Esse algoritmo de “leitura mental” pode decodificar as imagens na sua cabeça

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Um novo algoritmo usa a atividade cerebral para criar reconstruções (duas fileiras inferiores) das fotos observadas (fileira superior). Imagem: Kamitani Lab.

Tradução por Elan Marinho

O presente artigo foi apresentado por Matthew Hutson em 10 de Janeiro de 2018 em Science. Disponível em <aqui>. Acesso em 20 Jan. 2018.

Imagine procurar, usando suas fotos digitais, por imagens mentais da pessoa ou da figura que você quer. Ou desenhar um novo design de cozinha sem levantar uma caneta. Ou enviar para o amado uma foto de pôr do sol que nunca foi capturada por uma câmera. Um computador que pode ler sua mente poderia ter muitas funções no cotidiano, sem mencionar os usos para quem está paralisado e não consegue se comunicar. Recentemente, os cientistas criaram o primeiro algoritmo que faz esse tipo de interpretação – e que reproduz com precisão – imagens vistas ou imaginadas por qualquer pessoa. Podem demorar décadas até que essa tecnologia esteja pronta para o uso prático, mas os pesquisadores estão um passo mais próximos de construírem sistemas que possam nos ajudar a projetar, no mundo exterior, nossa visão mental interior.

“Eu fiquei impressionado por isso funcionar tão bem”, diz Zhongming Liu, um cientista computacional da Universidade de Purdue em West Lafayette, Indiana, que ajudou a desenvolver o algoritmo que pode reproduzir razoavelmente o que os espectadores veem enquanto assistem a um filme. “Isso é muito legal”.

Usar algoritmos para decodificar imagens mentais não é uma novidade. Desde 2011, pesquisadores recriam videoclipes, fotos e até imagens de sonhos combinando a atividade cerebral com a atividade registrada antes das imagens seres vistas. Mas esses métodos têm diversos limites. Alguns lidam apenas com domínios restritos como a forma do rosto, e outros sequer conseguem criar uma imagem do zero – em vez disso, selecionam imagens pré-programadas ou categorias como “pessoa” ou “pássaro”. Esse novo trabalho pode gerar imagens reconhecíveis de moscas e, ainda, reproduções de formas que não são vistas, mas sim imaginadas.

Para descobrir o que uma pessoa está vendo, os pesquisadores utilizavam Imagem por Ressonância Magnética Funcional (fMRI, do inglês: Functional Magnetic Ressonance Imaging), que mede o fluxo sanguíneo para o cérebro como um proxy para a atividade neural. Eles mapearam as áreas de processamento visual com uma resolução de 2 milímetros enquanto três pessoas olhavam mais de 1.000 imagens várias vezes cada. O objetivo foi considerar justamente a atividade correspondente a uma imagem – como a de um leopardo – e, consequentemente, ter um computador criando uma imagem, o que seria uma produção quase que da mesma atividade.

Mas, em vez de ficar mostrando imagem atrás de imagem até que o computador entenda corretamente, a equipe construiu um software que substitui o cérebro, uma Rede Neural Profunda (DDN, do inglês: Deep Neural Network) com várias camadas de elementos de processamento simples. “Nós acreditamos que essa Rede Neural Profunda é um bom proxy para o processamento hierárquico do cérebro”, diz Yukiyasu Kamitani, um neurocientista da Universidade de Kyoto no Japão, e o autor sênior do estudo. “Ao usar uma DNN, nós podemos extrair informações de diferentes níveis do sistema visual do cérebro”, desde um simples contraste da luz até conteúdos mais significativos como rostos.

Usando um “decodificador” (decoder), os pesquisadores criaram representações de respostas cerebrais em forma de imagem, mas com a DNN. A partir de então, eles não precisaram das medições da fMRI, mas sim das traduções da DNN.

Ao desvendar o que alguém visualizou, a tradução atua como um modelo, e os dados da fMRI são deixados de lado. O sistema, então, tenta criar uma imagem que levará a DNN a responder de uma forma que corresponda a esse modelo. Ele faz isso por tentativa e erro até que, com sorte, crie uma imagem, quer seja a de um leopardo, a de um pato ou a de uma janela de vitral. O sistema começa com algo aleatório – similar a estática de TV – e refina lentamente essa imagem ao longo de um curso de 200 ciclos. Para se aproximar da imagem ideal, o sistema calcula a diferença entre a atividade da DNN e o modelo da atividade da DNN. Esses cálculos fazem com que ele empurre um pixel de uma maneira e outro pixel de outra até se aproximar da imagem ideal.

Para que o produto final fosse mais acurado, os pesquisadores incluíram a “Rede Geradora Profunda” (DGN, do inglês: Deep Generator Network), um algoritmo que nesse caso foi pré-treinado para gerar imagens realistas baseadas em sua introdução. A DGN refina as imagens para torná-las mais naturais. Uma vez que foi adicionada, um observador humano neutro poderia dizer quais das duas imagens deveria ser recriada 99% do tempo, informaram os pesquisadores em um paper carregado para o servidor de pré-impressão bioRxiv no final do mês passado.

Em seguida, os cientistas tentaram ler a mente das pessoas que simplesmente imaginavam imagens. Nesse momento, eles examinaram os cérebros dos três indivíduos após pedir que eles recuperassem imagens anteriormente exibidas, incluindo um peixe, um avião e formas simples coloridas. O método não funcionou bem com fotos, mas com as formas o gerador criou uma imagem reconhecível em 83% do tempo.

É “um trabalho interessante e meticuloso”, diz Nikolaus Kriegeskorte, um neurocientista computacional do Instituto de Zuckerman, da Universidade de Columbia. Ele se pergunta até que ponto as imprecisões nas imagens geradas por computador se devem a limitações relativas às medições da atividade cerebral e até que ponto elas se devem aos erros de como nosso cérebro interpreta as imagens. “Uma fMRI com resolução superior e outras técnicas de imagem cerebral podem melhorar ainda mais os resultados”, diz ele. Com melhores medições e melhoria contínua dos algoritmos, poderemos algum dia nos comunicar através de imagens mentais.

Os antecedentes da lavagem de mãos como técnica de assepsia

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Hoje lavamos as mãos corriqueiramente, como medida de higiene de rotina. Temos já a noção de que lavar as mãos com água corrente e sabão previne infecções e auxilia na saúde do corpo. Também dispomos hoje de vários recursos que em outras épocas não eram disponíveis, com uma grande diversidade de produtos baseados em glicerina, álcool e outros antissépticos.

Muita gente já morreu por falta de higiene das mãos. Muitas mulheres e bebês já morreram por falta de humildade dos médicos do passado. Quem fez a diferença nessa história foi o médico Ignaz Semmelweis, que figura hoje como importante pioneiro da Saúde Pública e na Obstetrícia a incorporar a prática da lavagem de mãos na rotina dos serviços de saúde.

O húngaro trabalhava na clínica obstétrica do Hospital Geral de Viena, capital da Áustria, onde morriam muitas mulheres e muitos bebês em decorrência de uma “febre puerperal”, doença sem causa conhecida na época, mas que tinha uma teoria que até então associava as mortes a causas ambientais, externas.

Ao realizar o procedimento do parto, sem a menor consciência dos riscos, os médicos contaminavam as parturientes com as mãos sujas dos cadáveres, nos quais se realizavam aulas práticas de Anatomia. Muitas gestantes, sabendo desse risco, preferiam ficar na ala das parteiras, setor que detinha as taxas mais baixas de morte por febre puerperal.

Obviamente, já que elas não faziam dissecação em cadáveres…

Um médico do hospital, Jakob Kolletschka, morreu de febre puerperal após ter sido cortado com um bisturi usado de autópsia. Isso em 1847. Em 1850, após fazer algumas especulações diante do ocorrido, Semmelweis resolveu instituir uma política de lavagem de mãos com hipoclorito de cálcio, substância usada para eliminar o mau cheiro dos cadáveres.

Infelizmente, mesmo tendo um considerável sucesso com a medida (as taxas de mortalidade por febre puerperal na clínica caíram de modo significativo), Semmelweis foi desconsiderado pela classe médica na época, que via no jaleco sujo um sinal de status.

Muitos de seus colegas não quiseram modificar as práticas, ainda ocorrendo mortes pela febre puerperal. Semmelweis foi ridicularizado por pessoas que duvidaram da sua sanidade mental, tendo ficado seus últimos momentos de vida confinado num manicômio, local onde morreu em 1865, com 47 anos, ironicamente de causas infecciosas.

O reconhecimento que teve foi só depois de morto, com as descobertas feitas pelo cientista francês Louis Pasteur, criador das bases da teoria microbiológica; por Robert Koch, bacteriologista alemão ganhador do Nobel, que inovou com a aplicação de postulados microbiológicos na prática médica; e o cirurgião escocês Joseph Lister, que instaurou a lavagem de mãos compulsória com ácido carbólico (fenol) antes dos procedimentos cirúrgicos.

Referências

Texto: A complexa descoberta da simplicidade, do CREMESP

Reportagem da PBS sobre Semmelweis, em inglês

COLLEN, Alanna.10% Humano: Como os micro-organismos são a chave para a saúde do corpo e da mente. Rio de Janeiro: Sextante. 2016.

A série Cosmos estará de volta em 2019

COSMOS estará de volta com uma temporada totalmente nova!

A série, ganhadora do prêmio Emmy da FOX e da National Geographic, retorna com o anfitrião Neil deGrasse Tyson, na primavera de 2019.

A nova temporada, COSMOS: Mundos Possíveis, irá novamente investigar a revolução cósmica, conceitos científicos profundos e como encontramos nossas coordenadas no espaço-tempo.

A Bíblia e suas 463 contradições, além da violência e misoginia, reunidas em um gráfico interativo

Imagem: BibViz.

Por Raúl Álvarez
Publicado na
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Hoje falaremos da Bíblia, embora não no sentido religioso ou filosófico sobre as crenças de cada pessoa, mas como um objeto literário analisado em detalhes com o objetivo de descobrir o que há entre suas linhas.

Assim chegamos ao BibViz (Bible Visualization), um site que reúne trabalhos anteriores em um surpreendente gráfico interativo que permite conhecermos as contradições da Bíblia, além de outros tópicos curiosos que estão presentes nesse tipo de leitura.

BibViz

Tudo começa com o trabalho de Chris Harrison, um gênio da computação que dedicou alguns anos de sua vida para a criação do ‘Bible Cross-References’, um compêndio impressionante de referências cruzadas da Bíblia, adaptado a um gráfico que mostra a brutal quantidade de conexões que existem no livro.

Gráfico criado por Chris Harrison com cada referência cruzada da Bíblia. Imagem: BibViz.

Essa belíssima imagem mostra arcos que conectam referências entre o Antigo e o Novo Testamento, enquanto que as linhas verticais na parte inferior representam o número de versículos nesse capítulo. No total, 63.779 referências cruzadas foram encontradas dentro da Bíblia (a imagem original pode ser encontrada aqui e tem um tamanho 12.000 x 7.200 pixels e um tamanho de 109MB).

Em 2009, o designer gráfico Andy Marlow usou o trabalho de Harrison para estudar as 463 contradições que aparecem na Bíblia. Ele também criou um gráfico, mas decidiu colocar o texto em cada uma das contradições e a referência de onde elas poderiam ser encontradas. No final, o resultado também foi impressionante, mas muito pouco prático, porque o texto e a referência dentro da imagem era demasiado pequeno.

Agora, obtemos o incrível trabalho de Daniel G. Taylor, um programador que reuniu todo o trabalho anterior e colocou-o em uma rede dentro de um gráfico interativo que finalmente permite, de uma maneira extremamente simples, consultar não só as contradições da Bíblia, mas também outras questões polêmicas.

BibViz é um site que mostra através dos mesmos arcos, que agora se iluminam cada vez que passamos o cursor sobre eles, as contradições com detalhes e atalhos para os versículos. Mas, além das contradições, o gráfico algumas passagens e referências sobre questões referentes a crueldade, a violência, a misoginia, as contradições científicas, as imprecisões históricas e a discriminação contra as mulheres e os homossexuais.

Imagem: BibViz.

Como se isso não bastasse, o site também coleta dados demográficos dos Estados Unidos e sua relação com a religião.

David explica que criou o BibViz porque sua família é extremamente religiosa e que, depois de várias conversas intermináveis, ele se viu disposto a criar um lugar para acoplar referências para qualquer pessoa que buscasse se respaldar na Bíblia.