Мозг из машины.Как вживление чипов помогает людям и когда киборги станут реальностью?

ГлавнаяНаука Григорий Карачев

Нейроинтерфейсы — технологии, позволяющие связать мозг и компьютер, — постепенно становятся рутиной: мы уже видели, как с помощью мысленных приказов человек может управлять протезом или набирать текст. Означает ли это, что уже скоро станут реальностью полноценное чтение мыслей с помощью компьютера или даже перенос человеческого сознания в вычислительную машину? Редакция N + 1 разбиралась, на что способны нейроинтерфейсы и можем ли мы действительно создать полноценную связь мозг — компьютер.

У Нила Харбиссона врожденная ахроматопсия, лишившая его цветного зрения. Британец вживил себе специальную камеру, преобразующую цвет в звуковую информацию и отправляющую ее во внутреннее ухо. Нил считает себя первым официально признанным государством киборгом.

Нил Харбиссон вживил себе специальную камеру, преобразующую цвет в звуковую информацию и отправляющую ее во внутреннее ухо

В 2016 году 28-летний пациент с тяжелой травмой позвоночника протянул управляемую мозгом искусственную руку навестившему его Бараку Обаме. Сенсоры на кисти позволили пациенту почувствовать рукопожатие 44-го президента США.

В мире научно-фантастического романа Уильяма Гибсона «Нейромант», опубликованного в 1984 году, разработаны имплантаты, позволяющие их носителю подключаться к интернету, расширять интеллектуальные возможности и заново переживать воспоминания. Масамунэ Сиро, автор экранизированной недавно в США культовой японской сай-фай манги «Призрак в доспехах», описывает будущее, в котором любой орган можно заменить на бионику, вплоть до полного переноса сознания в тело робота.

Действительно ли технологии нейроинтерфейсов вскоре могут сделать реальностью фантазии Гибсона или сюжет «Призрака»?

Разность потенциалов

В мозге больше 80 миллиардов нейронов, а связей между ними — триллионы. В состоянии покоя нейрон имеет отрицательный потенциал относительно окружающей среды (в среднем минус 70 милливольт), или «потенциал покоя». Если нейрон получает электрический сигнал от другого нейрона, то, чтобы он был передан дальше, положительные ионы должны попасть внутрь нервной клетки. Происходит деполяризация. Когда деполяризация достигает порогового значения (примерно минус 55 милливольт), клетка возбуждается и впускает больше положительно заряженных ионов, благодаря чему создается положительный потенциал, или «потенциал действия».

Далее потенциал действия по аксону передается в дендрит — канал-реципиент следующей клетки. Однако аксон и дендрит не связаны напрямую, и электрический импульс не может просто перейти от одного к другому. Место контакта между ними называется синапсом. Синапсы производят, передают и принимают нейромедиаторы — химические соединения, осуществляющие непосредственную «переправку» сигнала от аксона одной клетки к дендриту другой. Когда импульс доходит до окончания аксона, тот выпускает в синаптическую щель нейромедиаторы, преодолевающие пространство между клетками и прикрепляющиеся к окончанию дендрита. Они вынуждают дендрит впустить внутрь положительно заряженные ионы, перейти из потенциала покоя к потенциалу действия и передать сигнал в тело клетки.

От типа нейромедиатора зависит, какой сигнал будет отправлен дальше. Например, глутамат приводит к возбуждению нейронов, гамма-аминомасляная кислота (ГАМК) является важнейшим тормозным медиатором, а ацетилхолин способен делать и то, и другое в зависимости от ситуации.

Более того, реакция клетки-реципиента зависит от количества и ритма поступающих импульсов, идущей от остальных клеток информации, а также от зоны мозга, из которой был отправлен сигнал. Различные вспомогательные клетки, эндокринная и иммунная системы, внешняя среда и предыдущий опыт — все это определяет состояние ЦНС в данный момент и тем самым влияет на поведение человека.

И хотя, как мы понимаем, ЦНС — это не набор «проводов»; работа нейроинтерфейсов основывается именно на электрической активности нервной системы.

Позитивный скачок

Основная задача нейроинтерфейса — декодировать электрический сигнал, поступающий от мозга. Программа имеет набор «шаблонов», или «событий», состоящий из различных характеристик сигнала: частот колебаний, спайков (пиков активности), локаций на коре и так далее. Программа анализирует поступающие данные и пытается обнаружить в них эти события.

От полученного результата, как и от функционала системы в целом, зависят посылаемые далее команды.

Примером такого шаблона является вызванный потенциал P300 (Positive 300), часто используемый для так называемых спеллеров — механизмов набора текста при помощи сигналов мозга. Когда человек видит на экране нужный ему символ, через 300 миллисекунд на записи активности мозга можно обнаружить позитивный скачок электрического потенциала. Обнаружив P300, система посылает команду о печати соответствующего символа.

С одного раза обнаружить потенциал алгоритм не может из-за зашумленности сигнала. Поэтому символ необходимо предъявить несколько раз, а полученные данные — усреднить.

Помимо одномоментного изменения потенциала, нейроинтерфейс может искать изменения в ритмической (то есть осцилляторной) активности мозга, вызванные определенным событием.

Записывающие электроды

Большинство нейроинтерфейсов для записи активности используют электроэнцефалографию (ЭЭГ), то есть неинвазивный метод нейровизуализации.

К сожалению, череп, кожа и остальные слои, отделяющие нервные клетки от электродов на коже головы, хоть и являются проводниками, но не настолько хорошими, чтобы не искажать информацию о сигнале. Они способны регистрировать только суммарную активность множества соседних нейронов.

Инвазивные электроды, имплантируемые на поверхность или непосредственно внутрь мозга, позволяют добиваться куда большей точности.

Но инвазивная методика потенциально опасна и применяется в медицинской практике только в крайних случаях

Банан или апельсин?

Но запись сигнала — это только первый этап. Необходимо его «прочесть». Есть два возможных пути декодирования активности мозга: позволить алгоритму самому вычленить из набора данных релевантные характеристики или же дать системе описание параметров, которые надо искать.

В первом случае алгоритм, не ограниченный параметрами поиска, сам классифицирует «сырой» сигнал и найдет элементы, предсказывающие намерения с наибольшей вероятностью. Проблема этого подхода заключается в слишком высокой многомерности параметров, описывающих электрическую активность мозга, и большой зашумленности данных различными помехами.

При втором алгоритме декодирования необходимо заранее знать, где и что искать. Например, в описанном выше примере спеллера P300 мы знаем, что при виде нужного человеку символа электрический потенциал изменяется определенным образом. Мы учим систему искать эти изменения.

В подобной ситуации возможность расшифровать намерения человека завязана на наших знаниях о том, как функции мозга закодированы в нейронной активности. К сожалению, в большинстве случаев у нас нет ответа на этот вопрос. Мы можем расшифровать очень малую долю сигналов.

Александр Каплан, нейрофизиолог и основатель лаборатории нейрофизиологии и нейроинтерфейсов МГУ, рассказывает, что исследователям удается по признакам ЭЭГ автоматически расшифровывать некоторые намерения человека или представляемые им образы.

Однако пока таких намерений и образов набралось не более десятка. Это, как правило, состояния, связанные с расслаблением и умственным напряжением или с представлением движений частей тела.

И даже их распознавание происходит с ошибками: например, установить по ЭЭГ, что человек намерен сжать в кулак правую кисть, даже в самых лучших лабораториях удается не более чем в 80-85 процентах случаев

А если попробовать понять по ЭЭГ, представляет себе человек банан или апельсин, то количество правильных ответов лишь слегка превысит уровень случайного угадывания.

Трудности перевода

Почему мы не можем создать систему, делающую то, что с легкостью осуществляет мозг? Если вкратце, то схема работы мозга слишком сложна для наших аналитических и вычислительных возможностей.

Во-первых, мы не знаем «языка», на котором общается нервная система. Кроме импульсных рядов, его характеризует множество переменных: особенности путей и самих клеток, химические реакции, происходящие в момент передачи информации, работа соседних нейронных сетей и других систем организма.

Помимо того, что «грамматика» этого «языка» сама по себе сложна, у разных пар нервных клеток он может отличаться. Ситуация усугубляется тем, что правила коммуникации, а также функции клеток и отношения между ними — все это очень динамично и постоянно меняется под воздействием новых событий и условий.

Данные, полностью описывающие активность мозга, просто утопят любой алгоритм, который возьмется за их анализ

«Если импульсы передаются от одного компьютера к другому, то можно по адресам, по протоколам понять, что это, например, переброска из одних адресов памяти в другие адреса памяти, потому что протокол обмена и формат данных нам об этом свидетельствуют. В случае мозга нет никаких шансов сделать прямую связь такой, как связываются два процессора. Поэтому нет никаких теоретических предпосылок к тому, что информация из мозга потечет в компьютер, а из компьютера в мозг. Нет форматов данных, нет адресов, нет кодов», — говорит Каплан.

Второе препятствие заключается в том, что мы и о самих функциях мозга, которые пытаемся обнаружить, не очень много знаем. Что такое память или зрительный образ, из чего они состоят? Нейрофизиология и психология давно пытаются ответить на эти вопросы, но пока продвижения в исследованиях нет.

Двусторонняя связь

До сих пор мы обсуждали ситуацию только одностороннего считывания информации. Однако сегодня уже существует технология передачи сигналов от компьютера в мозг — CBI (computer-brain interface). Она делает канал связи нейроинтерфейса двусторонним.

Информация (например, звук, тактильные ощущения и даже данные о работе мозга) поступает в компьютер, анализируется и через стимуляцию клеток центральной или периферической нервной системы передается в мозг. Все это может происходить полностью в обход естественных органов восприятия и успешно используется для их замещения.

Людям с нарушениями слуха уже сегодня доступны так называемые кохлеарные имплантаты: микрочипы, объединяющие микрофон со слуховыми рецепторами. Начато тестирование ретинальных имплантов для восстановления зрения.

По мнению Каплана, нет технических ограничений и для подключения к мозгу любых других сенсоров, реагирующих на ультразвук, изменение радиоактивности, скорости или давления. Такие разработки уже начаты. К примеру, в лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса несколько лет назад протестировали бионическую руку, способную передавать тактильную информацию в мозг.

Во время прикосновения к сенсорам искусственной руки электроды стимулируют пути периферической нервной системы, передающие далее сигнал в сенсорные зоны мозга. Человек учится распознавать поступающие сигналы как разные виды прикосновения. Таким образом, вместо попытки воспроизвести тактильную систему сигналов, естественную для человека, создается новый канал и язык коммуникации.

Будущее время

Каплан считает, что на данный момент нового пути развития нейроинтерфейсов не видно. Сама возможность связи мозга и компьютера была открыта в 1970-х годах, принципы работы мозга, на которых основаны сегодняшние разработки, описаны около 30 лет назад, и с тех пор новые идеи практически не появлялись.

Когда-то ученые питали надежды, что им удастся наладить более плотный информационный контакт мозга с процессорной техникой, но сегодня стало ясно, что они не оправдались.

Тем не менее благодаря исследованиям мозга и развитию технологий сегодняшние нейроинтерфейсы способны на то, что когда-то казалось неосуществимым. Мы не знаем наверняка, что ждет нас через 30, 50 или 100 лет. Историк науки Томас Кун выдвинул идею о том, что развитие науки — это цикл: периоды стагнации сменяются парадигмальными сдвигами и идущими следом научными революциями. Вполне возможно, в будущем нас ждет революция, которая позволит вынуть мозг из черного ящика.

Это — краткая выжимка статьи. Полную версию читайте на N + 1.

Материалы партнеров


Новости партнеров

Ещё новости