Мысли, мечты, воспоминания – это глубоко личное до тех пор, пока не воплотится в словесную, письменную либо художественную форму. Так остаётся и поныне, но с одной оговоркой: современные технологии, в частности, сканирование мозга магнитно-резонансной томографией и алгоритмы распознавания "сканов", позволяют усомниться в том, что скрывать истинное "Я" за маской физического обличия человек сможет всегда. Можно отметить тенденцию концентрации внимания учёных за последние несколько лет на переводе активности мозга в изображение, на которое смотрит человек. Подобные эксперименты отнюдь не провальные, о чём мы уже писали. Но если большинство тестов проводились со статическими картинками, то свежие результаты показывают возможность воссоздания динамических изображений, видимых испытуемым, и даже определения события, о котором "прокручивается" воспоминание.

Команда Гэллэнта привлекла к себе внимание в прошлом году, когда продемонстрировала, что путём сканирования мозга и зрительной зоны коры несложно определить, на каком из нескольких изображении остановился взгляд человека. Но статические образы – не совсем то, что нужно. По словам Нишимото, зрение более схоже с кино. Самый последний эксперимент учёных включал просмотр двумя участниками двух часов видео, взятого из трейлеров на DVD, во время сканирования их мозга. Компьютерная программа затем сопоставила запечатлённую активность в зрительной зоне с различными аспектами видео, такими как форма, цвет и скорость объектов. Получился своеобразный "словарь" перевода видео в нейронную активность. После этого ПО проанализировало наиболее популярные ролики с YouTube за 200 дней и использовало предыдущие данные о визуальных аспектах трейлеров, чтобы предсказать, как отреагирует зрительная кора на каждый из клипов интернет-сервиса. Наконец, испытуемым показали новый ряд видео, никогда не поддававшийся обработке программными алгоритмами. По завершении процесса приложение сравнило "живые" результаты последнего сканирования с предсказанной активностью нейронов для 200 роликов. Для каждого второго "скана" программа выбрала 100 клипов с YouTube, которые по её мнению при просмотре вызвали бы аналогичную реакцию участков мозга, и объединила их. Получился длинный, очень размытый видеоматериал, соответствующий считанным с мозга сигналам.

В некоторых случаях результат был лучше, чем в остальных. Когда участник смотрел видео с актёром Стивом Мартином (Steve Martin) в белой футболке, программа выдавала ролик с изображением похожего формой на человека пятна с белым "торсом", но ничего подобного усам не проглядывалось. Исследователи намерены усовершенствовать способность ПО к реконструкции, предоставив приложению дополнительные данные о содержимом видео. На конференции возможности достижения были продемонстрированы на статичных изображениях. Для каждого пикселя набора изображений, показанных зрителю и использовавшихся для тренировки программы, Гэллэнт и Нишимото выбрали "роль" – части человека, животного, искусственного объекта. Затем алгоритм смог определить размещение на новом ряде изображений расположение этих элементов, базируясь только на снимках мозговой активности картинок.

Однако фото и видео – не единственное, что можно распознать по активности мозга. Команда Элеаноры Магуайр (Eleanor Maguire) и Мартина Чедвика (Martin Chadwick) из Лондонского университетского колледжа (University College London) представила результаты, свидетельствующие, что память вовсе не является недоступной для сканеров. За формирование воспоминаний отвечает гиппокамп, на котором и сфокусировали аппарат для томографии учёные, пока 10 добровольцев вспоминали ролики с запечатлёнными людьми, выполняющими три простых действия, таких как перемещение чашки кофе. С 50% точностью исследователи смогли определить, о каком действии из трёх думал каждый участник эксперимента. Это намного выше случайного угадывания, но не является чтением мыслей, поскольку использованная программа не может декодировать воспоминания, если не была "натренирована". Другими словами, нельзя посадить кого-либо в чудо-кресло и узнать, о чём же особа помышляет. Тем не менее, это неплохой способ изучения мозга. Например, как изменяется декодирование по прошествии недель, месяцев или лет после момента запоминания.

Джон-Дилан Хэйнс (John-Dylan Haynes) из Бернштейновского центра вычислительной неврологии (Bernstein Center for Computational Neuroscience) в Берлине изучает другое перспективное направление – расшифровку планирования людьми будущего. Он обнаружил, что с помощью сканирования мозга возможно сформировать общее представление о намерениях человека. Более того, показывая участникам тестов с нарушениями пищеварения снимки продуктов, Хэйнс смог определить, кто страдает анорексией или булимией по активности соответствующих центров мозга. А Марсель Джаст (Marcel Just) из Университета Карнеги-Меллона (Carnegie Mellon University) в Питтсбурге трудится над языковыми возможностями. Например, он уже может различать, когда испытуемый думает о разных существительных, например, о словах "сельдерей" или "самолёт". Теперь исследователь пробует комбинации из двух слов.