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Des neuroscientifiques japonais décodent les rêves humains – High-teK.ca

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Depuis plusieurs années, des chercheurs tentent d’appliquer les outils de la science pour pénétrer dans nos têtes. C’est un noble effort qui, lorsqu’il sera finalement réalisé, représentera un énorme triomphe de l’humanité sur la nature. Les chercheurs des laboratoires de neurosciences computationnelles ATR à Kyoto ont développé de puissants outils de calcul qui utilisent les données de flux sanguin des IRM pour visualiser approximativement ce qu’une personne vit dans ses rêves. Leurs résultats ont été publiés hier dans Science, en grande pompe. Avant que des études comme celle-ci puissent être prises au pied de la lettre, cependant, une inspection plus approfondie des méthodes et des résultats réels est justifiée.

Chez un petit animal comme un poisson zèbre, il est possible de regarder un film de son activité cérébrale en temps réel, et d’avoir une image assez claire de ce que les animaux regardent. Pour l’humain, nous n’avons pas d’outil aussi pratique que l’imagerie calcique du cerveau entier, mais l’expérimentateur a une chose pour lui par rapport au poisson zèbre : il peut simplement demander au sujet ce qu’il vit.

Les chercheurs japonais ont commencé par des rapports de sommeil de rêve à un stade précoce de leurs trois sujets et ont utilisé un base de données lexicale appelée WordNet pour extraire les mots clés communs qui apparaissaient dans les descriptions. Ils ont ensuite scanné les sujets pendant qu’ils regardaient des images sélectionnées à partir de une autre base de données appelée ImageNet, qui ont été mis en correspondance avec les mots clés. Ils pourraient ensuite comparer les résultats de ces analyses d’ensembles d’images avec les analyses de sommeil précédentes utilisées pour générer les mots-clés signalés verbalement.

Décodage de rêve

Le glamour complet d’essayer de décoder les vrais rêves de stade REM n’est tout simplement pas expérimentalement pratique – il faut généralement quelques heures pour atteindre le REM à partir d’un sommeil normal. Rester immobile dans un tube IRM jusqu’à ce que vous commenciez à rêver – plusieurs fois par jour pendant 10 jours – serait trop difficile. Pour la présente étude, les chercheurs ont pu deviner assez précisément quand les sujets se sont endormis pour la première fois en regardant des signaux EEG enregistrés simultanément, et les ont rapidement réveillés pour des rapports sur ce qu’ils imaginaient en entrant dans Neverland. En règle générale, les sujets pouvaient devenir assez groggy en moins de dix minutes et pouvaient rapporter de manière fiable leurs images visuelles lorsqu’ils étaient réveillés.

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Bien que les protocoles expérimentaux et l’échelle des ressources informatiques appliquées ici soient impressionnants, quelques signaux d’alarme apparaissent généralement dans ce type d’études. Les examens IRM n’accèdent pas directement à l’activité neuronale en soi ; il s’agit d’un signal dérivé des changements de flux sanguin uniquement liés de manière périphérique à l’activité, et sur une échelle de temps beaucoup plus lente que le pic neuronal réel (ou même le déclenchement des synapses). L’idée de sauter au Full Monty – le Joseph biblique décodant les rêves du pharaon – au lieu d’affiner davantage le genre de truc plus simple « imaginez une grosse tache rouge », est également déconcertante. Si vous pouvez décoder un blob à 60 % de confiance, la prochaine étape devrait être d’essayer d’obtenir des résultats un peu plus éloignés de votre marge statistique, au lieu d’opter pour quelque chose de plus complexe, comme des rêves à cette même marge.

Dans le même ordre d’idées, la prochaine étape ne devrait pas nécessairement être, comme l’indiquent les chercheurs, d’essayer d’étendre les mêmes résultats à différents sujets. Malgré la similitude anatomique, différents sujets sont des cerveaux différents, et encore une fois, la direction ne devrait pas être plus large au même niveau de confiance douteux, mais plus profonde à un niveau de confiance plus élevé. Approfondir signifie nécessairement utiliser activité cérébrale réelle et les chercheurs le savent. Les méthodes sont intelligentes mais les signaux cérébraux sont le maillon faible. La dernière chose à souligner est que les méthodes de décodage réelles doivent être présentées pour inspection par la plus grande communauté intéressée. Invariablement dans ces études, et nous en avons vu quelques-unes, les détails ne sont pas présentés ouvertement dans le format de publication standard.

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En 2008, la même équipe rapports d’études préliminaires des zones corticales visuelles primaires, les zones qui reçoivent d’abord des entrées finalement dérivées de la rétine. Les études les plus récentes incluent également des zones supérieures du cerveau qui combinent des raffinements de l’entrée visuelle avec des idéations au niveau du concept et des informations provenant d’autres sens. Il existe de nombreuses données expérimentales pour étayer les corrélations d’activité de choses comme les visages, les animaux ou les véhicules, par exemple, dans certaines régions du cerveau, mais il s’agit encore en grande partie d’un no man’s land.

Pour parler sérieusement de décodage des rêves, ou même d’un simple genre de « devinez ce que je pense », il pourrait être prudent de s’en tenir initialement aux zones visuelles inférieures. Au niveau conscient, bien sûr, nous faisons l’expérience de concepts et d’images entiers, mais pour le moment au moins, des choses comme le déplacement de barres et de formes sont plus accessibles expérimentalement. Dans la section des commentaires plus tôt cette semaine, concernant La nouvelle initiative BRAIN d’Obama, cette question a été abordée plus en détail. L’idée d’essayer d’enregistrer à partir de zones de bas niveau qui sont à la fois accessibles et quelque peu prévisibles à partir d’un stimulus visuel réel présenté à la rétine a été discutée. Les soi-disant rayonnements optiques, accessibles à partir des emplacements du ventricule intérieur, étaient l’un de ces lieux d’opportunité. Ces faisceaux de fibres contiennent des informations dirigées vers le cortex avec des données visuelles du monde réel, mais renvoient également des informations sur ce que le cerveau veut entendre à partir de ce flux de données.

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Nous n’essayons pas de décourager ce genre d’études sur le décodage des rêves ; au contraire, nous pensons qu’ils sont fantastiques. Le concept d’utilisation de données volumineuses et d’algorithmes puissants basés sur l’apprentissage automatique comporte cependant une mise en garde. Ils évolueront rapidement à coup sûr, mais il n’est pas clair que l’esprit devienne docile à une échelle similaire. L’entraînement des réseaux de décodage prend du temps et beaucoup de données. Vous ne pouvez acquérir de nouvelles données d’essai à partir d’une IRM lente qu’à un certain rythme, et les signaux cérébraux plus rapides qui se corrèlent sur des échelles de temps plus courtes sont absolument nécessaires. Cependant, cette ligne de poursuite aura sans aucun doute une application directe pour les BCI, la réflexion sur le texte (ou la parole) et les merveilles prothétiques encore inimaginables. Il y aura ceux qui s’inquiètent des abus et de l’invasion de la vie privée, et leurs arguments seront pris à chaque pas – mais en grande partie, ce sont ceux qui ne comprennent pas la technologie.

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Document de recherche: DOI : 10.1126/science.1234330 – « Décodage neuronal de l’imagerie visuelle pendant le sommeil »

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