Когда мы сможем считывать мысли человека?

Вот как это выглядит в лаборатории калифорнийского психолога Джека Галанта. Человеку, подсоединенному к прибору fMRI, показывают на экране сценки из фильмов: вот появляется кинозвезда, а вот акула гонится за добычей.

Соседний экран соединен с компьютером, в память которого заложена определенная программа, и этот компьютер выдает на свой экран толкование того, что видит в данный момент человек: «Женщина»,- пишет он, а затем- «Кажется, рыба». Экспериментатор объясняет: «Он еще не знает этого вида рыб».

Понятно, что компьютер не видит того, что видит испытуемый человек. И «знать» он тоже ничего не может. Его научили, как учат ребенка. Экспериментатор предварительно изучал мозг своего пациента, показывая ему такие же сценки, одну за другой, многократно. Каждый раз в момент просматривания он делал снимки его мозга.

Изучая потом эти снимки, он искал и находил, какого вида снимки соответствуют просматриванию всех сценок с женщинами, а какого- просматриванию сценок с рыбами. Затем он «усреднял» все «женские» снимки мозга, чтобы получить единую картину того, как должен выглядеть мозг при виде женщины. То же самое он делал с «рыбьими» снимками. Эти картинки он запечатлевал в памяти компьютера.

А дальше он учил компьютер, как учат ребенка: «Если видишь в мозгу пациента такую-то картинку, пиши «Женщина». Если такую-то - ПИШИ «Рыба».

Как ни примитивно это звучит, нельзя не согласиться, что перед нами что-то вроде «чтения мыслей». Ведь компьютер узнает то, что узнает, прямо из человеческого мозга. Сам человек ничего ему не говорит. Работы, подобные исследованию Таланта, идут сейчас во многих лабораториях мира и дают интересные результаты.

Сам Галант, например, уже сумел найти картины распределения активности мозга для 120 (!) разного рода объектов. Иными словами, его компьютерная программа (алгоритм декодирования) способна с достаточной уверенностью опознавать, какой из 120 разных объектов видит сейчас испытуемый человек.

Другой пионер декодирования мозга, японец Камитани,еше в 2013 году опубликовал результаты дешифровки снов по наблюдению картины активности мозга в ходе сновидения. Оказалось, что напрямую расшифровать поток причудливо сменяющихся визуальных образов пока трудно, но отдельные объекты, появляющиеся во сне (машины, люди, животные и тому подобное) алгоритм Камитани распознает с точностью 60%.

Группа Таланта пытается найти, какие картины активности мозга отражают появление у человека намерения что-то сделать. А за спиной экспериментаторов уже стоят заинтересованные дельцы, которые хотели бы применить их методы для выяснения, например, какие машины или одежда больше всего нравятся покупателям, лжет человек или говорит правду и так далее - список (и потенциальную доходность) таких коммерческих применений легко себе представить.

И все же «завтрашней» угрозы чтения мыслей можно не опасаться. Достаточно сказать, что все ныне существующие алгоритмы декодирования мозга - индивидуальны. Иначе говоря, программа опознает картины только в мозгу того человека, по длительным наблюдениям за которым она построена.

Если предъявить ту же сценку с женщиной другому человеку и показать компьютеру картину активности в его мозгу, программа ее не опознает.

Оказывается, на предъявление одного и того же объекта мозги разных людей отвечают разной картиной активности (разве что речь идет о самых простейших случаях - например, на какую из двух предъявленных фотографий человек в данную минуту смотрит, на правую или на левую).

Ясно, что говорить о проверке людей на ложь или на тайную склонность к той или иной покупке бессмысленно, пока не найден единый алгоритм для всех или хотя бы большинства людей. Но исследователи-энтузиасты, понимая сложность этой задачи, все же надеются ее решить. Конечно, не из коммерческих, а из научных интересов.

Ведь если вдуматься, декодирование мозга- это некий путь к пониманию его работы, к пониманию того, каким образом сам мозг кодирует поступающую в него информацию, как он превращает ее в память, где он ее хранит, как вызывает при надобности и так далее.

Реально ли создать такие единые схемы декодирования мозга для множества людей сразу? С одной стороны, эта интересная отрасль нейрологии очень нова- она родилась каких-нибудь 15 лет назад, когда в журнале «Science» появилась статья американца Хаксби, в которой был впервые предложен путь расшифровки работы мозга.

Так что скромность нынешних достижений декодирования вполне оправдана, и надежды пионеров новой науки на большее вполне понятны. С другой стороны, есть чисто научные основания для серьезных сомнений в принципиальной возможности создания единообразного алгоритма для декодирования множества разных индивидуальных сознаний.

Это связано как с огромной сложностью работы мозга вообще, так и с чисто техническими особенностями метода визуализации мозговой активности.

Это очень интересный метод. Он вырос из обычного магнитного ядерного резонанса, или MRI, как его вариация, приспособленная специально и только для изучения мозга, причем именно в процессе его функционирования (работы). Потому ом и называется «функциональный» MR1, или fMRI.

Грубо говоря, когда какой-нибудь участок мозга включается в работу, ему требуется дополнительная энергия. Поэтому, как только нейроны данного участка возбуждаются приходящими сигналами, они выделяют вещество глютамат. Глютамат раздражает вспомогательные клетки мозга (астроциты), и те начинают усиленно втягивать в это место кальций.

В ответ на кальций в этом месте выделяется окись азота, которая обладает замечательным свойством расширять сосуды. А сосуды, расширяясь, начинают втягивать в этот участок больше крови, а с ней - и больше глюкозы.

Эта дополнительная кровь приходит по артериям и потому богата кислородом. Когда кислород и глюкоза поступают в нейроны, происходит окисление глюкозы и выделение добавочной энергии, необходимой возбужденным нейронам для продолжения начатой работы.

В процессе этой работы кислород потребляется внутри возбужденного участка мозга, так что уходящая от этого участка венозная кровь уже беднее кислородом. Метод fMRI как раз и использует эту разницу.

Дело в том, что гемоглобин в богатой кислородом крови имеет одну форму, а в крови, насыщенной углекислым газом, -другую. В первой форме молекула гемоглобина магнитна, а во второй -антимагнитна. И если наложить на мозг магнитное поле определенной частоты, то эти два вида гемоглобина реагируют на него по-разному: первый вид посылает в прибор более сильный ответный сигнал, чем второй.

Так что, появление такого контраста в каком-то участке мозга напрямую говорит, что нейроны здесь активны, то есть выполняют какую-то функцию. На экране прибора этот участок светится, и можно видеть, какие участки мозга отвечают на то или иное возбуждение. Вот почему метод fMRI стал сегодня основным орудием для научного изучения мозга и некоторых клинических применений. Но для «чтения мыслей» он, увы, оказался недостаточен.

Увы. Что бы ни говорили журналы, мысли пока еще приборам недоступны.