Уникальный талант ирландского писателя Брэма Стокера подарил миру одного из самых узнаваемых и мрачных персонажей мировой литературы – графа Дракулу. Одним из самых пугающих качеств, присущих главному герою романа, было умение читать мысли других. Эта способность узнавать чужие мысли позволяла ему контролировать своих жертв и делала его непобедимым. Безусловно, это была фантастика – популярный рассказ, ставший впоследствии фильмом, пьесой, мультфильмом – известной всем историей. Но может ли идея о возможности читать чужие мысли стать сегодня реальностью благодаря развитию технологий и достижениям науки?

В некотором смысле методика функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ) является примером попытки ученых воплотить эту идею в жизнь. Изначально ФМРТ позволяла анализировать только то, какие области мозга проявляли значительную активность во время выполнения определенной задачи (например, изображения лиц людей или геометрических фигур). По мере развития инструментов анализа ученые получили возможность оценивать паттерны активности по всему мозгу, а не только в отдельных его областях. Так, было установлено, что определенный стимул, такой как изображение человеческого лица, запускает конкретный паттерн активности во всем мозге, а не в одной его части. К примеру, веретенообразная извилина – область мозга, расположенная в височной доле, – отвечает за распознавание лиц (в то же время лицо любимого родственника с огромной долей вероятности пробуждает активность в областях, связанных с чувством привязанности и памяти, если в прошлом люди имели совместно пережитый опыт).

В опубликованном в 2014 году новаторском исследовании, проводимом под руководством нейробиолога Марвина Чуна из Йельского университета, ученые записывали мозговые реакции участников эксперимента, пока те рассматривали изображения разных лиц. При последующей разработке компьютеризированных алгоритмов различные паттерны активности мозга были связаны с общими и индивидуальными характеристиками лиц. Вслед за этим участникам были показаны новые изображения с совершенно незнакомыми лицами. Результаты показали, что программа была способна декодировать активность мозга, вызванную новыми изображениями, и, отталкиваясь от уже изученных паттернов, смогла с большой точностью воссоздать общие черты лиц, которые видели люди. Вероятно, в будущем можно будет применять данную методику для восстановления портретов людей, которых мы никогда не видели в жизни, но о которых мечтали или представляли в нашем воображении.

Именно анализируя эти модели активности, нейробиологи сделали существенный шаг вперед в своих гипотезах о том, что человек думает, видит, визуализирует или слышит. При помощи программы, называемой «классификатором», компьютер получил возможность не только обрабатывать считываемую информацию, но и связывать паттерны активности мозга с различными стимулами. Как только программа собрала достаточное количество информации, чтобы научиться различать эти шаблоны между собой, она смогла определить, кто что думает и видит.

Со своей стороны, в рамках эксперимента, проведенного в 2008 году, команде исследователя Джека Галанта удалось построить модель активации областей мозга, отвечающих за визуальное восприятие. Участникам эксперимента была представлена подборка из 120 изображений, сменяющих друг друга внутри компьютерного томографа. Анализируя паттерны активности мозга, модель смогла определить, какое изображение видел тот или иной участник эксперимента в определенный момент времени, с точностью до 92 процентов. При увеличении количества просматриваемых участниками эксперимента изображений точность работы модели на удивление оставалась крайне высокой. В эксперименте, проводимом в 2011 году, эта же команда ученых расширила область исследования, добавив к ней динамические изображения в виде сцен из фильмов. Сначала участникам исследования была показана серия видео, чтобы компьютер смог считать шаблоны мозговой деятельности, которые активизировались при просмотре того или иного фрагмента. Затем компьютер оценивал мозговую активность участников эксперимента при просмотре ими нового ряда видеороликов, взятых уже из других фильмов. После этого ученым оставалось лишь наблюдать за тем, сможет ли компьютерная программа, изучившая мозговые паттерны, возникшие при просмотре первой подборки фрагментов, наиболее точно сопоставить их со стимулами, которые возникали при просмотре второй видеогалереи. Сходство между изображениями, которые компьютер выбирал для сравнения старых фильмов с новыми, было очень высоко. Следует особо подчеркнуть, что в этих типах экспериментов компьютер смог восстановить изображения, просматриваемые человеком, отталкиваясь лишь от паттернов активности головного мозга.

Детектор лжи – еще одна из любимых тем научной фантастики. Наука также хотела не оставаться в стороне и решить проблему лжи при помощи исследований. Существует целый ряд статей, в которых авторы пытаются использовать нейровизуализацию для расшифровки ее мозговых коррелятов. Но поскольку все проведенные исследования сводились к сравнению групп испытуемых, они не помогли решить целый ряд проблем, которые возникают, когда дело доходит до уровня отдельно взятого человека. Результаты подобных исследований могут показаться многообещающими, однако стоит отметить, что на практике они столкнулись с серьезными методологическими трудностями и, по сути, никогда не выходили за рамки исследовательских лабораторий. Последнее лишает нас возможности узнать, что может произойти в реальных условиях с людьми, которые не добровольно участвуют в исследовании или эксперименте, а по-настоящему пытаются скрыть правду.

Аналогичные исследования были также проведены и в других областях, таких как изучение слуховых стимулов. В 2014 году с использованием внутричерепной электроэнцефалограммы был проведен эксперимент по измерению активности головного мозга людей, читавших вслух и читавших про себя. На основе данных, получаемых при чтении вслух, была создана модель, которая по данным о мозговой активности должна была восстановить речь человека, читавшего про себя. Однако результаты эксперимента оказались довольно скромными. Помимо этого исследования, можно также отметить эксперимент 2012 года, в ходе которого ученым удалось восстановить физические характеристики речи (спектрограмма).

Хотя подобные примеры демонстрируют огромный потенциал методов нейровизуализации, важно помнить об огромных ограничениях и проблемах, сопряженных с разработкой технологий, способных читать мысли. Адина Роскис, президент Программы когнитивных наук Дартмутского университета, утверждает, что очень важно смотреть на это как на своего рода спектр, двумя крайностями которого является возможность читать мозг и читать сознание человека. В настоящее время мы находимся намного ближе к первому, чем ко второму. Поскольку методы картирования мозга позволяют нам делать детальные выводы о его ментальном содержании, мы только начинаем делать шаги в сторону технологий, способных на это. Создание практически бесконечных словарей, в которых определенные паттерны активности сопоставлялись бы с конкретными значениями, не является правильным решением или целью, к которой следует стремиться. На сегодняшний день чтение мыслей по-прежнему остается прерогативой вымышленных персонажей, таких как граф Дракула. И лучший способ узнать, о чем думает человек, – это, как советует в названии к одному из своих фильмов знаменитый испанский режиссер Педро Альмодовара, поговорить с ним.