בתחרות המדע הבדיוני-כל-כך-מוזרה-חייבת להיות-מדע בדיוני, יש לנו מנצח ברור: מחקר חדש בו צוות מדענים משתמש במכונת MRI, מודל מחשב ואלפי תמונות מתוך באינטרנט כדי להבין מה אנשים רואים שהם חולמים.
תוכן קשור
- לדברי מומחי האושר, מדוע נדידת נפש יכולה להיות כל כך אומללה
לא ייאמן ככל שזה נשמע, חוקרים מקיוטו, יפן, אומרים שהם בנו משהו ממכונת קריאה חלומית, שלמדה מספיק על התבניות הנוירולוגיות של שלושה משתתפי המחקר כדי לחזות את הדמיון שלהם בשנת שינה בדיוק של 60 אחוז. המחקר, שפורסם היום ב- Science, הוא האמין כי זהו המקרה הראשון בו נשמטו נתונים אובייקטיביים אודות תכני חלום.
הרעיון יוצא הדופן לכאורה בנוי מתוך מושג פשוט: שהמוח שלנו עוקב אחר דפוסים צפויים בזמן שהם מגיבים לסוגים שונים של גירויים חזותיים, ועם הזמן, אלגוריתם למידה יכול להבין כיצד לתאם כל אחד מהדפוסים הללו עם שיעורים שונים של הדמיות. מחקר שנערך בשנת 2005 על ידי אחד החוקרים עשה זאת בצורה פרימיטיבית בהרבה - בעוד הנבדקים היו ערים - עם תוכנית למידה נכונה תוך שימוש בקריאות MRI פונקציונליות (fMRI מציין זרימת דם לאזורים שונים במוח) כדי לקבוע באיזה כיוון נושא הסתכל.
מחקר זה עקב אחר אותו עיקרון אך לקח אותו לכיוון שאפתני הרבה יותר, תוך שהוא מנסה להתאים בין תמונות בפועל - ולא רק לכיוונים חזותיים - עם קריאות fMRI, ולעשות זאת בזמן שהנבדקים ישנו.
המחקר נערך על שלושה משתתפים, שכל אחד מהם הפך לישון בסורק MRI למספר רחובות של 3 שעות במשך 10 ימים. המשתתפים חוורים גם באמצעות מכשיר אלקטרואנספלוגרפיה (EEG), העוקב אחר הרמה הכוללת של הפעילות החשמלית במוח ושימשה כדי להצביע באיזה שלב שינה הם היו.
החלומות העמוקים והארוכים ביותר מתרחשים במהלך שנת REM, שמתחילה בדרך כלל לאחר מספר שעות שינה. אולם הזיות מהירות וספורדיות מתרחשות גם בשלב 1 של שינה שאינה REM, שמתחילה מספר דקות לאחר שנסחפת, והחוקרים ביקשו לעקוב אחר ההמחשות בשלב זה.
כאשר ה- FMRI פיקח על זרימת הדם לחלקים שונים במוחם של הנבדקים, הם נסחפו לישון; ואז, ברגע שהמדענים שמו לב שהם נכנסו לשלב 1, הם העירו אותם וביקשו מהם לתאר את מה שהם ראו בעבר בזמן שהם חולמים. הם חזרו על תהליך זה כמעט 200 פעמים עבור כל אחד מהמשתתפים.
לאחר מכן, הם הקליטו את 20 השיעורים הנפוצים ביותר של פריטים שנראו על ידי כל משתתף ("בניין", "אדם" או "מכתב", למשל) וחיפשו תמונות ברשת שתואמות בערך את האובייקטים. הם הראו את התמונות הללו למשתתפים כשהם ערים, גם בסורק ה- MRI, ואז השוו את הקריאות לתצוגות ה- MRI מאז שהאנשים ראו את אותם חפצים בחלומותיהם. זה איפשר להם לבודד את דפוסי הפעילות המוחית הספציפית הקשורה באמת לראות אובייקט נתון מדפוסים לא קשורים שפשוט מתואמים עם הישן.
הם האכילו את כל הנתונים הללו - 20 סוגי העצמים הנפוצים ביותר שכל משתתף ראה בחלומותיהם, מיוצגים על ידי אלפי תמונות מהאינטרנט, יחד עם פעילות המוח של המשתתפים (מתוך קריאות ה- MRI) שהתרחשו כתוצאה מכך לראות אותם - לתוך אלגוריתם למידה, המסוגל לשפר ולשכלל את המודל שלו על סמך הנתונים. כשהזמינו את שלושת הישנים בחזרה ל- MRI לבדוק את האלגוריתם המעודן החדש, הוא יצר סרטונים כמו זה למטה, והפיק קבוצות של תמונות קשורות (שנלקחו מאלפים באינטרנט) ובחרו מהן מתוך 20 קבוצות הפריטים (המילים בתחתית) נראה היה כי ככל הנראה האדם רואה, בהתבסס על קריאות ה- MRI שלו:
כשהעירו את הנבדקים הפעם וביקשו מהם לתאר את חלומותיהם, התברר שתחזיות המכונה היו טובות יותר מהמקרה, אם כי בשום אופן לא מושלמות. החוקרים בחרו בשני סוגים של פריטים - אחד שהחולם דיווח שראה, ואחד שהוא או היא לא היו - ובדק, מהפעמים שהאלגוריתם דיווח רק על אחד מהם, באיזו תדירות הוא ניבא את הנכון.
האלגוריתם תפס את זה נכון 60 אחוז מהזמן, פרופורציה שלדברי החוקרים לא יכולה להיות מוסברת במקרה. בפרט, היה עדיף להבחין בהדמיות מקטגוריות שונות מאשר תמונות שונות מאותה קטגוריה - כלומר, היה לה סיכוי טוב יותר לדעת אם החולם רואה אדם או סצנה, אך פחות מדויק בניחוש אם מסוים הסצינה הייתה בניין או רחוב.
למרות שהיא מסוגלת רק לתחזיות גסות יחסית, המערכת מדגימה משהו מפתיע: החלומות שלנו אולי נראים כמו חוויות פרטיות סובייקטיביות, אך הם מייצרים פיסות נתונים אובייקטיביות ועקבית שניתן לנתח על ידי אחרים. החוקרים אומרים שעבודה זו עשויה להוות דרך ראשונה לניתוח חלומי מדעי, ובסופו של דבר לאפשר פרשנות חלומית מתוחכמת יותר בשלבים עמוקים יותר של שינה.
