Исследователи научились считывать человеческое восприятие

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

Исследователи из Вашингтонского университета научились считывать человеческое зрительное восприятие объектов быстро и с высокой точностью. Результаты их исследования опубликованы в журнале PLOS Computational Biology, а его краткое изложение приводится в сообщении университета. Исследование проводилось на семи добровольцах, страдающих от эпилепсии.

В исследовании участвовали пациенты с уже имплантированными в височные доли мозга электродами, которые использовались врачами для анализа факторов, провоцирующих приступы эпилепсии. Добровольцам показывали фотографии домов и лиц шириной десять сантиметров на расстоянии одного метра. Каждое изображение демонстрировалось на протяжении 400 миллисекунд с 400-миллисекундными паузами.

Паузы между показами фотографий ученые заполняли демонстрацией равномерно серого фона. Всего добровольцам демонстрировали 50 фотографий домов и 50 фотографий лиц. Для сохранения концентрации внимания иногда фотографии показывали перевернутыми, а добровольцев просили кратко описывать, что они видят. Каждый из добровольцев прошел по три сеанса рассматривания фотографий.

Мозговая активность добровольца и демонстрируемые изображения. Иллюстрация: Kai Miller / University of Washington

В общей сложности исследование проводилось на протяжении недели. К концу специальный алгоритм, анализирующий данные с электродов у пациентов, научился с высокой точностью определять, что именно видит доброволец: дом, лицо или серый фон. В чуть больше, чем 96 процентов случае алгоритм правильно разгадывал человеческое восприятие.

Алгоритм определял, что видит человек в среднем спустя 20 миллисекунд после начала демонстрации очередной фотографии. По данным исследователей, точная работа алгоритма стала возможной благодаря тому, что они хорошо изучили составные части «широкополосного» мозгового сигнала и научились определять изменения частотного спектра мозговых потенциалов.

Похожими исследованиями сегодня занимается Исследовательская лаборатория Армии США. Полученные наработки военные планируют использовать при создании системы, которая будет помогать военным аналитикам быстрее отсматривать изображения и видеозаписи. Сейчас лаборатория занимается разработкой алгоритма, который будет одновременно учитывать направление взгляда военного и анализировать его нейронные реакции в ответ на ту или иную картинку.

Система состоит из компьютера и электроэнцефалографа. Уже разработанный учеными алгоритм способен определять изображения, представляющие интерес для аналитика. Во время одного из экспериментов бойцу показывали набор картинок, разделенных на пять основных категорий: лодки, панды, клубника, бабочки и люстры. Солдата попросили лишь считать изображения из той категории, которая ему интересна. Сами картинки сменялись каждую секунду. По итогам эксперимента алгоритм определил, что бойца заинтересовала категория лодок.

Сегодня военным аналитикам приходится анализировать колоссальные объемы данных: от фотографий до многочасовых записей с беспилотных летательных аппаратов. При обнаружении важных объектов бойцы должны помечать их на изображениях, а затем распределять отмеченные фотографии по категориям. В перспективе новая система позволит аналитикам лишь внимательно отсматривать изображения, а их категоризацией, как и пометкой важных объектов, будет заниматься компьютер на основе мозговых волн.

Автор: Василий Сычёв

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 4.7 (3 votes)
Источник(и):

nplus1.ru