აზრის იდენტიფიკაცია

აზრის იდენტიფიკაცია ემპირიულად დამოწმებული ტექნოლოგიით, გარკვეული აზრით, ადამიანის გონების წაკითხვას გულისხმობს. კვლევის წინსვლამ ადამიანის ნეიროტომოგრაფიის გამოყენებით, ადამიანის ტვინის აქტივობის არაინვაზიურ გაზომვებზე დაყრდნობით, ადამიანის ცნობიერი გამოცდილების გაშიფრვა შესაძლებელი გახადა.

ნეიროფსიქოლოგიის პროფესორი, ბარბარა საჰაკიანი, წერს: „ძალიან ბევრი ნეირომეცნიერი ფრთხილობს და ამბობს, რომ ჩვენ არ შეგვიძლია ვილაპარაკოთ ადამიანების გონების წაკითხვაზე. ამჟამად ეს მართალია, თუცა ისე სწრაფად მივიწევთ წინ, რომ ბევრი დრო არ გავა, სანამ შეგვეძლება, გარკვეული დარწმუნებულობით გავარკვიოთ, ვინმე იგონებს რამე ამბავს, დამნაშავეს მართლა განზრახული ჰქონდა დანაშაულის ჩადენა, თუ არა.”The Guardian, "The brain scan that can read people's intentions"

ისტორია
ფსიქოლოგმა ჯონ დილან-ჰეინსმა დიდი გარღვევა მოახდინა 2006 წელს ტვინის იმიჯინგის კვლევაში ფუნქციური მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფიის გამოყენებით. ეს კვლევა მოიცავდა: რამდენიმე აღმოჩენას ვიზუალური ობიექტების ამოცნობასა და გარჩევაზე, მენტალური პროცესების თრექინგს, ტყუილის გამოვლენა-დაფიქსირებას და არაცნობიერი პროცესების გაშიფვრას. ამ ოთხი აღმოჩენის შეკავშირებამ იმდენად მნიშვნელოვანი რაოდენობის ინფორმაცია გამოავლინა ადამიანის აზროვნებაზე, რომ ჰეინსმა მას „ტვინის კითხვა“ უწოდა.

ფმრტ-მ შესაძებლობა მისცა კვლევას, მნიშვნელოვნად განვითარებულიყო სხვადასხვა მიმართულებით. მას ადამიანის გარკვეული გონებრივი პროცესის მონიტორინგი ტვინში სისხლის მოძრაობის გაზომვის საშუალებით შეუძლია. დღეისთვის ფიქრობენ, რომ ეს საუკეთესო მეთოდია ტვინის აქტივობების გასაზომად, ამიტომაც ის ხშირად გამოიყენება სხვადასხვა კვლევასა თუ ექსპერიმენტში, რათა უფრო გასაგები გახდეს, როგორ აკეთებენ დოქტორები და ფსიქოლოგები ადამიანების აზრების იდენტიფიკაციას.
ტერმინი „აზრის იდენტიფიცირება“ პირველად გამოიყენეს 2009 წელს, მას შემდეგ, რაც ნეირომეცნიერმა მარსელ ჯასტმა ის 60 minutes-ის ინტერვიუში განმარტა. მისი მსჯელობა ამ ტერმინთან დაკავშირებით გულისხმობდა მისი კვლევის მთავარ მიზანს, “შეუძლიათ თუ არა მათ იდენტიფიკაცია იმისა, თუ ზუსტად რა ხდება ტვინში, როდესაც ადამიანებს კონკრეტული (სპეციფიკური) ფიქრები უჩნდებათ”.

აზრების იდენტიფიცირება
როდესაც ადამიანები ფიქრობენ რამე ობიექტზე, მაგალითად, სახრახნისზე, ტვინის სხვადასხვა ნაწილი აქტიურდება. მარსელ ჯასტმა და მისმა კოლეგამ, ტომ მიტჩელმა, ფმრტ-ს ტვინის სკანირებული გამოსახულებები გამოიყენეს, რათა ესწავლებინათ კომპიუტერისთვის ტვინის იმ სხვადასხვა ნაწილის იდენტიფიცირება, რომელიც დაკავშირებულია სპეციფიკურ აზრებთან. 

ამ ტექნოლოგიამ ასევე მოიტანა აღმოჩენა: მსგავსი აზრები სხვადასხვა ადამიანის ტვინში აღსანიშნავად მსგავსია ნევროლოგიურადაც. ამის წარმოსაჩენად ჯასტმა და მიჩელმა მხოლოდ ფმრტ-ით მიღებულ ინფორმაციაზე დაყრდნობით თავიანთი კომპიუტერი იმისათვის გამოიყენეს, რომ წინასწარ განესაზღვრათ, რამდენიმე სურათიდან რომელზე ფიქრობდა ცდისპირი. კომპიუტერი 100%-ით ზუსტი იყო, მაგრამ, ჯერჯერობით, მას მხოლოდ 10 სურათის გამორჩევა შეუძლია.    

ჯონ-დილან ჰაინსი ამბობს, რომ ფმრტ-ს გამოყენება ასევე შესაძლებელია ტვინში ცნობის იდენტიფიცირებისთვის. მას მოჰყავს კრიმინალის მაგალითი, რომელსაც ეკითხებიან, ცნობს თუ არა დანაშაულის ადგილს ან მკვლელობის იარაღს. ჯასტი და მიჩელი ასევე ამბობენ, რომ მათთვის ტვინში სიკეთის, ფარისევლობისა და სიყვარულის იდენტიფიცირება ნელ-ნელა შესაძლებელი ხდება. 2008 წელს  IBM-მ განაცხადი შეიტანა ადამიანური ტვინიდან ადამიანური სახეების მენტალური სურათების ექსტრაგირების პატენტის მოპოვებაზე. ის (IBM) იყენებს უკურეაქციულ კავშირს ფუზიფორმის თავის ტვინის ხვეულის წილის (ტვინის ნაწილი, რომელიც აქტიურდება სახის ამოცნობის ხარისხის პირდაპირპროპორციულად) მონაცემებზე დაყრდნობით. 

2011 წელს, ჯგუფმა შინჯი ნიშიმოტოს ხელმძღვანელობით, მოხალისეების მიერ დანახული გამოსახულებების ნაწილობრივ აღსადგენად მხოლოდ ჩანაწერები გამოიყენა. ოხალისეები რამდენიმე ვიდეოს კლიპს უყურებდნენ, მკვლევრებმა ახალი მოდელი გამოიყენეს იმის გასარკვევად, თუ როგორ ანალიზდება ადამიანურ ტვინში ინფორმაცია მოძრავ ობიექტზე. ალგორითმი იუთუბის ვიდეო მასალის ათასობით საათის გამოსახულებებში (მოხალისეების მიერ ნანახი და იუთუბის ვიდეოები ერთმანეთს არ ემთხვეოდა) ყველაზე მსგავს კლიპებს ეძებდა. ავტორებმა ატვირთეს დემოები, სადაც ნანახი და კომპიუტერის მიერ შეფასებული ვიდეოები იყო შედარებული.  

განზრახვების წინასწარ განსაზღვრა
2008 წელს რამდენიმე მკვლევარმა 60%-იანი სიზუსტით შეძლო, წინასწარ განესაზღვრა, თუ რომელი ხელით დააჭერდა ცდისპირი ღილაკს. ეს აღსანიშნავია არა მხოლოდ იმიტომ, რომ კვლევის სიზუსტე უფრო დიდია, ვიდრე შემთხვევითობა, არამედ იმიტომაც, რომ მეცნიერებს შეეძლოთ წინასწარ, 10 წამით ადრე მოეხდინათ ცდისპირების მოქმედების პროგნოზირება - უფრო ადრე ვიდრე ცდისპირებს ეგონათ, რომ გადაწყვეტილება მიიღეს. ეს მონაცემები უფრო გასაოცარია სხვა კვლევის გათვალისწინებით, რომელიც გულისხმობს, რომ მოქმედების გადაწყვეტილება და მისი ბოლო წამზე შეწყვეტის პოტენციური შესაძლებლობა შეიძლება არაცნობიერი პროცესების შედეგი იყოს. 
ჯონ დილან-ჰეინსმა ასევე აჩვენა, რომ ფმრტ შეიძლება გამოყენებული იყოს, იმის გასარკვევად, ცდისპირი აკლებს, თუ უმატებს ორ რიცხვს.    

აზრების წაკითხვა მათ გაჟღერებამდე
2015 წლის 16 დეკემბერს ტოშიმასა იამაძაკის მიერ კიუშუს ტექნოლოგიის ინსტიტუტში წარმოებული კვლევის საფუძველზე დადგინდა, რომ “ქვა-ქაღალდი-მაკრატელი” თამაშის დროს კომპიუტერმა შეძლო, განესაზღვრა ცდისპირების არჩევანი მანამ, სანამ ისინი ხელს გაამოძრავებდნენ. ასევე იმისათვის, რომ ბროკას წილში გაეზომათ აქტივობა, რათა დაენახათ სიტყვები მანამ, სანამ ამ სიტყვებს გამოთქვამდნენ, გამოყენებულ იქნა ელექტროენცეფალოგრაფი (EEG)

 ტვინი როგორც ინფუთის ხელსაწყო 
ავსტრალიურმა ელექტრონიკულმა კომპანიამ, Emotov Systems, წარმოადგინა ჰედსეთი, რომელსაც შეუძლია ამოიცნოს მომხმარებლის აზრები სხვადასხვა ბრძანების გათვალისწინებით. ტან ლემ წარმოადგინა ჰედსეთის შესაძლებლობა, მართოს ვირტუალური საგნები ეკრანზე. მან ასევე განიხილა ასეთი „ტვინი-კომპიუტერ“ ინტერფეის დანადგარის მომავალში სხვადასხვა სახის გამოყენების შესაძლებლობა როგორიც არის: უნარშეზღუდულთათვის განკუთვნილი ეტლების მოძრაობიდან დაწყებული, მაუსისა და კლავიატურის ჩანაცვლებით დამთავრებული.    

  ტვინის აქტივობის გაშიფვრა სიტყვების რეკონსტუქციისთვის 
2012 წლის 31 იანვარს ბრაიან პრესლიმ და მისმა კოლეგებმა კალიფორნია ბერკლის უნივერსიტეტიდან PLoS Biology-ში გამოაქვეყნეს სტატია, რომელშიც უშუალოდ ცდისპირების ტვინებიდან შეგროვებული და გაანალიზებული ელექტრული სიგნალების მეშვეობით ცდისპირების აუდიტორული ინფორმაციის ინტერნალური ნეირონული დამუშავების პროცესი იყო გაშიფრული და აღდგენილი კომპიუტერში, როგორც ხმა. მკვლევრების ჯგუფმა სუპერიორ ტემპორალურ ტვინის ხვეული გამოიკვლიეს - ტვინის ის რეგიონი, რომელიც მაღალი რანგის ნეირონულ დამუშავების პროცესში მონაწილეობს, რათა სემანტიკური შინაარსი აუდიტორული ინფორმაციისგან გამოიტანოს. მკვლევრებმა გამოიყენეს კომპიუტერული მოდელი ტვინის იმ სხვადასხვა ნაწილის ანალიზისთვის, რომლებიც შესაძლოა მონაწილეობდნენ ნეირონულ აფეთქებებში აუდიტორული სიგნალების დამუშავების დროს. კომპიუტერული მოდელის გამოყენებით მეცნიერებმა შეძლეს ტვინის იმ აქტივობის იდენტიფიცირება, რომელიც მონაწილეობდა აუდიტორული ინფორმაციის დამუშავების პროცესში, როდესაც ცდისპირებს სიტყვების ინდივიდუალური ჩანაწერი წარუდგინეს. ამის შემდეგ, ცდისპირების ნეირონულ დამუშავების პროცესზე დაყრდნობით, აუდიტორული ინფორმაციის დამუშავების კომპიუტერული მოდელი გამოიყენეს, რათა რამდენიმე სიტყვა ისევ ხმად აღედგინათ. მაგრამ აღდგენილი ხმა არ იყო კარგი ხარისხის და მათი ცნობა შესაძლებელი იყო მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ აღდგენილი ხმის აუდიო ტალღების პატერნები ვიზუალურად შედარებული იქნებოდნენ საწყისი ხმის აუდიო ტალღების პატერნებთან. მიუხედავად ამისა, ეს კვლევა კოგნიციაში ნეირონული აქტივობის უფრო ზუსტ იდენტიფიკაციისკენ ხსნის გზას.  

ტვინის ტალღების გამორჩევა უსაფრთხოებაში
კალიფორნია ბერკლის უნივერსიტეტის პროფესორის, ჯონ ჰუანგის, 2013 წლის პროექტმა გამოაქვეყნა კვლევის შედეგები ტვინის ტალღებზე დამყარებული კომპიუტერული ავტორიზაციის განხორციელებადობაზე, რამაც შეიძლება ჩაანაცვლოს “ფასვორდები”.

ბიომეტრიის გამოყენება კომპიუტერული ავტორიზაციისთვის უწყვეტლივ ვითარდებოდა 1980-იანებიდან, მაგრამ ეს მკვლევრები ეძებდნენ უფრო სწრაფ და ნაკლებად ინვაზიურ მეთოდს, ვიდრე დღევანდელი ბადურას სკანირება, თითის ანაბეჭდები და ხმის ამოცნობაა. უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად არჩეული ტექნოლოგია არის ელექტროენცეფალოგრამა (EEG), ან ტვინის ტალღების გამზომი, ფასვორდების გასაუმჯობესებლად კი “ფასაზრებში” (pass thoughts). ამ მეთოდის გამოყენებით ჰუანგმა და მისმა ჯგუფმა შეძლო დავალებების და მათი ავტორიზაციის ზღურბლების იმდენად მორგება, რომ ცდომილების წილი 1%-ზე ნაკლები გახდა, რაც მნიშვნელოვნად უკეთესია, ვიდრე სხვა თანამედროვე მეთოდები. იმისათვის, რომ ამ ახალი უსაფრთხოების ფორმისათვის უფრო მეტი მომხმარებელი მოიზიდონ, მკვლევრები ჯერ კიდევ ეძებენ სხვადასხვა მენტალურ, შესასრულებლად სახალისო  დავალებას, რომელიც სრულდება მანამ, სანამ ხდება მათი ტვინის ტალღების იდენტიფიცირება. მომავალში ეს მეთოდი შიძლება ისეთივე იაფი, ხელმისაწვდომი და პირდაპირი იყოს, როგორც თავად ფიქრია.    

 ეთიკური საკითხები 
ტვინის სკანირების ტექნოლოგიების სიზუსტის გაზრდასთან ერთად ექსპერტები ვარაუდობენ დებატებს იმის შესახებ, თუ როგორ და როდის უნდა გამოვიყენოთ ეს ტექნოლოგია. ერთ-ერთი პოტენციური გამოყენების სფერო შეიძლება იყოს სისხლის სამართალი. ჰეინსი ამტკიცებს, რომ ტვინის სკანირების უბრალოდ არგამოყენება ეჭვმიტანილებზე, ასევე აღუკვეთს დაუმსახურებლად ბრალდებულებს შესაძლებლობას, დაამტკიცონ თავიანთი უდანაშაულობა. ასევე მიმდინარეობს განხილვა იმაზე, რომ ტვინის სკანირების ნებადართულობა შეერთებულ შტატებში ეწინააღმდეგება მე-5 შესწორების საკუთარი თავის ინკრიმინაციის უფლებას. ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი კითხვაა ისიც, არის თუ არა ტვინის იმიჯინგი ჩვენება, დამოწმება, დნმ, სისხლი, თუ თესლი. ატლანტის ემორის უნივერსიტეტის ეთიკის ცენტრის დირექტორი, პოლ რუთ ვოლპი, ვარაუდობს, რომ ამ კითხვებს პასუხი უზენაესი სამართლოს საქმის გადაწყვეტილებით გაეცემა. 

 მომავალი კვლევა 
ექსპერტებმა ზუსტად არ იციან, სადამდე შეიძლება გაფარდოვდეს ფიქრის იდენტიფიკაცია, მაგრამ მარსელს 2014 წელს სჯეროდა, რომ 3-5 წელიწადში იარსებებდა მანქანა, რომელსაც შეეძლებოდა კომპლექსური ფიქრები წაეკითხა, როგორიცაა, მაგალითად: “მე მძულს ესა და ეს”.

კალიფორნია ბერკლის უნივერსიტეტის მკვლევრებმა უკვე მიაღწიეს წარმატებას ვირთხებში მეხსიერების ფორმირებაში, წაშლასა და ხელახლა გააქტიურებაში. მარკსი ამბობს, რომ ისინი იმავე ტექნიკის ადამიანებზე გამოყენებას აპირებენ. ეს აღმოჩენა შესაძლოა მონუმენტური გახდეს, მაგალითად, ომის ვეტერანთათვის, რომლებსაც პოსტ ტრავმატული სტრესი აწუხებთ. სხვა კვლევები ასევე ტარდება ვიდეო თამაშების დროს ტვინის აქტივობის ანალიზისთვის, რათა გამოავლინონ ბოროტმოქმედები ნეირომარკეტინგისა და მთავრობის უსაფრთხოებისთვის.

სქოლიო

კატეგორია:ტელეპათია
კატეგორია:ნების თავისუფლება
კატეგორია:ნეირომეცნიერება