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Deus Ex Machina, Cérebros e um pedido de desculpas aos roteiristas de House

12 anos e meio atrás

oliviawildeToda série tem episódios assim. Até Battlestar Galactica teve o péssimo episódio do mercado negro. É normal. Faz parte. House por exemplo teve o epísódio Private Lives (S06E15) onde é usado para vergonha geral um Deus Ex Machina, termo que significa um objeto ou evento que resolve magicamente o problema do protagonista. No caso, um equipamento de Ressonância Magnética Funcional foi usado para ler o cérebro de uma paciente, interpretar os dados e montar uma imagem em movimento do que ela estava visualizando mentalmente.

A cena foi MUITO criticada, parecia algo saído de um filme de ficção científica do Schwarzenegger, e não no bom sentido. Achei ridículo precisarem apelar para algo sem nenhuma base na realidade, e que obviamente estava décadas, talvez séculos no Futuro.

Pena que Shinji Nishimoto, An T. Vu, Thomas Naselaris, Yuval Benjamini, Bin Yu e Jack L. Gallant, do Laboratório Gallant, na Universidade de Berkeley não leram minhas críticas ao episódio, nem ligaram para minha plena convicção de que a idéia era pura ficção científica.

O resultado foi uma pesquisa que produziu imagens MELHORES que os mostradas no seriado.

Explico: Os caras mostraram um vídeo a um voluntário, mediram os sinais cerebrais do sujeito enquanto ele assistia e remontaram o vídeo, usando apenas essa informação. Veja, explico em seguida:

 

O primeiro passo foi colocar os voluntários (3 dos pesquisadores) durante horas em uma máquina de Ressonância Magnética Funcional enquanto assistiam vídeos. O equipamento gravou o fluxo sanguíneo (não podemos gravar sinais individuais dos neurônios – ainda) no Córtex Visual desses pacientes.

Com isso identificavam as áreas mais ativas. Comparando com a biblioteca de filmes exibidos, montaram um mapa determinando quais regiões do cérebro, em voxels (áreas do cérebro consistind de tetraedros de 2.0 x 2.0 x 2.5mm) reagem a partes mais ou menos agitadas de cada filme.

Essa imensa quantidade de dados foi transformada em um modelo computacional simulando cada voxel, que em realidade contém centenas de milhares de neurônios.

Com o modelo pronto, o aplicaram a uma biblioteca de 5000 horas de vídeos do YouTube, gerando uma resposta dos neurônios simulados, para identificar como cada voxel reagiria a cada vídeo. Note: Os vídeos exibidos nesta fase não continham os vídeos usados na primeira parte do experimento.

O próximo passo foi exibir vídeos aos voluntários, gravar os resultados da Ressonância e montar, através da base de dados de vídeos analisados, o vídeo que eles haviam visto. A imagem resultante é uma amálgama dos 100 vídeos mais prováveis, e não é possível, claro, trabalhar em alta resolução.

Essa técnica mede o fluxo de sangue oxigenado no cérebro, com uma resolução temporal de uma imagem por segundo, nos melhores equipamentos. Por isso boa parte do processo envolve determinar padrões do consumo de Oxigênio nos voxels, e não uma análise direta pixel a pixel.

Em 2008 uma versão rudimentar da técnica foi usada para ler informação estática do córtex visual. Estar lendo vídeos em menos de 4 anos é impressionante.

Para dar uma idéia da complexidade envolvida, veja o vídeo abaixo: São mostrados os vídeos assistidos e reconstruídos de cada um dos três voluntários. MESMO com um conjunto de dados de 5000 horas de sinais cerebrais simulados, a variação entre os cérebros é grande o suficiente para confundir o software em alguns casos.

Estamos bem longe ainda de espetar uma chaira na nuca de alguém e plugá-lo à Matrix, mas estamos MUITO mais perto do que parecia possível.

Fonte: io9

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