— Це малюнок зі статті, опублікованої японцями. Угорі, як ви розумієте, — те, що демонстрували піддослідним.

Посмішка на моєму лиці поступилася місцем здивуванню. Я прикипів очима до нижнього рядка. Як і в попередніх прикладах, літери виглядали розмитими, вони наче мерехтіли, та я ні на мить не сумнівався, що зміг би прочитати «neuron» навіть у тому разі, якби не бачив верхнього напису.

— Дивовижно, — зірвалося з губ.

— Згоден, — коротко мовив доктор Далтон. — Уперше в історії людській істоті вдалося прочитати слово, на яке дивиться інша людська істота, винятково за сигналами з мозку останньої. Так, я з вами згоден, пане Белінськи, це дивовижно. Але й це ще не все. Джек Ґеллент не мав наміру зупинятися, він пішов далі. Значно далі за японців.

Я нетерпляче заворушився на стільці. На мить згадав про Теодора — як він там? — але потім мою увагу знову прикував американець.

— Три роки професор Ґеллент ламав голову над тим, як удосконалити систему. Зрештою він зрозумів, що слід змінити. У новій версії програми було заакцентовано не на декодуванні інформації, а на більш точному моделюванні особливостей сприйняття мозком візуальних образів. Для цього Джек Ґеллент із двома колегами з Неврологічного інституту ім. Хелен Уіллз розробили дві окремі математичні моделі. Перша симулювала поведінку нейронів залежно від змін у сигналах, отриманих зоровими нервами від очей. По суті, вони створили штучну нейронну мережу, що моделювала зорову ділянку кори головного мозку. Друга модель розраховувала, як поведінка великої кількості таких нейронів позначиться на яскравості окремих вокселів на фМРТ. За вихідні дані, як і в попередніх дослідах, Ґеллентом і колегами було обрано кути та швидкість руху окремих точок відтворюваного зображення.

Я відчував, що не встигаю за його думкою. Енді Далтон перевів подих, махнув рукою:

— Простіше кажучи, професор Ґеллент змінив програму так, що її можна було більш тонко налаштовувати. Як наслідок — програма набула можливості відтворювати не лише чорно-білі зображення розміром 10 × 10 пікселів, але й повнорозмірні кольорові динамічні картинки, тобто… — він ще раз підняв указівний палець.

— Відео? — блимнув я.

— Так, відео. Звісно, спочатку програма потребувала навчання. Джек Ґеллент і ті двоє його колег зголосилися виступити добровольцями. Вони годинами пролежували в томографі, переглядаючи старі голлівудські фільми та відеокліпи з YouTube. Потім ці ж фільми було завантажено у програму. Система зіставила їх і в підсумку набула достатньо досвіду, щоб із обмеженою точністю відтворювати відео або будь-який інший рухомий образ, на який дивиться піддослідний.