Ученые еще на шаг приблизились к построению цифровой версии зрительной системы человека. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли (США) разработали алгоритм, который может быть применен к функциональной магнитно-резонансной томографии (МРТ) для отображения наблюдаемых нами движущихся картинок
Нейробиологи уже много лет пользуются МРТ для изучения зрительной системы человека, прослеживая изменения концентрации кислорода в крови мозга. Но этот метод хорош только для понимания того, как мы видим статические изображения. Поэтому несколько лет назад специалисты взялись за разработку компьютерной модели активности нейронов, передает Компьюлента.
Новый метод оказался успешным и удивительно точным. Впервые в истории удалось с помощью сканирования мозга хотя бы приблизительно определить, какие движущиеся изображения видит человек. Возникает заманчивая перспектива в один прекрасный день использовать модель для реконструкции других типов динамических изображений, таких как сны и воспоминания.
Исследователи часами просматривали видео, лежа в томографе. Затем они тщательно проанализировали данные в поисках специфических паттернов для каждой секунды видеоматериалов. Информацию пропустили через несколько различных фильтров, дабы понять, что происходило на нейронном уровне. "В результате мы получили полную модель, которая связывает кровоток, видимый с помощью МРТ, с активностью нейронов, которая не видна", — говорит соавтор исследования Джек Галлант.
Далее для проверки модели была составлена видеотека из выбранных наугад 18 млн секунд YouTube-роликов. Специалисты смоделировали то, что должна показать МРТ при просмотре того или иного видео. Результаты моделирования и сканирования оказались почти идентичными. По тому, что показывала МРТ, исследователи могли определить направление движения и форму объектов на экране.
Работа далека от совершенства. Ученые использовали данные только одной области зрительной системы мозга — первичной зрительной коры. Кроме того, модель всякий раз настраивалась на особенности восприятия каждого субъекта. Создание модели, которая подойдет всем, — очень сложная задача.
Конечная цель подобных исследований — получение цифровой версии человеческого мозга, которая сможет "видеть" мир так же, как мы.