Sebuah tim dari Carnegie ilmuwan komputer Universitas Mellon dan ahli saraf kognitif, menggabungkan metode pembelajaran mesin dan pencitraan otak, telah menemukan cara untuk mengidentifikasi di mana pikiran orang dan persepsi obyek akrab berasal dari otak dengan mengidentifikasi pola-pola aktivitas otak yang terkait dengan objek .
Sebuah artikel dalam edisi Januari 2 dari PLoS One membahas metode baru ini, yang dikembangkan selama dua tahun di bawah kepemimpinan Profesor Marcel Hanya neuroscientist dan Ilmu Komputer Profesor Tom M. Mitchell.
Sebuah peserta penelitian lusin diselimuti scanner MRI ditunjukkan gambar garis dari 10 objek yang berbeda - lima alat dan lima tempat tinggal-satu per satu dan diminta untuk berpikir tentang sifat-sifat mereka. Hanya dan metode Mitchell mampu menentukan secara akurat dari 10 gambar peserta sedang menonton berdasarkan karakteristik mereka seluruh-otak pola aktivasi saraf. Untuk membuat tugas lebih menantang bagi diri mereka sendiri, para peneliti dikecualikan informasi dalam otak korteks visual, di mana informasi visual baku tersedia, dan lebih terfokus pada bagian "berpikir" dari otak.
Para ilmuwan menemukan bahwa pola aktivasi ditimbulkan oleh suatu benda tidak hanya terletak di satu tempat di otak. Sebagai contoh, berpikir tentang banyak lokasi palu diaktifkan. Bagaimana Anda ayunan palu diaktifkan area motor, sedangkan apa palu digunakan untuk, dan bentuk palu diaktifkan daerah lain.
Menurut Adil dan Mitchell, ini adalah studi pertama untuk melaporkan kemampuan untuk mengidentifikasi proses berpikir yang berhubungan dengan benda tunggal. Sementara karya sebelumnya menunjukkan adalah mungkin untuk membedakan kategori objek seperti "alat" versus "bangunan," menunjukkan penelitian baru ini bahwa adalah mungkin untuk membedakan antara item dengan arti yang sama, seperti dua alat yang berbeda. Metode mesin-belajar melibatkan pelatihan algoritma komputer (satu set aturan matematika) untuk mengekstrak pola dari aktivasi otak peserta, menggunakan data dikumpulkan dalam satu bagian dari penelitian ini, dan kemudian menguji algoritma pada data di bagian independen dari studi yang sama. Dengan cara ini, algoritma ini sebelumnya tidak pernah terkena pola yang ia diuji.
Pertanyaan penting lainnya ditangani oleh penelitian ini adalah apakah otak yang berbeda menunjukkan pola kegiatan yang sama atau berbeda untuk mengkodekan objek-objek individu. Untuk menjawab pertanyaan ini, para peneliti mencoba mengidentifikasi objek diwakili dalam otak satu peserta setelah pelatihan algoritma mereka menggunakan data yang dikumpulkan dari peserta lain. Mereka menemukan bahwa algoritma itu memang mampu mengidentifikasi pikiran seorang peserta berdasarkan pola yang diambil dari peserta lain.
"Ini bagian dari penelitian menetapkan, yang belum pernah sebelumnya, bahwa ada kesamaan dalam cara otak orang yang berbeda mewakili objek yang sama," kata Mitchell, kepala Departemen Machine Learning di Sekolah Carnegie Mellon Ilmu Komputer dan pelopor dalam menerapkan mesin metode pembelajaran untuk mempelajari aktivitas otak. "Ada selalu menjadi teka-teki filosofis, apakah persepsi seseorang dari warna biru sama dengan orang lain. Sekarang kita melihat bahwa ada banyak kesamaan di seluruh aktivitas otak orang yang berbeda sesuai dengan alat akrab dan tempat tinggal. "
"Langkah pertama menggunakan algoritma komputer untuk mengidentifikasi pikiran objek individu dari aktivitas otak dapat membuka jalur ilmiah baru, dan akhirnya jalan dan jalan raya," tambah Svetlana Shinkareva, asisten profesor psikologi di University of South Carolina yang penulis utama studi tersebut . "Kami berharap untuk maju ke mengidentifikasi pikiran yang berhubungan bukan hanya dengan gambar, tetapi juga dengan kata-kata, dan akhirnya kalimat."
Hanya, yang mengarahkan Pusat Pencitraan Otak Kognitif di Carnegie Mellon, mencatat bahwa satu aplikasi tim bersemangat adalah membandingkan pola aktivasi dari orang dengan gangguan neurologis, seperti autisme. "Kami sangat menantikan untuk menentukan bagaimana orang-orang dengan autisme neurally mewakili konsep-konsep sosial seperti teman dan bahagia," katanya. Hanya juga sedang mengembangkan suatu teori otak berbasis autisme. "Orang dengan autisme menganggap orang lain dengan cara yang berbeda yang telah sulit untuk dikarakterisasi," jelasnya. "Pendekatan pembelajaran mesin menawarkan cara untuk menemukan karakterisasi itu."
http://www.cmu.edu/