Na današnjem natjecanju nauka-tako-čudno-to-sve-mora-biti-znanstvena-fantastika, imamo jasnog pobjednika: nova studija u kojoj tim znanstvenika koristi MRI stroj, računalni model i tisuće slika sa internet da shvatim što ljudi vide kako sanjaju.
Povezani sadržaj
- Stručnjaci za sreću zašto lutanje luta može biti tako jadno
Nevjerojatno koliko zvuči, istraživači iz Kyota u Japanu kažu da su izgradili nešto od uređaja za čitanje snova, koji je naučio dovoljno o neurološkim obrascima tri sudionika istraživanja kako bi im 60-postotnu točnost predvidjeli vizualizacije spavanja. Vjeruje se da je studija objavljena u časopisu Science prvi slučaj u kojem su prikupljeni objektivni podaci o sadržaju sna.
Naizgled izvanredna ideja izgrađena je iz jednostavnog koncepta: da naš mozak slijedi predvidljive obrasce dok reagiraju na različite vrste vizualnih podražaja, a vremenom algoritam učenja može shvatiti kako svaki od tih obrazaca povezati s različitim klasama vizualizacija. Studija jednog istraživača iz 2005. godine to je postigla na mnogo primitivniji način - dok su ispitanici bili budni - s programom učenja ispravnim korištenjem funkcionalnih očitanja MRI (fMRI označava protok krvi u različite dijelove mozga) kako bi se utvrdilo u kojem smjeru je subjekt tražila je.
Ova je studija slijedila isti princip, ali odvela ga je u mnogo ambicioznijem pravcu, nastojeći uskladiti stvarne slike - ne samo vizualne pravce - s fMRI očitanjima, i to raditi dok su ispitanici spavali.
Istraživanje je provedeno na tri sudionika, od kojih je svaki tijekom deset dana prespavao u MRI skeneru tijekom nekoliko blokova od 3 sata. Sudionici su također bili spojeni s elektroencefalografskim (EEG) strojem, koji prati ukupnu razinu električne aktivnosti u mozgu i korišten je za označavanje u kojoj su fazi spavanja bili.
Najdublji, najduži snovi javljaju se za vrijeme REM spavanja, koji obično započinje nakon nekoliko sati spavanja. Ali brze, sporadične halucinacije pojavljuju se i tijekom 1. faze ne-REM spavanja, a započinje nekoliko minuta nakon što odstupite, a istraživači su pokušali pratiti vizualizacije tijekom ove faze.
Dok je fMRI nadgledao protok krvi u različitim dijelovima mozga ispitanika, oni su se prebacili u san; zatim, nakon što su znanstvenici primijetili da su ušli u fazu 1, probudili su ih i zamolili da opišu što su prethodno vidjeli dok sanjaju. Ponovili su ovaj postupak gotovo 200 puta za svakog od sudionika.
Nakon toga zabilježili su 20 najčešćih klasa predmeta koje je svaki sudionik vidio (na primjer "zgrada", "osoba" ili "pismo") i pretraživali fotografije na Internetu koje su otprilike odgovarale predmetima. Pokazali su ove slike sudionicima dok su bili budni, također u MRI skeneru, a zatim su usporedbe očitali s očitanjem MRI-ja od trenutka kad su ljudi vidjeli iste predmete u snu. To im je omogućilo da izoliraju određene obrasce moždane aktivnosti doista povezane s viđenjem određenog objekta iz nepovezanih obrazaca koji su jednostavno povezani sa spavanjem.
Hranili su se svim tim podacima - 20 najčešćih vrsta objekata koje je svaki sudionik vidio u snu, a koje su predstavljene tisućama slika s Interneta, zajedno s mozgovnim aktivnostima sudionika (iz očitavanja MRI-a) koje su se dogodile kao rezultat uvida u njih - u algoritam učenja koji je u stanju poboljšati i doraditi svoj model na temelju podataka. Kad su tri spavača pozvali na MRI kako bi testirali novouređeni algoritam, generirali su videozapise poput donjeg, proizvodeći grupe povezanih slika (snimljene od tisuća na webu) i odabireći koja od 20 skupina predmeta (riječi na dnu) mislila je da je osoba najvjerojatnije vidi, na temelju njegovih MRI očitavanja:
Kad su ovoga puta probudili subjekte i zamolili ih da opišu svoje snove, ispostavilo se da su predviđanja stroja bolja od slučajnosti, mada nikako savršena. Istraživači su odabrali dvije klase predmeta - jedan je sanjar izvijestio da je vidio, a jedan koji on ili ona nije - i provjerio je koliko je puta algoritam izvijestio o jednom od njih, koliko često je predviđao ispravnu.
Algoritam je shvatio točno 60 posto vremena, udio za koji istraživači kažu da se ne može objasniti slučajno. Konkretno, bilo je bolje razlikovati vizualizacije iz različitih kategorija nego različite slike iste kategorije - odnosno, imao je bolju priliku reći da sanjar vidi osobu ili prizor, ali je bio manje precizan u pogađanju je li određeni čovjek prizor je bila zgrada ili ulica.
Iako je sposoban samo za relativno gruba predviđanja, sustav pokazuje nešto iznenađujuće: Naši snovi mogu se činiti kao subjektivna, privatna iskustva, ali oni daju objektivne, konzistentne dijelove podataka koje mogu analizirati i drugi. Istraživači kažu da bi ovo djelo moglo biti početni korak u znanstvenoj analizi snova, što na kraju omogućava sofisticiranije tumačenje snova tijekom dubljih faza sna.
