Greg Gage: Mind-reading. You've seen this in sci-fi movies: machines that can read our thoughts. However, there are devices today that can read the electrical activity from our brains. We call this the EEG. Is there information contained in these brainwaves? And if so, could we train a computer to read our thoughts?
Greg Gage: Citirea gândurilor. Ați văzut asta în filmele sci-fi: mașinării care îți pot citi gândurile. Însă există și astăzi aparate care pot să citească activitatea electrică a creierului. Se numesc EEG. Există informații în aceste unde cerebrale? Dacă există, putem programa un computer să ne citească gândurile?
My buddy Nathan has been working to hack the EEG to build a mind-reading machine.
Prietenul meu Nathan lucrează la descifrarea EEG-ul cu scopul de a citi gândurile.
[DIY Neuroscience]
[Neuroștiințe]
So this is how the EEG works. Inside your head is a brain, and that brain is made out of billions of neurons. Each of those neurons sends an electrical message to each other. These small messages can combine to make an electrical wave that we can detect on a monitor. Now traditionally, the EEG can tell us large-scale things, for example if you're asleep or if you're alert. But can it tell us anything else? Can it actually read our thoughts? We're going to test this, and we're not going to start with some complex thoughts. We're going to do something very simple. Can we interpret what someone is seeing using only their brainwaves?
Uite cum funcționează EEG-ul. În craniu există un creier, și creierul este alcătuit din miliarde de neuroni. Fiecare neuron transmite un impuls electric celorlalți neuroni. Aceste mici impulsuri formează o undă electrică pe care o detectăm pe un monitor. În mod obișnuit EEG-ul ne poate arăta comportamente mari, de exemplu dacă dormi sau ești treaz. Dar ne mai poate spune altceva? Ne poate citi gândurile? Vom testa acest lucru, și nu vom începe cu gânduri complexe. Vom face ceva foarte simplu. Poți afla ce vede cineva folosind doar undele cerebrale?
Nathan's going to begin by placing electrodes on Christy's head.
Nathan va începe prin plasarea de electrozi pe capul lui Christy.
Nathan: My life is tangled.
Nathan: Viața mea e încâlcită.
(Laughter)
(Râde)
GG: And then he's going to show her a bunch of pictures from four different categories.
GG: Apoi îi va arăta mai multe fotografii din patru categorii.
Nathan: Face, house, scenery and weird pictures.
Nathan: Fețe, case, peisaje și poze ciudate.
GG: As we show Christy hundreds of these images, we are also capturing the electrical waves onto Nathan's computer. We want to see if we can detect any visual information about the photos contained in the brainwaves, so when we're done, we're going to see if the EEG can tell us what kind of picture Christy is looking at, and if it does, each category should trigger a different brain signal.
GG: În timp ce îi arătăm lui Christy aceste sute de imagini, înregistrăm și undele electrice pe calculatorul lui Nathan. Vrem să vedem dacă putem detecta vreo informație vizuală din fotografii în undele cerebrale, și când vom termia, vom putea vedea dacă EEG-ul ne poate spune la ce tip de fotografie se uita Christy, și dacă poate, fiecare tip ar trebui să cauzeze un semnal cerebral diferit.
OK, so we collected all the raw EEG data, and this is what we got. It all looks pretty messy, so let's arrange them by picture. Now, still a bit too noisy to see any differences, but if we average the EEG across all image types by aligning them to when the image first appeared, we can remove this noise, and pretty soon, we can see some dominant patterns emerge for each category.
Bine, am înregistrat toate informațiile brute EEG și am obținut asta. Arată foarte dezordonate. Să le aranjăm după tipul fotografiei. Arată prea haotic pentru a vedea vreo diferență, dar dacă facem o medie a tuturor undelor EEG și le sincronizăm cu apariția imaginii, putem elimina zgomotul și imediat putem observa câteva modele dominante pentru fiecare categorie.
Now the signals all still look pretty similar. Let's take a closer look. About a hundred milliseconds after the image comes on, we see a positive bump in all four cases, and we call this the P100, and what we think that is is what happens in your brain when you recognize an object. But damn, look at that signal for the face. It looks different than the others. There's a negative dip about 170 milliseconds after the image comes on.
Semnalele par similare. Să ne uităm mai de aproape. La o sută de milisecunde după apariția imaginii, vedem o undă pozitivă în toate cele patru cazuri. O denumim P100 și credem că reprezintă recunoașterea obiectului de către creier. Dar priviți acel semnal în cazul fețelor! Pare diferit de celelalte. Există o undă negativă la 170 de milisecunde după apariția imaginii.
What could be going on here? Research shows that our brain has a lot of neurons that are dedicated to recognizing human faces, so this N170 spike could be all those neurons firing at once in the same location, and we can detect that in the EEG.
Ce se întâmplă aici? Cercetările arată că creierul are mulți neuroni dedicați recunoașterii fețelor umane, deci unda N170 poate fi activarea simultană a acelor neuroni dintr-o singură locație, care e apoi detectată de EEG.
So there are two takeaways here. One, our eyes can't really detect the differences in patterns without averaging out the noise, and two, even after removing the noise, our eyes can only pick up the signals associated with faces.
Sunt două concluzii aici. Unu: nu putem detecta vizual diferențele fără se eliminăm zgomotul de fundal. Și doi: chiar și după eliminarea zgomotului, putem diferenția vizual doar semnalele asociate cu fețele.
So this is where we turn to machine learning. Now, our eyes are not very good at picking up patterns in noisy data, but machine learning algorithms are designed to do just that, so could we take a lot of pictures and a lot of data and feed it in and train a computer to be able to interpret what Christy is looking at in real time?
Astfel ajungem la învățarea automată. Ochii noștri nu sunt foarte buni în detectarea tiparele din grafice, dar algoritmii de învățare automată sunt construiți să facă asta, deci putem folosi multe imagini și date cu care să antrenăm un computer care să recunoască la ce privește Christy în timp real?
We're trying to code the information that's coming out of her EEG in real time and predict what it is that her eyes are looking at. And if it works, what we should see is every time that she gets a picture of scenery, it should say scenery, scenery, scenery, scenery. A face -- face, face, face, face, but it's not quite working that way, is what we're discovering.
Încercăm să codăm informațiile care vin din EEG în timp real și să prezicem la ce privește. Și dacă funcționează, vom observa că de fiecare dacă când privește un peisaj, ar trebui să arate rezultatul: peisaj, peisaj, peisaj. O față: față, față, față, dar am descoperit că nu funcționează chiar așa.
(Laughter)
(Râsete)
OK.
Bine.
Director: So what's going on here? GG: We need a new career, I think.
Regizor: Ce se întâmplă? GG: Avem nevoie de o nouă carieră, cred.
(Laughter)
(Râsete)
OK, so that was a massive failure. But we're still curious: How far could we push this technology? And we looked back at what we did. We noticed that the data was coming into our computer very quickly, without any timing of when the images came on, and that's the equivalent of reading a very long sentence without spaces between the words. It would be hard to read, but once we add the spaces, individual words appear and it becomes a lot more understandable.
Bine, a fost un eșec total. Dar suntem curioși: cât de departe putem împinge această tehnologie? Așa că am analizat ce am făcut. Am observat că informațiile ajungeau în computer foarte repede, fără să menționeze când apăreau imaginile, și asta e ca și cum ai citi un fragment lung fără spații între cuvinte. Așa ceva e greu de citit, dar odată ce adăugăm spațiile, apar și cuvintele și devine ușor de înțeles.
But what if we cheat a little bit? By using a sensor, we can tell the computer when the image first appears. That way, the brainwave stops being a continuous stream of information, and instead becomes individual packets of meaning. Also, we're going to cheat a little bit more, by limiting the categories to two. Let's see if we can do some real-time mind-reading.
Dar dacă am trișa puțin? Am folosit un senzor care transmite computerului când apare imaginea. Astfel, undele cerebrale nu mai sunt un flux continuu de informații, ci pachete de informații. Vom trișa și mai mult, limitând categoriile la două. Să vedem dacă putem citi gândurile.
In this new experiment, we're going to constrict it a little bit more so that we know the onset of the image and we're going to limit the categories to "face" or "scenery."
În acest nou experiment, îl vom restrânge și mai mult astfel încât să știm răspunsul la imagine și vom limita categoriile la fețe și peisaje.
Nathan: Face. Correct. Scenery. Correct.
Nathan: Față. Corect. Peisaj. Corect.
GG: So right now, every time the image comes on, we're taking a picture of the onset of the image and decoding the EEG. It's getting correct.
GG: Acum, de fiecare dată când apare o imagine, înregistrăm momentul în care a apărut imaginea și decodăm EEG-ul. Acum e corect.
Nathan: Yes. Face. Correct.
Nathan: Da. Față. Corect.
GG: So there is information in the EEG signal, which is cool. We just had to align it to the onset of the image.
GG: Deci există informații în semnalul EEG, ceea ce e grozav. Trebuia doar să o sincronizăm cu apariția imaginii.
Nathan: Scenery. Correct. Face. Yeah.
Nathan: Peisaj. Corect. Față. Da.
GG: This means there is some information there, so if we know at what time the picture came on, we can tell what type of picture it was, possibly, at least on average, by looking at these evoked potentials.
GG: Asta înseamnă că există informații aici, și dacă știm când e afișată imaginea, putem spune ce fel de imagine e, cel puțin în majoritatea cazurilor, prin analizarea acestor potențiale.
Nathan: Exactly.
Nathan: Exact.
GG: If you had told me at the beginning of this project this was possible, I would have said no way. I literally did not think we could do this.
GG: Dacă mi-ai fi spus la începutul proiectului că așa ceva e posibil, aș fi spus: imposibil. Nu am crezut că putem realiza asta.
Did our mind-reading experiment really work? Yes, but we had to do a lot of cheating. It turns out you can find some interesting things in the EEG, for example if you're looking at someone's face, but it does have a lot of limitations. Perhaps advances in machine learning will make huge strides, and one day we will be able to decode what's going on in our thoughts. But for now, the next time a company says that they can harness your brainwaves to be able to control devices, it is your right, it is your duty to be skeptical.
A funcționat cu adevărat experimentul nostru? Da, dar a trebuit să trișăm mult. Dar se pare că poți găsi câteva lucruri interesante într-un EEG, de exemplu, dacă privești fața cuiva, dar are multe limitări. Poate că progresele în învățarea automată vor reuși într-o zi să decodifice ce se întâmplă în mintea noastră. Dar momentan, data viitoare când o companie declară că poate folosi undele cerebrale pentru a controla anumite dispozitive,