Сканирането на мозъка разкрива в какво се взира кучето ви

Изследователи от университета "Емъри" са открили как да накарат кучетата да лежат неподвижно в апаратите за ядрено-магнитен резонанс в продължение на 30 минути без ограничения, за да могат да разберат отговорите на въпроси като: "Обича ли ме кучето ми?"

 Последното проучване разглежда два основни начина, по които кучешкото око се различава от човешкото, и как по-широката перспектива може да повлияе на поведението им.

Учените разкодираха визуални изображения от мозъка на куче, като по този начин за пръв път се запознаха с начина, по който кучешкото съзнание реконструира видяното. В списанието Journal of Visualized Experiments е публикувано изследването, проведено в университета Емори.

Резултатите сочат, че кучетата са по-скоро ориентирани към действията в заобикалящата ги среда, отколкото към това кой или какво извършва действието.

Изследователите записват невронните данни от fMRI на две будни, необезпокоявани кучета, докато те гледат видеоклипове в три 30-минутни сесии с обща продължителност 90 минути. След това те използват алгоритъм за машинно обучение, за да анализират моделите в невронните данни.

"Показахме, че можем да наблюдаваме активността в мозъка на кучето, докато то гледа видеоклип, и поне в ограничена степен да реконструираме това, което то гледа", казва Грегъри Бърнс, професор по психология в Емъри и автор на статията. "Фактът, че сме в състояние да го направим, е забележителен. "

Проектът е вдъхновен от неотдавнашните постижения в областта на машинното обучение и fMRI за декодиране на визуални стимули от човешкия мозък, което дава нови прозрения за естеството на възприятието. Освен при хората, техниката е приложена само при няколко други вида, включително някои примати.

"Въпреки че работата ни се основава само на две кучета, тя е доказателство, че тези методи работят при кучетата", казва Ерин Филипс, първи автор на статията, която е работила като изследовател в лабораторията по когнитивна неврология на Бернс. "Надявам се, че тази статия ще помогне на други изследователи да приложат тези методи върху кучета, както и върху други видове, за да можем да получим повече данни и да разберем по-добре как работи умът на различните животни. "

Междувременно технологията, която стои зад компютърните алгоритми за машинно обучение, продължава да се усъвършенства. Технологията позволява на учените да разкодират някои модели на човешката мозъчна активност. Технологията "чете мисли", като открива в моделите на мозъчните данни различните обекти или действия, които човек вижда, докато гледа видеоклип.

Първото предизвикателство беше да измислим видео съдържание, което кучето да намери за достатъчно интересно, за да го гледа продължително време. Изследователският екип от Емъри прикрепи видеорекордер към кардан и селфи стик, което им позволи да заснемат стабилни кадри от гледната точка на кучето, на височина около кръста на човек или малко по-ниско.

Те използват устройството, за да създадат половинчасов видеоклип със сцени, свързани с живота на повечето кучета. Дейностите включваха галене на кучетата от хора и получаване на лакомства от тях. Сцените с кучета също така показват как те подушват, играят, ядат или се разхождат на каишка. Сцените с дейности показват коли, велосипеди или скутери, които се движат по пътя; котка, която се разхожда в къща; елен, който пресича път; хора, които седят; хора, които се прегръщат или целуват; хора, които предлагат гумена кост или топка на камерата; и хора, които се хранят.

Видеоданните бяха сегментирани по времеви маркери в различни класификатори, включително класификатори, базирани на обекти (като куче, кола, човек, котка), и класификатори, базирани на действия (като подушване, игра или хранене).

Само две от кучетата, които бяха обучени за експерименти в ядрено-магнитен резонанс, бяха достатъчно съсредоточени и темпераментни, за да лежат напълно неподвижно и да гледат 30-минутното видео без прекъсване, включително три сесии с обща продължителност 90 минути. Тези две "суперзвезди" бяха Дейзи, смесена порода, която може би е отчасти бостънски териер, и Бхубо, смесена порода, която може би е отчасти боксер.

"Те дори не се нуждаеха от лакомства", казва Филипс, който наблюдавал животните по време на сесиите с ядрено-магнитен резонанс и наблюдавал очите им на видео. "Беше забавно, защото това е сериозна наука, в която са вложени много време и усилия, но тя се свежда до това, че тези кучета гледат видеоклипове на други кучета и хора, които се държат глупаво. "

Двама души също са подложени на същия експеримент, като гледат същото 30-минутно видео в три отделни сесии, докато лежат в ядрено-магнитен резонанс.

Данните от мозъка могат да бъдат съпоставени с видео класификаторите, като се използват времевите маркери.

Към данните беше приложен алгоритъм за машинно обучение - невронна мрежа, известна като Ivis. Невронната мрежа е метод за машинно обучение, при който компютърът анализира примери за обучение. В този случай невронната мрежа е обучена да класифицира съдържанието на мозъчните данни.

Резултатите за двата човешки субекта показват, че моделът, разработен с помощта на невронна мрежа, показва 99% точност при съпоставянето на мозъчните данни с класификаторите, базирани на обекти и действия.

В случая на декодиране на видеосъдържание от кучета моделът не работи за класификаторите на обекти. Въпреки това тя е била от 75% до 88% точна при декодирането на класификациите на действията на кучетата.

Резултатите показват съществени разлики в работата на мозъците на хората и кучетата.

"Ние, хората, сме много обектно-ориентирани", казва Бернс. "В английския език има 10 пъти повече съществителни, отколкото глаголи, защото имаме особена мания да назоваваме предмети. Изглежда, че кучетата не се интересуват толкова от това кого или какво виждат, колкото от самото действие. "

Бернс отбелязва, че кучетата и хората също така имат големи разлики в зрителните си системи. Кучетата виждат само в нюанси на синьото и жълтото, но имат малко по-висока плътност на зрителните рецептори, предназначени за откриване на движение.

"Съвсем логично е, че мозъкът на кучетата ще бъде силно ориентиран преди всичко към действията", казва той. "Животните трябва да са много загрижени за нещата, които се случват в заобикалящата ги среда, за да избегнат да бъдат изядени или за да наблюдават животните, които биха искали да ловуват. Действието и движението са от първостепенно значение. "

За Филипс разбирането на начина, по който различните животни възприемат света, е важно за настоящите ѝ изследвания на терен за това как повторното въвеждане на хищници в Мозамбик може да повлияе на екосистемите.

"Исторически погледнато, компютърните науки и екологията не се припокриват много", казва тя. "Но машинното обучение е разрастваща се област, която започва да намира по-широко приложение, включително в екологията. "