Sử dụng hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) và các mô hình giả lập trên máy tính, các nhà nghiên cứu làm việc tại Đại học UC Berkeley Hoa Kỳ, đã thành công trong việc giải mã và tái hiện lại những hình ảnh được ghi nhận bởi bộ não của những khán giả, trong trường hợp này, đang được cho xem đoạn giới thiệu bộ phim của Hollywood.
Các nhà khoa học làm việc tại Đại học California, Berkeley Hoa Kỳ tin rằng: trong tương lai, thông qua việc kết hợp giữa kỹ thuật chụp não hiện đại và các mô phỏng trên máy tính, họ có thể tìm hiểu tâm trí của bệnh nhân đang hôn mê, và chuyển đổi những dữ liệu này thành đoạn video clip, hoặc giúp cho một người nào đó có thể xem lại giấc mơ của mình trên trang YouTube.
Dù rằng, hiện tại thì kỹ thuật này chỉ có thể giúp tái tạo lại đoạn video clip từ não bộ của những khán giả đã được cho xem phim trước đó. Tuy nhiên, đây thực sự là bước đột phá mở đường cho việc tái tạo những dữ liệu hình ảnh bên trong đầu chúng ta, chẳng hạn như những giấc mơ và những kỷ niệm của riêng bản thân ta mà chưa từng có ai nhìn thấy, thành những đoạn video clip thật sự, theo các nhà nghiên cứu.
“Đây là một bước tiến lớn hướng tới việc tái hiện lại hình ảnh từ não bộ”, theo Giáo sư Jack Gallant, một nhà thần kinh học, làm việc tại Đại học UC Berkeley, Hoa Kỳ và là đồng tác giả của nghiên cứu.
“Chúng ta có thể khám phá tâm trí của mình thông qua những đoạn video clip”. Kết quả của nghiên cứu này đã được đăng tải trực tuyến trên tạp chí Current Biology, số ra ngày 22 tháng 9 năm 2011.
Cuối cùng, các ứng dụng thực tế của công nghệ này có thể bao gồm một sự hiểu biết tốt hơn về những gì đang diễn ra trong tâm trí của những bệnh nhân vốn không thể giao tiếp bằng lời nói, chẳng hạn như nạn nhân đột quỵ, bệnh nhân bị hôn mê và những người mắc bệnh thoái hóa thần kinh.
Kỹ thuật này cũng có thể đặt nền tảng cho việc phát triển giao diện máy – não để giúp cho những người bị bại não hoặc liệt, ví dụ, có thể hiểu được những suy nghĩ của họ thông qua hệ thống máy tính kết nối với tâm trí của họ và đưa ra các trợ giúp về tâm lý.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng: Kỹ thuật này cho phép người sử dụng đọc suy nghĩ và ý định của người khác, như mô tả trong tác phẩm khoa học viễn tưởng kinh điển là bộ phim “Brainstorm”, trong đó, các nhà khoa học ghi lại những cảm giác của một người để những người khác có thể trải nghiệm.
Trước đây, nhà nghiên cứu Gallant và các đồng nghiệp ghi nhận hoạt động của vùng vỏ não thị giác bên trong bộ não khi cho những người tình nguyện xem các bức ảnh chủ đề đen và trắng. Đồng thời, các nhà nghiên cứu đã xây dựng một mô hình mô phỏng trên máy tính cho phép họ dự đoán với độ chính xác bằng hình ảnh về chủ đề đang được trình chiếu cho người xem thông qua việc giải mã những hình ảnh được ghi nhận bởi não bộ của người xem.
Trong thí nghiệm mới nhất của họ, các nhà nghiên cứu nói rằng họ đã giải quyết được một vấn đề khó khăn hơn nhiều bởi thực sự giải mã các tín hiệu não được tạo ra bởi các hình ảnh chuyển động.
“Những gì mà chúng tôi có được trong nghiên cứu này thật sự giống như đang xem một bộ phim”, theo Shinji Nishimoto, tác giả chính của nghiên cứu và một nhà nghiên cứu, tiến sĩ thực tập trong phòng thí nghiệm của Gallant. “Để cho công nghệ này để có tính ứng dụng rộng rãi, chúng ta phải hiểu rõ làm thế nào bộ não xử lý những trải nghiệm hình ảnh năng động”.
Nishimoto và hai thành viên khác của nhóm nghiên cứu từng là đối tượng cho thí nghiệm này, bởi vì trình tự thí nghiệm yêu cầu các tình nguyện viên phải ở lại bên trong máy quét MRI nhiều giờ cho mỗi lần thực hiện thí nghiệm.
Họ được xem hai đoạn phim bộ riêng biệt của Hollywood, trong khi máy chụp hình ảnh cộng hưởng từ (fMRI) được sử dụng để đo lưu lượng máu qua vùng vỏ não thị giác, một phần của não bộ xử lý thông tin hình ảnh. Trên máy tính, não bộ được chia thành từng vùng nhỏ, hình khối ba chiều được gọi là điểm ảnh thể tích, hoặc “những điểm ảnh ba chiều”.
“Chúng tôi xây dựng một mô hình cho mỗi điểm ảnh ba chiều (voxel) mô tả hình dạng và thông tin chuyển động trong phim được ánh xạ vào hoạt động của não”, theo Nishimoto.
Hoạt động của não được ghi lại trong khi các đối tượng, đã xem tập đầu tiên của video clip được cập nhật bởi một chương trình máy tính có khả năng tự học hỏi, quá trình cứ thế tiếp diễn, sẽ tạo ra liên kết các mô hình hình ảnh trong phim với các hoạt động tương ứng của não bộ.
Hoạt động của não gợi lên bởi các thiết lập thứ hai của clip đã được sử dụng để kiểm tra các thuật toán tái cấu trúc lại thành bộ phim. Điều này đã được thực hiện bằng cách lồng ghép khả năng xử lý hình ảnh: 18 triệu điểm ảnh trong một giây của chương trình video tích hợp trên trang YouTube vào các chương trình máy tính, một cách ngẫu nhiên, nhằm giúp các chương trình này có thể dự đoán các hoạt động của não bộ mà mỗi đoạn phim có khả năng sẽ gợi lên trong mỗi đề tài.
Cuối cùng, cứ 100 clip thì chương trình máy tính quyết định tương tự như các clip mà đối tượng đã có thể nhìn thấy, được sáp nhập để tạo ra một tái cấu trúc hình ảnh mờ nhưng liên tục của bộ phim gốc.
Xây dựng lại phim bằng cách sử dụng chụp cắt lớp não đã được thử thách, bởi vì tín hiệu đo dòng chảy của lưu lượng máu bằng cách sử dụng fMRI thay đổi chậm hơn rất nhiều so với các tín hiệu thần kinh mã hóa thông tin động trong các bộ phim, các nhà nghiên cứu cho biết. Vì lý do này, nỗ lực trước đó để giải mã hoạt động của não bộ đã tập trung vào hình ảnh tĩnh.
“Chúng ta giải quyết vấn đề này bằng cách phát triển một mô hình hai giai đoạn riêng biệt mô tả số lượng các tín hiệu thần kinh mã hóa thông tin cơ bản và các tín hiệu đo dòng chảy của lưu lượng máu”, theo Nishimoto. Cuối cùng, Nishimoto cho biết, các nhà khoa học cần phải hiểu rõ: làm thế nào não bộ xử lý các sự kiện hình ảnh động mà chúng ta chứng kiến trong cuộc sống hàng ngày.
“Chúng ta cần phải biết làm thế nào não bộ làm việc trong điều kiện tự nhiên”, Nishimoto nói. “Để làm được điều đó, trước tiên, chúng ta cần phải hiểu rõ cơ chế hoạt động của não bộ trong khi chúng ta đang xem phim”.
Các đồng tác giả khác của nghiên cứu này bao gồm: Thomas Naselaris làm việc tại Viện Khoa học thần kinh Helen Wills Đại học UC Berkeley, Hoa Kỳ; An T. Vu, Đại học UC Berkeley Hoa Kỳ; Yuval Benjamini và Giáo sư Yu Bin, làm việc tại Khoa Khoa học thống kê, Đại học UC Berkeley, Hoa Kỳ.
Theo Hồ Duy Bình (Newscenter)
