Un pas de plus vers le décodage automatique des pensées

Le cauchemar récurrent, ces derniers mois de Mustapha Menier devient doucement réalité! manifestement je ne suis pas fou, pas encore… je perçoit habilement les terrifiantes avancées en cours dans notre meilleur des mondes… et quand je dit terrifiant, je doute que vous ne compreniez à quel point.


 

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La technologie conquière chaque jour un peu plus de terrain sur notre esprit, notamment par sa capacité à lire dans les ondes cérébrales les contenus de pensée qu’elles charrient.

Cette fois, le paramètre qui a rendu les armes c’est la vitesse : des neurologues et informaticiens de l’université de Washington ont réussi à décoder certains éléments de pensée quasiment en même temps que celles-ci se formaient dans la matière grise de volontaires à l’expérience.

Mais attention, il s’agit seulement de pensées “visuelles”, soit les informations primaires liés à la vision qui circulent dans le cortex avant même qu’elles soient saisies par la conscience et deviennent matière à réflexion. Néanmoins ces nouveaux résultats sont un très bel exploit pouvant conduire à des applications médicales auprès de patients cérébrolésés.

Des électrodes implantées dans le cerveau pour saisir les pensées

La technique utilisée est la même que pour la traduction de pensées en paroles dont nous avions parlé en juin dernier : 7 volontaires, des patients épileptiques portant déjà des électrodes implantées sur la surface de leur cerveau pour le traitement contre l’épilepsie (entre 30 et 60), se sont soumis à une expérience consistant à regarder défiler 300 images sur un écran, à raison d’une image tous les 0,4 secondes.

Un algorithme conçu par les chercheurs analysait en simultané les signaux recueillis par les électrodes pour extraire de chaque image une information visuelle particulière, ce en moins de 20 millisecondes ! C’est dans cette quasi-simultanéité que réside l’intérêt de l’expérience.

Maison, visage ou écran vide ?

Plus précisément, les signaux mesurés par l’algorithme, sur des groupes de 5 millions de neurones par électrode, étaient de deux types : les pics électriques survenant quelques millisecondes après l’apparition de l’image (“potentiels évoqués”) et la phase de relaxation de ces groupes de neurones après le pic.

Les images projetées représentaient, de manière aléatoire, des maisons,  des visages, ou encore un écran vide, l’algorithme étant conçu non pas pour pouvoir reproduire les images vues mais simplement pour savoir les classer à vitesse réelle dans l’une ou l’autre des trois catégories prédéfinies : “maison”, “visage”, “ni l’un ni l’autre”.

Apprendre à l’algorithme à réagir en 20 millisecondes

L’expérience a comporté trois séances de projection de 300 images (0,4 s par image) dont 50 maisons, 50 visages et le reste en écrans vides. Les deux premières séances ont servi à apprendre à l’algorithme à distinguer les images en fonction des ondes mesurées : une phase où chaque image portait la mention de ce qu’elle représentait, ce qui informait l’algorithme de sa catégorie.

La troisième séance présentait 300 images non annotées que l’algorithme devait alors classer en fonction des signaux cérébraux et de ce qu’il avait appris précédemment.

Un taux de réussite de 96 %

Une tâche très simple, surtout au regard de l’idéal rêvé d’une machine à lire dans les pensées, mais menée à un rythme “temps réel” (20 ms pour classer chaque image), avec un taux de réussite de 96 %.

Cela ouvre la voie à des systèmes qui à terme permettraient à un patient atteint d’une paralysie sévère incluant la parole (AVC avec aphasie, locked-in syndrome, etc.) de communiquer en temps réel via l’ordinateur par des choix visuels, sur un ensemble d’images prédéfinies pouvant exprimer chacune une intention du patient.

–Román Ikonicoff
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