Technologie skenování mozku se rychle blíží k úrovni detailů, které budou mít vážné důsledky
Identifikace myšlenek odkazuje na empiricky ověřené využití technologie ke čtení myšlenek lidí v určitém smyslu. Nedávný výzkum využívající Neuroimaging poskytl několik prvních ukázek potenciálu této technologie k rozpoznání vzorů vysokého řádu v mozku. V některých případech to vyšetřovatelům poskytuje smysluplné (a kontroverzní) informace.
Profesorka neurosychologie Barbara Sahakianová kvalifikuje „Spousta neurovědců v oboru je velmi opatrná a říká, že nemůžeme mluvit o čtení myšlenek jednotlivců, a právě teď je to velmi pravdivé, ale postupujeme kupředu tak rychle, že nebude trvat tak dlouho, než budeme schopni říct, zda si někdo vymýšlí příběh, nebo zda měl někdo v úmyslu spáchat zločin s určitou mírou jistoty.“
Když lidé myslí na nějaký předmět, třeba šroubovák, aktivuje se mnoho různých oblastí mozku. Je to proto, že to, co nazýváme Paměť, jsou ve skutečnosti distribuované asociace v celém mozku – použití šroubováku, vidění šroubováku atd. Psycholog Marcel Just a jeho kolega Tom Mitchell použili snímky mozku FMRI, aby naučili počítač identifikovat různé části mozku spojené s konkrétními myšlenkami.
Tato průlomová technologie také přinesla objev: podobné myšlenky v různých lidských mozcích jsou neurologicky překvapivě podobné. Pro ilustraci, Just a Mitchell použili svůj počítač, aby na základě ničeho jiného než dat z FMRI předpověděli, o kterém z několika obrázků dobrovolník přemýšlí. Počítač byl 100% přesný, ale zatím přístroj rozlišuje pouze 10 obrázků.
Psycholog John Dylan-Haynes vysvětluje, že FMRI může být také použito k identifikaci rozpoznání v mozku. Poskytuje příklad kriminálníka, který je vyslýchán, zda poznává místo činu nebo vražedné zbraně. Just a Mitchell také tvrdí, že začínají být schopni identifikovat laskavost, pokrytectví a lásku v mozku.
V roce 2010 požádala IBM o patent na to, jak extrahovat mentální obrazy lidských tváří z lidského mozku. Používá zpětnovazební smyčku založenou na měření mozkové oblasti fusiform gyrus v mozku, která se aktivuje úměrně stupni rozpoznání obličeje.
V roce 2011 použil tým vedený Shinjim Nishimotem pouze záznamy z mozku k částečné rekonstrukci toho, co dobrovolníci viděli. Výzkumníci aplikovali nový model, o tom, jak se informace o pohybujících se objektech zpracovávají v lidských mozcích, zatímco dobrovolníci sledovali klipy z několika videí. Algoritmus prohledal tisíce hodin externích videozáznamů z youtube (žádné z videí nebylo stejné jako to, které dobrovolníci sledovali), aby vybral klipy, které byly nejvíce podobné. Autoři nahráli demo srovnávající sledovaná a počítačem odhadnutá videa.
Někteří výzkumníci v roce 2008 byli schopni předpovědět s 60% přesností, zda subjekt stiskne tlačítko levou nebo pravou rukou. To je pozoruhodné nejen proto, že přesnost je lepší než náhoda, ale také proto, že vědci byli schopni tyto předpovědi provést až 10 sekund předtím, než subjekt jednal – dlouho předtím, než subjekt cítil, že se rozhodl. Tyto údaje jsou ještě více zarážející ve světle jiných výzkumů, které naznačují, že rozhodnutí o pohybu a možná i schopnost zrušit tento pohyb v poslední sekundě může být výsledkem nevědomého zpracování.
John Dylan-Haynes také prokázal, že FMRI může být použito k identifikaci, zda se dobrovolník chystá sčítat nebo odečítat dvě čísla ve své hlavě.
Emotiv Epoc je jedním ze způsobů, jak uživatelé mohou dávat příkazy zařízením používajícím pouze myšlenky
Australská elektronická společnost Emotiv Systems předvedla náhlavní soupravu, kterou lze trénovat tak, aby rozpoznala myšlenkové vzorce uživatele pro různé příkazy. Tan Le předvedl schopnost náhlavní soupravy manipulovat s virtuálními objekty na obrazovce a diskutoval o různých budoucích aplikacích pro taková zařízení rozhraní mozek-počítač, od pohonu invalidních vozíků až po výměnu myši a klávesnice.
Dekódování mozkové aktivity pro rekonstrukci slov
Dne 31. ledna 2012 Brian Pasley a kolegové z Kalifornské univerzity v Berkeley publikovali svou práci v PLoS Biology, kde v předmětech bylo vnitřní neurální zpracování sluchových informací dekódováno a rekonstruováno jako zvuk na počítači shromažďováním a analýzou elektrických signálů přímo z mozků subjektů. Výzkumný tým provedl své studie na nadřazeném temporálním gyru, což je oblast mozku, která se podílí na nervovém zpracování vyššího řádu, aby ze sluchových informací získal sémantický smysl. Výzkumný tým použil počítačový model k analýze různých částí mozku, které by se mohly podílet na nervovém vypalování při zpracování sluchových signálů. Pomocí počítačového modelu byli vědci schopni identifikovat mozkovou aktivitu, která je spojena se zpracováním sluchových informací, když byly subjektům předloženy záznamy jednotlivých slov. Později byl počítačový model zpracování sluchových informací použit k rekonstrukci některých slov zpět do zvuku na základě nervového zpracování subjektů. Rekonstruované zvuky však nebyly kvalitní a mohly být rozpoznány pouze tehdy, když zvukové vlnové vzory rekonstruovaného zvuku byly vizuálně sladěny s zvukovými vlnovými vzory původního zvuku, který byl subjektům předložen. Tento výzkum však značí směr k přesnější identifikaci nervové aktivity v poznávání.
Vzhledem k tomu, že technologie skenování mozku je stále přesnější, odborníci předpovídají důležité debaty o tom, jak a kdy by měla být použita. Jednou z možných oblastí použití je trestní právo. Haynes vysvětluje, že pouhé odmítnutí použití skenů mozku u podezřelých také brání neprávem obviněným v prokázání jejich neviny.