La capacité de contrôler les pensées sous une forme ou une autre a été largement utilisée par les auteurs de nombreux romans de science-fiction. Mais récemment, la visualisation d'images mentales a cessé d'appartenir au domaine de la fantaisie.
Au début des années 2000, l'IRMf a été utilisée pour faire les premières tentatives de «rétinotopie inverse» (la rétinotopie est une projection ordonnée de la rétine sur la zone visuelle du cortex cérébral). Au début, les tentatives étaient plutôt timides: les sujets ont vu des images et ont simultanément pris des données sur l'activité de diverses régions du cerveau en utilisant l'IRMf. Après avoir recueilli les statistiques nécessaires, les chercheurs ont tenté de résoudre le problème inverse: deviner ce qu'une personne regarde en utilisant la carte de l'activité cérébrale.
Dans les images simples, où le rôle principal était joué par l'orientation spatiale, la localisation des objets ou leur catégorie, tout fonctionnait plutôt bien, mais c'était encore très loin de la "télépathie technique". Mais en 2008, des scientifiques de l'Institut des neurosciences de l'Université de Californie à Berkeley, dirigés par le professeur de psychologie Jack Gallant, ont tenté de faire cette astuce avec des photographies. Ils ont divisé la zone étudiée du cerveau en petits éléments - les voxels (éléments 3D) - et ont suivi leur activité tandis que les sujets (dans leur rôle étaient joués par deux auteurs de l'ouvrage) ont vu 1 750 photographies différentes.
Sur la base de ces données, les scientifiques ont construit un modèle informatique, qu'ils ont «formé» en montrant 1000 autres photographies et en recevant 1000 modèles d'activation de voxel différents en sortie. Il s'est avéré qu'en montrant les mêmes 1000 photographies aux sujets et en comparant les motifs pris dans leur cerveau avec ceux prédits par l'ordinateur, il est possible avec une assez grande précision (jusqu'à 82%) de déterminer quelle photographie une personne regarde.
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Images en mouvement
En 2011, une équipe de chercheurs dirigée par le même professeur Gallant de l'Université de Californie à Berkeley a obtenu des résultats nettement plus intéressants. En montrant aux sujets 7 200 secondes de clips vidéo «d'entraînement», les chercheurs ont étudié l'activité de plusieurs voxels cérébraux en utilisant l'IRMf. Mais ici, ils sont confrontés à un problème sérieux: l'IRMf réagit à l'absorption d'oxygène par les tissus cérébraux - l'hémodynamique, qui est un processus beaucoup plus lent que les modifications des signaux nerveux. Cela n'a pas vraiment d'importance pour étudier les réactions aux images fixes - une photo peut être affichée pendant quelques secondes, mais avec des vidéos dynamiques, de graves problèmes surviennent. Par conséquent, les scientifiques ont créé un modèle en deux étapes,qui relie l'hémodynamique lente et les processus neuronaux rapides de la perception visuelle.
Après avoir construit un modèle informatique initial de la «réponse» du cerveau à diverses vidéos, les chercheurs l'ont formé à l'aide de 18 millions de vidéos d'une seconde sélectionnées au hasard sur YouTube. Ensuite, on a montré aux sujets des films de «test» (autres que ceux de «formation»), étudiant l'activité cérébrale à l'aide de l'IRMf, et l'ordinateur sélectionné parmi ces 18 millions de centaines de clips qui ont provoqué le modèle d'activité le plus proche, après quoi il a fait la moyenne de l'image sur ces clips et a produit la «moyenne résultat". La corrélation (coïncidence) entre l'image que la personne voit et celle qui est générée par l'ordinateur était d'environ 30%. Mais pour la première "lecture de l'esprit", c'est un très bon résultat.
Dormir en main
Mais les réalisations des chercheurs japonais du Laboratoire de neurosciences de l'Institut de recherche sur les télécommunications de Kyoto, de l'Institut des sciences et de la technologie de Nara et de l'Institut national des technologies de l'information et de la communication de Kyoto semblent être beaucoup plus significatives. En mai 2013, ils ont publié Neural Decoding of Visual Images during Sleep in Science. Oui, les scientifiques ont appris à rêver. Plus précisément, non pas pour voir, mais pour espionner!
Il existe plusieurs façons de «voir» ce qui se passe dans le cerveau d'une personne vivante. L'électroencéphalographie (EEG) utilise des mesures de faibles potentiels électriques à la surface du cuir chevelu, tandis que la magnétoencéphalographie (MEG) enregistre des champs magnétiques très faibles. Ces méthodes vous permettent de suivre l'activité électrique totale du cerveau avec une résolution temporelle élevée (unités de millisecondes). La tomographie par émission de positrons (TEP) vous permet de voir l'activité de zones spécifiques du cerveau en activité en suivant les substances précédemment injectées contenant des isotopes radioactifs. L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est basée sur le fait que l'oxyhémoglobine dans le sang qui transporte l'oxygène vers les tissus diffère par ses propriétés magnétiques de la désoxyhémoglobine qui a déjà abandonné l'oxygène. FMRI peut être utilisé pour voir les zones actives du cerveauabsorbant l'oxygène. La résolution spatiale de cette méthode est de millimètres et la résolution temporelle - de l’ordre des fractions de seconde.
En enregistrant des signaux d'activité cérébrale à l'aide de l'IRMf, trois sujets ont été réveillés (environ 200 fois) à des stades de sommeil superficiel et invités à décrire le contenu du dernier rêve. Des catégories clés ont été identifiées à partir des rapports, qui, à l'aide de la base de données lexicale WordNet, ont été regroupés en groupes de termes sémantiquement similaires (synsets), organisés en structures hiérarchiques. Les données FMRI (neuf secondes avant le réveil) ont été triées par synset. Pour former le modèle de reconnaissance, des images de la base de données ImageNet correspondant à des synsets ont été présentées aux sujets éveillés, et une carte de l'activité cérébrale dans le cortex visuel a été étudiée. Après cela, l'ordinateur a pu prédire avec une probabilité de 60 à 70% ce qu'une personne voit dans un rêve en fonction de l'activité de diverses régions du cerveau. Ceci, incidemment, indique quequ'une personne rêve en utilisant les mêmes zones du cortex visuel que celles utilisées pour une vision de veille normale. C'est juste pourquoi nous voyons des rêves, les scientifiques ne peuvent pas encore le dire.
Dmitry Mamontov
