Ближайшее будущее – медицинская лаборатория с томографом. Вас помещают в него (наверное, видели процедуру в сериале «Доктор Хаус»?) и показывают много-много разных картинок, одновременно сканируя ваш мозг. Сеанс окончен. С этого момента любое ваше решение – выбор цвета авто, кандидата в президенты, колбасы в магазине – стало предсказуемым для владельца томографа. Страшно?

Пока наука такого не может, но очень к этому стремится. В докладе группы американских ученых из Стэнфордского университета и Калтеха Neural Activity Reveals Preferences Without Choices («Активность нейронов раскрывает ваши предпочтения, даже если вы не делаете выбора на самом деле»), опубликованном в июле на сайте Национального бюро экономических исследований (NBER), описывалась методика почти такая же, как описанная абзацем выше. Итак, исследователи помещали испытуемых в томограф, показывали им картинки с разными видами еды и в этот момент снимали картину активности мозга. Затем по ней пытались предсказать, какую еду выберет испытуемый, если ему на самом деле ее предложить выбрать. Правда, в отличие от нашего апокалиптического первого абзаца, в жизни данная методика работает пока средне.

Slon попросил прокомментировать эксперимент Василия Ключарева, декана факультета психологии Высшей школы экономики, исследователя Университет Базеля.

Подход в данной статье мне кажется перспективным, хотя результаты пока еще несильно впечатляют. Испытуемым, находящимся в сканере, предъявлялись изображения еды (шоколад, чипсы и так далее), и по активности мозга производилась попытка предсказать реальный выбор испытуемыми между двумя вариантами пищи в конце эксперимента. Предложенный авторами математический алгоритм обработки активности мозга сработал только для половины испытуемых. Когда алгоритм «калибровался» для каждого испытуемого, он предсказывал выбор с точностью около 70% (случайное предсказание давало бы правильный выбор в 50% попыток). Когда же данный алгоритм был «откалиброван» на половине испытуемых и затем без дополнительной «калибровки» применен для предсказания поведения второй половины испытуемых, то точность снижалась до 60%. В целом такой подход дает возможность предсказать выбор достоверно лучше, чем случайное угадывание, но все же работает не слишком убедительно.

Данная работа проведена в одной из передовых нейроэкономических лабораторий и предлагает новый математический алгоритм предсказания решений по активности мозга, но не является абсолютно новой идеей. Брайан Кнутсон в 2007 году в Стэнфордском университете предлагал испытуемым, лежащим в МРТ-сканере, покупать товары, предъявляемые по одному, в интернет-магазине. Активность мозга предсказывала покупку с вероятностью 60%. Немецкая исследовательница Анита Туше, используя сложный метод классификации мозговой активности, смогла предсказать предпочтения испытуемых при выборе автомобилей с точностью 72–85% в зависимости от варианта алгоритма.

Попытки предсказать реальные решения потребителя начались сравнительно недавно, однако понимание того, что наши предпочтения отражаются в активности мозга, овладело нейробиологами довольно давно. Например, немецкая исследовательница Сьюзан Эрк еще в 2002 году показала, что предпочтения мужчин к разным типам автомобилей отражаются в активности прилежащего ядра, которое особенно сильно откликается у мужчин на... спортивные автомобили. В целом данные исследования укладываются в старинное наблюдение Бенжамина Либета, показавшего еще в 80-х годах прошлого столетия, что элементарное решение двинуть пальцем можно предсказать по активности мозга за 500 мс до осознания испытуемым данного решения. Более современные исследования, проведенные в 2008 году Чун Сонг Суном, показали, что мозг принимает решение аж за 10 секунд до осознания (осознанного принятия решения) испытуемым. Поэтому попытки предсказать наши решения по активности мозга вполне закономерны, будем ждать, когда такие алгоритмы достигнут 100% точности.

Читайте также:

Об этом же исследовании на сайте «Финмаркета».