Une nouvelle recherche a permis de «retirer» des phrases entières de la tête d'une personne
28 juin Auparavant, les systèmes de lecture de pensées ne pouvaient que deviner le nombre à un chiffre auquel une personne pensait, et des pensées plus profondes et plus complexes dépassaient les capacités de la technologie. Maintenant, une équipe de scientifiques de l'Université Carnegie Mellon (CMU) a développé un moyen qui vous permet de lire des concepts plus complexes à l'aide de scans cérébraux et même de combiner des phrases entières.
Même la phrase la plus simple est très complexe: chaque mot est un concept distinct, et leur placement dans un certain ordre peut changer le sens à la fois des mots individuels et de la phrase entière. Les scientifiques ont découvert que les «blocs de construction» que l'esprit utilise pour construire des pensées sont constitués de concepts et non basés sur les mots eux-mêmes. Cela signifie que les processus cérébraux fonctionnent de manière universelle, indépendamment de la langue et de la culture de la personne.
L'étude a examiné comment le cerveau encode des pensées complexes et comment un scanner IRMf, avec un peu d'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, peut les décoder. Les chercheurs ont recueilli 240 «phrases difficiles», telles que «Le témoin a crié pendant le procès». Toutes ces propositions se composaient de plusieurs éléments de base. Au total, l'étude a utilisé 42 blocs de construction qui pointaient vers des concepts tels que la personne, le cadre, la taille, l'interaction sociale et l'action physique.
Chacun de ces différents types d'informations est traité dans différentes parties du cerveau, de sorte que le système peut choisir une catégorie générale de ce qui est dans l'esprit de la personne. Pour tester leurs compétences, les chercheurs ont demandé à sept participants de lire des phrases en enregistrant des schémas d'activation cérébrale. Après avoir entraîné l'algorithme avec 239 phrases et comparé les résultats, il a pu assembler la dernière phrase en se basant uniquement sur les données du cerveau.
L'équipe a effectué ce test 240 fois, laissant systématiquement chaque phrase à son tour, et a constaté que l'algorithme était capable de prédire la phrase manquante à partir du schéma d'activation cérébrale avec une précision de 87%.
Mikhail Romkin
