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/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / sci / virtual / 4160 < prev    next >
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Internet Message Format  |  1992-12-21  |  3.9 KB

  1. Path: sparky!uunet!noc.near.net!hri.com!spool.mu.edu!uwm.edu!ogicse!news.u.washington.edu!stein.u.washington.edu!hlab
  2. From: dstampe@psych.toronto.edu (Dave Stampe)
  3. Newsgroups: sci.virtual-worlds
  4. Subject: Re: TECH: Neural Interfacing
  5. Message-ID: <1992Dec20.194149.17446@u.washington.edu>
  6. Date: 19 Dec 92 00:22:32 GMT
  7. References: <1992Dec18.162258.5606@u.washington.edu>
  8. Sender: news@u.washington.edu (USENET News System)
  9. Organization: Department of Psychology, University of Toronto
  10. Lines: 64
  11. Approved: cyberoid@milton.u.washington.edu
  12. Originator: hlab@stein.u.washington.edu
  13.  
  14.  
  15. copley-devon@CS.YALE.EDU (Devon Copley) writes:
  16. >
  17. >Couldn't biofeedback be the crucial part of developing a really powerful input
  18. >device?  I'm going to make a couple of assumptions; if they're true (and I 
  19. >really have no proof that they are, though if anyone has some, please offer 
  20. >it) perhaps "thinking at your computer" isn't impossible.
  21. >
  22. >1: We "learn" to use much of our nervous system through painstakingly 
  23. >repeating and practicing actions, strengthening the neural connections 
  24. >and pathways associated with them.  And I'm not just talking about learning
  25. >how to play the piano, either: simple things like moving your index finger
  26. >reliably are a result of long years of refining that output, by basically
  27. >firing a few motor neurons and watching what happens.
  28. >
  29. >2: A reciever can be implanted in the brain, sensing the output of a large
  30. >number of neurons.
  31. >
  32. >Admittedly, now, a non-destructive (2) is pretty far from reality, and
  33. >the only concrete examples I can come up with of (1) are in the motor
  34. >realm (although that in itself might not be a problem).
  35. >
  36. >My point is, though, that to some degree it MAY NOT MATTER which neurons
  37. >the computer senses, because if an appropriate feedback mechanism is
  38. >provided, the subject will "figure it out" for himself, and with 
  39. >practice could conceivably develop the same precise control over the
  40. >computer as I have over my right hand.
  41. >
  42. >Am I way off base here?  Are there many neurons in the cortex whose output
  43. >we have no control over no matter how much feedback we get?  
  44. >
  45. My own opinion here (but seems quite feasible from a neurological point of 
  46. view):  
  47. Most neurons in the brain learn how to connect themselves by feedback for
  48. example, from recurrent connections from other cortical areas where they
  49. send their own output to.  Now if you have a fairly fine electrode array 
  50. that has both sensing and exictation capabilities, you can train the local
  51. neurons to get input/output in a useful fashion from a neural area.
  52.  
  53. Possible problems: You might have to implant this stuff fairly early in
  54. childhood, or somehow create medically the "critical period" neural
  55. plasticity needed for such training.  On the other hand, it is well known
  56. that areas of the primary sensory/motor cortex seem to retain at least some
  57. of their plasticity.  The type of plasticity must be that for which maps
  58. of inputs are formed, which usually occurs before o a month or so after
  59. birth, not (usually) during adult life.
  60.  
  61. The key is: local neural feedback, and plasticity.  I don't really think that 
  62. global (wide-area or bulk) neural stuff is going to be as useful, mainly 
  63. because that's not how sensory data in the brain is represented.  I think 
  64. that the best you could do with that is fairly global emotional/arousal
  65. types of signals.  "Interested/Tired/Extroverted/Tense"  seems like a 
  66. rather difficult kind of signalling code to use.
  67.  
  68. The problem is that this kind of stuff needs lots of experimantal work, 
  69. of which nearly zilch has been done so far.
  70.  
  71.  
  72. --------------------------------------------------------------------------
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  78.