5 разработок на грани фантастики. Технологии, которые почти читают наши мысли

Чтение мыслей долгое время оставалось лишь сюжетом научной фантастики. Но сегодня ученые уже умеют расшифровывать сигналы мозга, предсказывать намерения и даже слышать внутренние размышления человека.



Нет, это не телепатия в чистом виде, однако граница между мыслями и технологиями постепенно стирается.

Нейроинтерфейсы

Идея соединить мозг и компьютер появилась еще в ХХ веке, когда ученые начали изучать электрическую активность нейронов. А настоящий прорыв произошел с развитием технологий имплантов и искусственного интеллекта.

Neuralink — один из самых известных проектов в области нейроинтерфейсов.

Устройство представляет собой микрочип с сотнями тончайших электродов, вживляемых в кору мозга. Оно считывает сигналы нейронов и переводит их в простые цифровые команды. Такая технология может вернуть подвижность людям с травмами и заболеваниями нервной системы. В клинических испытаниях пользователи уже могут управлять компьютером «силой мысли»: двигать курсор, печатать текст или играть в шахматы без рук.

Декодирование внутренней речи

Попытки услышать мысли начались с исследований мозга у людей, которые потеряли способность говорить. Ученые заметили, что даже при отсутствии речи мозг продолжает формировать сигналы, соответствующие словам. С помощью имплантов и алгоритмов машинного обучения исследователи научились сопоставлять нейросигналы с конкретными словами и фразами.

В одном из экспериментов ученые из Стэнфордского университета, пусть и не идеально, но с высокой точностью, смогли восстановить внутренний монолог человека. У участников с тяжелыми нарушениями речи были установлены нейроимпланты, считывающие активность моторной коры. Их попросили произносить слова про себя. Оказалось, что даже внутренняя речь оставляет характерные нейронные паттерны, отличимые от случайной активности мозга.

Электроэнцефалография (ЭЭГ)

Один из самых старых методов изучения мозга, который благодаря развитию искусственного интеллекта сегодня получает вторую жизнь. ЭЭГ появилась еще в 1920-х годах, когда немецкий психиатр Ханс Бергер впервые записал мозговые волны.

Современные ЭЭГ-устройства используют сеть датчиков, которые фиксируют изменения напряжения на поверхности кожи головы. Эти сигналы сами по себе выглядят как шум, но с помощью специальных алгоритмов их можно расшифровать.

В медицине с помощью ЭЭГ обычно выявляют эпилепсию, нарушения сна, последствия травм и опухолей, а также оценивают активность мозга у пациентов в коме или под наркозом.

Однако сегодня применение ЭЭГ стало значительно шире. Ученые обнаружили, что перед каждым осознанным действием возникает так называемый потенциал готовности. Это означает, что система может угадать действие за доли секунды до того, как человек его выполнит. Поэтому ЭЭГ активно используется и в нейроинтерфейсах для уже знакомых нам действий: управление курсором, набор текста, а также в играх и VR.

Функциональная магнитно-резонансная томография (fMRI)

Функциональная магнитно-резонансная томография (fMRI) впервые показала, что содержание мыслей можно не просто фиксировать, а частично визуализировать. Но работает она немного иначе: она не считывает электрические сигналы, а отслеживает кровоток в мозге. Когда определенная область мозга активна, она потребляет больше кислорода и это можно зафиксировать. Таким образом ученые получают карту активности мозга в реальном времени.

Со временем исследователи начали замечать закономерности: разные категории мыслей (например лица, предметы, движения) активируют разные зоны.

Это позволило проводить эксперименты, где человеку показывают изображение, фиксируют активность мозга и обучают искусственный интеллект сопоставлять эти данные. После этого система может приблизительно восстановить, что именно видел человек. В некоторых экспериментах удавалось даже реконструировать фрагменты видео, пусть и в размытом виде.

ИИ и поведенческий анализ

Самое незаметное, но уже повседневное «чтение мыслей» происходит не за счет всяких датчиков, а благодаря анализу поведения людей. Компании вроде Google собирают огромные массивы данных: поисковые запросы, клики, время просмотра, паузы и прокрутку и так далее. На основе этого алгоритмы строят поведенческие модели.

К примеру, если человек задерживается на определенном типе контента, система делает вывод о его интересе даже без лайка или комментария. Дальше включается машинное обучение, и алгоритмы сравнивают поведение пользователя с миллионами других и находят совпадения.

В результате система может предсказать, что человек захочет посмотреть, купить или на что отреагирует. Иногда рекомендации появляются еще до того, как пользователь осознал свой интерес. На самом деле, алгоритм не знает, о чем мы думаем, но очень точно угадывает наши намерения. Поэтому создается та самая иллюзия «чтения мыслей».