Três cérebros conectados via BrainNet são melhores do que um?

Experimentos mostram colaboração cérebro a cérebro.

três cérebros conectados. BrainNet. compartilhar pensamentos.(Irina Shi / Shutterstock / gov-civ-guarda.pt)
  • Os cientistas conectam os cérebros de três pessoas para jogar Tetris.
  • A BrainNet pode representar os primeiros passos do bebê nas 'redes sociais' do cérebro.
  • Imagine ter duas outras pessoas em suas deliberações mais privadas.

O título do papel recém-enviado para avaliação por pares já diz tudo: 'BrainNet: uma interface de várias pessoas entre cérebros e cérebro para colaboração direta entre cérebros'. Desenvolvido por cientistas da Universidade de Washington e da Carnegie Mellon, o sistema passa sinais simples do cérebro de uma pessoa para outra, permitindo decisões colaborativas: O primeiro encontro de mentes envolveu a manipulação de peças em um jogo de Tetris. A esperança é que a BrainNet possa, com o tempo, ser ampliada para uma comunicação mais rica em informações.



A interface BrainNet

O sistema de interface cérebro-cérebro de três pessoas BrainNet (BBI) combina um sensor de eletroencefalografia (EEG) que registra um sinal do cérebro de um remetente, decodifica-o e entrega-o ao córtex occipital de outra pessoa por meio de uma estimulação magnética transcraniana (TMS) boné. É percebido pelo receptor como um fosfeno , ou um flash produzido pelo cérebro. Dois remetentes podem ser conectados ao mesmo destinatário.



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As opções SIM e NÃO são representadas pelos círculos na borda de cada tela. 'BCI' significa 'Brain to Computer Interface' enquanto 'CBI' é a abreviatura de 'Computer to Brain Interface'.

Crédito: Jiang, et al



Um jogo de Tetris para todas as idades

Trios de tetris

Os pesquisadores recrutaram 15 indivíduos - 18-35 anos, oito mulheres - e os dividiram em cinco trios, cada um contendo dois remetentes e um receptor.

A tarefa



Os experimentos consistiam em uma única tarefa executada várias vezes: A conclusão bem-sucedida de uma única rodada de Tetris. Como em qualquer jogo de Tetris, o objetivo era girar, se necessário, uma peça que caía lentamente para que ela completasse uma linha na parte inferior da tela. Ambos os remetentes ofereceram conselhos - nem sempre de acordo - ao destinatário.

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Durante cada tarefa, os Remetentes viram tanto a peça que soltou quanto a linha inferior - os Receptores viram apenas a peça que caiu.

(Jiang, et al)

Pensando em uma escolha sim ou não

Conforme uma peça se movia para baixo, cada remetente tinha uma escolha sim / não quanto a se a peça precisava ser girada ou não. Ele ou ela foi instruído a olhar para as luzes SIM ou NÃO na tela para mover o cursor em direção à luz que representa a escolha desejada.

As luzes piscavam em frequências diferentes - 17 kHz por segundo para SIM e 15 kHz para NÃO - permitindo que o EEG usasse as diferentes taxas como forma de identificar a decisão do remetente.

(Jiang, et al)

BrainNet entra em ação

Os EEGs transmitiam cada SIM ou NÃO via TCP / IP para um decodificador para conversão em um único pulso TMS que era então entregue ao limite TMS do receptor. Se o pulso fosse forte o suficiente, um fosfeno apareceria para o Destinatário, significando um sinal de 'sim, gire a peça'. Do contrário, não se veria nenhum fosfeno, ou seja, 'não, não faça nada'.

Ajuda não confiável

Cabia ao destinatário decidir quem estava fornecendo as melhores instruções. Os pesquisadores introduziram esse elemento como uma forma de avaliar até que ponto os destinatários podem filtrar 'ruído', ou seja, informações inúteis.

O documento diz: 'Para investigar se o receptor pode aprender a confiabilidade de cada remetente e escolher o remetente mais confiável para tomar decisões, projetamos o sistema para tornar deliberadamente um dos remetentes menos preciso do que o outro. Especificamente, para cada sessão, um Remetente foi escolhido aleatoriamente como o Remetente 'ruim' e em dez das dezesseis tentativas naquela sessão, a decisão deste Remetente quando entregue ao Receptor foi sempre incorreta, tanto na primeira como na segunda rodada do teste . '

Ao longo dos testes, os pesquisadores descobriram que os Destinatários se tornaram muito bons em desligar seus remetentes ruins.

(Jiang, et al)

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Depois que o Destinatário girou a peça ou não, ela foi exibida para os Remetentes pendurados na metade da tela em sua orientação atual. Neste ponto, os Remetentes poderiam mais uma vez enviar instruções ao Destinatário que poderia girá-la, se necessário, para o correto posicionamento final da peça.

Resultados encorajadores

O artigo concluiu que, 'Cinco grupos, cada um com três sujeitos humanos, usaram com sucesso o BrainNet para realizar a tarefa de Tetris, com uma precisão média de 81,25%.' Isso é muito impressionante e muito acima das chances aleatórias de sucesso, como ilustra a figura do relatório.

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(Jiang, et al)

Obviamente, a BrainNet é apenas um começo, lidando com escolhas binárias extremamente simples dos remetentes e uma escolha binária bastante simples para o destinatário fazer. Nada como compartilhar um pensamento complexo. A equipe considerou adicionar outros níveis de troca, talvez via fMRI, para dar maior profundidade ao tipo de informação que pode ser enviada e recebida. A esperança deles, entretanto, é que a BrainNet seja um passo inicial na 'possibilidade de futuras interfaces cérebro-a-cérebro que permitem a resolução cooperativa de problemas por humanos usando uma' rede social 'de cérebros conectados.'

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