model, ktorý popisuje, ako sa priestorové a pohybové informácie vo filme mapujú do mozgovej aktivity,' povedal mi doktor Nishmoto.
V tomto bode sa potom pacientovi zobrazí ďalší filmový trailer, zatiaľ čo počítač analyzuje voxely generované počas sledovania a znovu vytvorí hrubú aproximáciu pôvodného obrazu. (Počítač vyberie obrázky zo 100 filmových klipov, ktoré sa najviac podobajú tomu, ktorý subjekt práve videl, a potom obrázky zlúči, aby sa vytvorila blízka aproximácia.) Týmto spôsobom je počítač schopný vytvoriť fuzzy video s vizuálnymi snímkami prechádzajúcimi cez tvoja myseľ. Matematický vzorec Dr. Gallanta je taký všestranný, že dokáže zobrať zbierku voxelov MRI a previesť ich na obrázok, alebo naopak, nasnímať obrázok a potom ho previesť na voxely MRI.
Mal som možnosť pozrieť si jedno z videí, ktoré vytvorila skupina Dr. Gallanta, a bolo to veľmi pôsobivé. Sledovať to bolo ako pozerať sa na film cez tmavé okuliare s tvárami, zvieratami, pouličnými scénami a budovami: Aj keď ste nevideli detaily zblízka, mohli ste jasne identifikovať druh objektu, ktorý vidíte.
r.i.p. Miley Cyrus
Budúcnosť mysle: Vedecké hľadanie pochopenia, vylepšenia a posilnenia mysle
KúpiťTento program dokáže nielen dekódovať to, na čo sa pozeráte, ale dokáže dekódovať aj imaginárne obrázky, ktoré vám kolujú hlavou. Povedzme, že sa od vás žiada, aby ste mysleli na Monu Lisu. Zo skenov magnetickou rezonanciou vieme, že aj keď si obraz nepozeráte dvoma očami, zraková kôra vášho mozgu sa rozsvieti. Program Dr. Gallanta potom skenuje váš mozog a listuje v dátových súboroch obrázkov a snaží sa nájsť najbližšiu zhodu. V jednom experimente, ktorý som videl, počítač vybral obrázok herečky Selmy Hayek ako najbližšiu aproximáciu Mony Lisy. Samozrejme, priemerný človek dokáže ľahko rozpoznať stovky tvárí, ale skutočnosť, že počítač analyzoval obraz v mozgu človeka a potom vybral tento obraz z miliónov náhodných obrázkov, ktoré mal k dispozícii, je stále veľmi pôsobivá.
Cieľom celého tohto procesu je vytvoriť presný slovník, ktorý vám umožní rýchlo priradiť objekt v reálnom svete k vzoru MRI vo vašom mozgu. Vo všeobecnosti je podrobná zhoda veľmi ťažká a bude trvať roky, ale niektoré kategórie sú skutočne ľahko čitateľné, stačí si prelistovať niektoré fotografie. Dr. Stanislas Dehaene z College de France v Paríži skúmal MRI snímky parietálneho laloku, kde sú rozpoznávané čísla, keď jeden z jeho post-doktorandov len tak mimochodom spomenul, že len rýchlym skenovaním MRI vzoru dokáže povedať, aké číslo má pacient sa pozeral. Čísla v skutočnosti vytvárajú na snímke MRI charakteristické vzory.
To ponecháva otvorenú otázku, kedy by sme mohli mať videá našich myšlienok v obrazovej kvalite. Bohužiaľ, informácie sa stratia, keď si človek vizualizuje obrázok. Mozgové skeny to potvrdzujú: keď porovnáte MRI sken mozgu, keď sa pozerá na kvet, s MRI skenom, keď mozog premýšľa o kvete, okamžite uvidíte, že druhý obrázok má oveľa menej bodov ako prvý. Takže hoci sa táto technológia v nasledujúcich rokoch výrazne zlepší, nikdy nebude dokonalá. Pripomína to poviedku, ktorú som kedysi čítal, kde sa muž stretne s džinom, ktorý ponúkne, že vytvorí čokoľvek, čo si dokáže predstaviť. Muž si okamžite pýta luxusné auto, prúdové lietadlo a milión dolárov. Muž je spočiatku vo vytržení. Ale keď sa na tieto položky pozrie podrobne, vidí, že auto a lietadlo nemajú motory a obraz na hotovosti je rozmazaný. Všetko je zbytočné. Je to preto, že naše spomienky sú len približné k skutočnej veci.
Ale vzhľadom na rýchlosť, s akou vedci začínajú dekódovať vzory magnetickej rezonancie v našom mozgu, znamená to, že čoskoro budeme môcť ísť ďalej, než len vidieť obrázky, až po skutočné čítanie slov a myšlienok, ktoré kolujú v mysli?
ČÍTANIE MYSLI
V skutočnosti v budove vedľa Gallantovho laboratória doktor Brian Pasley a jeho kolegovia doslova čítajú myšlienky – aspoň v princípe. Jedna z tamojších postdoktoriek, Dr. Sara Szczepanski, mi vysvetlila, ako sú schopní identifikovať slová vo vnútri mysle.
Tomovi Dalymu unikli fotky
Vedci použili technológiu, ktorá sa nazýva ECOG (elektrokortikogram), čo je obrovské zlepšenie oproti spleti signálov, ktoré produkujú EEG skeny. ECOG skeny majú bezprecedentnú presnosť a rozlíšenie, pretože signály prichádzajú priamo z mozgového tkaniva a neprechádzajú cez lebku. Samozrejme, na druhej strane je potrebné odstrániť veľkú časť lebky, aby sa sieťka obsahujúca 64 elektród v mriežke 8 x 8 umiestnila priamo na obnažený mozog.
Našťastie sa týmto vedcom podarilo získať povolenie vykonávať experimenty s ECOG skenmi na epileptických pacientoch, ktorí trpeli oslabujúcimi záchvatmi. Sieťka ECOG bola umiestnená na ich mozgy, keď im lekári z neďalekej Kalifornskej univerzity v San Franciscu robili operáciu otvoreného mozgu.
Keď pacient počuje rôzne slová, signály z ich mozgu prechádzajú elektródami a následne sa zaznamenávajú. Nakoniec sa vytvorí slovník, ktorý spája slovo so signálmi vychádzajúcimi z elektród v mozgu. Neskôr, keď sa vysloví slovo, možno vidieť rovnaký elektrický vzor. Znamená to tiež, že ak človek myslí na určité slovo, počítač dokáže zachytiť charakteristické signály a identifikovať ho.
Vďaka tejto technológii môžu byť obete mozgovej príhody, ktoré sú úplne paralyzované, schopné „rozprávať“ prostredníctvom hlasového syntetizátora, ktorý rozpoznáva mozgové vzorce jednotlivých slov, na ktoré myslia. Mohlo by byť tiež možné viesť rozhovor, ktorý prebieha úplne telepaticky.
Nie je prekvapením, že BMI (rozhranie mozog-stroj) sa stalo horúcou oblasťou, pričom skupiny po celej krajine dosiahli významné prelomy. Podobné výsledky dosiahli vedci z University of Utah v roku 2011. Na motorickú kôru tváre (ktorá riadi pohyby úst, pier, jazyka a tváre) a tiež na oblasť Wernickeho umiestnili dve mriežky, z ktorých každá obsahuje 16 elektród. ktorý spracováva informácie o jazyku.
Potom bola osoba požiadaná, aby povedala desať bežných slov, ako napríklad „áno a nie“, „horúce a studené“, „hladné a smädné“, „ahoj a dovidenia“ a „viac a menej“. Pomocou počítača na zaznamenávanie mozgových signálov, keď boli tieto slová vyslovené, boli schopní vytvoriť hrubú korešpondenciu jedna ku jednej medzi hovorenými slovami a počítačovými signálmi z mozgu. Neskôr, keď pacient vyslovil určité slová, boli schopní správne identifikovať každé z nich s presnosťou od 76 percent do 90 percent. Ďalším krokom je použitie mriežok so 121 elektródami na získanie lepšieho rozlíšenia.
V budúcnosti sa tento postup môže ukázať ako užitočný pre jedincov trpiacich nádchou alebo paralyzujúcimi chorobami, ako je Lou Gehrigova choroba, ktorí by boli schopní bez námahy hovoriť pomocou tejto techniky z mozgu do počítača.
Výňatok z Budúcnosť mysle , od Michio Kaku. Úryvok s láskavým dovolením Doubleday.
