Sbagliando s'impera

Non so a voi, ma a me questa cosa fa venire letteralmente i brividi.

Un gruppo di ricercatori dell’Università Radboud, a Nimega nei Paesi Bassi, è riuscito a determinare quali caratteri alfabetici un soggetto stesse leggendo utilizzando le immagini di una risonanza magnetica funzionale (fMRI), un computer e un modello matematico.

S. Schoenmakers et al./Neuroimage

Andiamo con ordine. I nostri ricercatori (meritano che ne citiamo i nomi: Sanne Schoenmakers, Markus Barth, Tom Heskes e Marcel van Gerven, del Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Institute for Computing and Information Sciences) hanno presentato a un soggetto sperimentale sequenze di lettere maiuscole scritte a mano (le vedete nella parte superiore dell’immagine) e hanno utilizzato uno scanner fMRI per individuare quali aree del cervello si attivassero durante il riconoscimento di ogni lettera. Poi – utilizzando un modello lineare gaussiano – hanno collegato singole porzioni cubiche della scansione fMRI di 2 mm di lato (voxels, cioè volumetric pixels), 1.200 voxel in tutto (lo scanner non era ad alta risoluzione), ai singoli pixel componenti le lettere mostrate al soggetto. In questo modo hanno ottenuto un’immagine “grezza”di quanto percepito del soggetto. Sono quelle chiazze confuse e macchiettate che vedete nella seconda riga dell’immagine qui sopra.

Il passo fondamentale è stato quello successivo, in cui i ricercatori hanno offerto al modello una conoscenza a priori dell’aspetto delle singole lettere. Questo passaggio – consentendo al modello di confrontare le singole lettere con le “chiazze” e di “manipolare” le chiazze stesse spingendole verso la lettera-modello – ha consentito un enorme passo in avanti verso la ricostruzione mentale delle lettere percepite.

Marcel van Gerven, che guida il gruppo di ricerca, lo racconta così:

After this we did something new, We gave the model prior knowledge: we taught it what letters look like. This improved the recognition of the letters enormously. The model compares the letters to determine which one corresponds most exactly with the speckle image, and then pushes the results of the image towards that letter. The result was the actual letter, a true reconstruction. [Computer can read letters directly from the brain – Radboud University]

Il risultato è particolarmente interessante perché questo è precisamente il modo in cui si ritiene il cervello umano operi realmente, combinando conoscenza a priori e dati sensoriali. Continua Marcel van Gerven:

Our approach is similar to how we believe the brain itself combines prior knowledge with sensory information. For example, you can recognise the lines and curves in this article as letters only after you have learned to read. And this is exactly what we are looking for: models that show what is happening in the brain in a realistic fashion. We hope to improve the models to such an extent that we can also apply them to the working memory or to subjective experiences such as dreams or visualisations. Reconstructions indicate whether the model you have created approaches reality.

Il progetto di ricerca è molto ambizioso, ma il successo conseguito dal gruppo ha portato come primo risultato la disponibilità di uno scanner fMRI più potente, che consentirà di operare con 15.000 voxel invece che con 1.200.

L’articolo è stato pubblicato su NeuroImage [Sanne Schoenmakers, Markus Bartha, Tom Heskesb, Marcel van Gerven. “Linear reconstruction of perceived images from human brain activity”. Neuroimage, 2013, DOI: 10.1016/j.neuroimage.2013.07.043] ma purtroppo è accessibile soltanto a pagamento.

Sono venuto a conoscenza dell’articolo grazie a questa notizia: How to reconstruct from brain images which letter a person was reading | KurzweilAI.