приборы
674
0
14 октября 2021
приборы

Интеграция длиной в полвека: что мешает развитию современных интерфейсов «мозг — компьютер»

Изображение создано
с помощью нейросети
Изображение создано с помощью нейросети
674
0
14 октября 2021

Почти 50 лет прошло с момента зарождения словосочетания «интерфейс мозг — компьютер». В 1973 году его впервые использовал в своей научной статье учёный из Калифорнийского университета Жак Видаль. Россиянину Александру Каплану выпала честь не только пообщаться лично с прародителем нового научного направления, но и унаследовать его дело — в трёх ведущих институтах страны он руководит направлениями по исследованию мозга человека и разработками нейроинтерфейсных технологий. В беседе с нами Александр рассказал об основах теории и практики создания интерфейсов «мозг — компьютер», успешных примерах подобных устройств, перспективах их развития.

Из статьи вы узнаете
  • в чем сложность создания прямого канала связи между мозгом и искусственным интеллектом
  • чем различаются нейроинтерфейсы для печати силой мысли и для управления экзоскелетом
  • почему сегодня для большинства людей нейроинтерфейсы по-прежнему бесполезны

Грант на исследование нейроинтерфейсной технологии, полученный в начале 1970-х от военного ведомства США, Жак Видаль, надо признать, фактически провалил. Но не потому, что чего-то не сделал, — просто техника в то время была недостаточно развита: вычислительные машины были медленные, а объём их памяти — небольшой.

С тех пор технологию удалось значительно усовершенствовать, и сегодня нейроинтерфейс — это система для обмена информацией между мозгом и внешним устройством. Исходя из того, что с помощью современных нейроинтерфейсов можно расшифровать, их делят на два типа: внешние и внутренние.

С помощью внешних нейроинтерфейсов можно определить намерение человека по отношению к внешнему объекту. Например, на экране компьютера есть 36 мигающих букв, расположенных в табличке 6×6. Нам нужно понять, какая из них интересует человека. Мы закрепляем на его голове сенсоры, которые регистрируют электроэнцефалограмму, и смотрим, как мозг реагирует на мигающие ячейки, — у нас получается 36 реакций.

При этом если человек сфокусировал внимание на конкретном знаке, то реакция на него будет отличаться от остальных. Программа отслеживает это и, как только фиксирует отличающуюся реакцию, печатает нужную букву.

Точность системы в этом случае составляет 90%. То есть человек ничего не делает ни руками, ни голосом, а просто думает о букве и печатает её силой мысли. Благодаря такому нейроинтерфейсу мы расшифровываем намерение по отношению к внешнему объекту, в данном случае к знакам на экране.

Второй тип нейроинтерфейсов — внутренние. С их помощью мы стараемся зафиксировать намерение по отношению к мысленному образу. На данный момент технологии способны расшифровать всего четыре-шесть образов, и все они телесные. Например, если человек думает о правой руке, или левой ноге, или движениях лица.

В этом случае мы также фиксируем то, что происходит на электроэнцефалограмме, учим алгоритм различать результаты и затем угадываем с его помощью, о чём думает испытуемый. Здесь точность составляет 85%, и такие системы используются для управления протезами и экзоскелетами.

Воображение без границ

Почему можно расшифровать всего несколько образов? Говоря кратко, более сложные образы, например, образ апельсина, можно представлять себе по-разному, потому что в его основе и цвет, и запах, и вкус. Результаты на электроэнцефалограмме получаются, грубо говоря, расплывчатыми. В случае движения рук или ног вариантов вообразить себе это не так много, но даже здесь расшифровка не всегда удается — всё зависит от того, как человек воображает.

Кроме того, нейроинтерфейсы бывают инвазивными и неинвазивными. Неинвазивные располагают на голове, а инвазивные вживляют в мозг. Инвазивные интерфейсы позволяют получать более детальную информацию, потому что датчики находятся рядом с нейронами. В таком случае результаты расшифровок точнее: буквы можно распознать в 100% случаев, а телесные внутренние образы — в 90%.

Как отмечает Александр Каплан, нейроинтерфейсные технологии и сегодня, в эпоху бурного роста хайтек-индустрии, не отличаются интенсивным развитием.

«На то, чтобы более-менее точно расшифровать, о какой букве думает человек или чем он хочет пошевелить — рукой или ногой, — потребовалось почти 50 лет. Сейчас работа продолжается, но, на мой взгляд, находится в тупике: последние 5−10 лет характеристики существующих нейроинтерфейсов не улучшаются» — подчёркивает эксперт.

В пользу будущего

Действительно, даже современные нейроинтерфейсы работают очень медленно. Так, на определение одной буквы по системе, описанной выше, требуется 10−12 секунд. То есть получается, можно набрать всего пять-девять букв в минуту.

Что касается внутренних нейроинтерфейсов, то тут тоже много сложностей. Например, нам хотелось бы передавать какие-то команды автомобилю, когда руки заняты рулём: включить климат-контроль или дворники. Но, чтобы поймать эту внутреннюю команду, человек должен максимально сосредоточиться именно на ней, а ему при этом еще нужно вести машину.

Это сложные проблемы, которые пока не решены. По этой причине нейроинтерфейсы в быту пока бесполезны, и здоровые люди — не специалисты — с ними на практике не встречаются. Возьмем, к примеру, тот же «умный дом»: представьте, вы зашли к себе в квартиру, и прежде всего вам нужно надеть специальную шапочку с сенсорами, которая через какое-то время настроится на вас и включит свет. Не говоря уже об инвазивных нейроинтерфейсах, для установки которых нужно провести хирургическую операцию.

Поэтому сегодня нейроинтерфейсы в основном применяются в медицине. Для пациентов, которые перенесли инсульт и не могут ни двигаться, ни говорить, используют коммуникационные интерфейсы.

В нашей лаборатории вместе с компанией «Нейротренд» мы разработали такой интерфейс. Он называется «Нейрочат» и помогает пациентам набирать текст силой мысли. Сейчас им пользуются во многих больницах России.

Второй тип интерфейсов тоже нашел свое применение в медицине. Здесь идёт речь о восстановлении движения. Так, если у пациента парализована рука, то для её разработки необходимо регулярное мышечное напряжение. И для этого как раз нужны нейроинтерфейсы.

«Мы можем расшифровать намерение человека, передать этот сигнал на экзоскелет, и он, например, сожмет или разожмет руку», — пояснил Александр.

По его словам, один из лучших примеров такой разработки — нейроинтерфейс, который позволяет управлять отдельными пальцами протеза руки — результат изысканий сотрудников Университета Джонса Хопкинса в Балтиморе.

«Помню, были шевелящиеся уши: человек надевал ободок с белыми ушами, в который были встроены датчики электрической активности мозга, и мог ими шевелить, — вспоминает Каплан. — Это, конечно, просто игрушки, но я приветствую подобные устройства, потому что они помогают поддерживать исследовательский энтузиазм, в том числе моих аспирантов».

Нейроинтерфейсы в России

Александр Каплан начал изучать нейроинтерфейсы в 2003 году. До этого работал в области электроэнцефалографии, то есть регистрации электрических сигналов для диагностики заболеваний или особых состояний мозга — например, при нервно-психическом напряжении или во время медитации.

«Однажды я подумал: почему бы не создать нейроинтерфейс? — отмечает он. — На Западе к тому времени нейроинтерфейсы уже вовсю разрабатывались, а в России подобных работ не было. Я попросил грант, но мне его не дали. У нас в стране тогда считалось, что всё это чудачества. То есть можно сказать, что еще совсем недавно в России никто даже не говорил о таких технологиях».

Несмотря на сложности с финансированием, первая российская работа о нейроинтерфейсах была опубликована именно лабораторией Александра Каплана в 2005 году. За последующие годы в России открылись, как минимум, еще пять лабораторий, которые занимаются неинвазивными интерфейсами, и одна, изучающая инвазивные системы.

«Уровень исследований в России высокий. Но проблема в том, что молодым коллективам и тем, кто находится не в Москве или Петербурге, сложно стартовать — им трудно получить гранты», — сетует Каплан.

Таким образом проблема начала нулевых годов — недофинансирование исследований — остаётся.

«У известных научных коллективов средств достаточно, а у малых не хватает, — подчёркивает эксперт. — Это возникает из-за того, что в целом финансирование науки в нашей стране гораздо меньше, чем, например, в США. Поэтому проблемы есть, но пока мы не отстаем. Наше главное преимущество — высокая теоретическая подготовка. Это касается и физики, и химии, и биологии, и математики».

Что будет с нейроинтерфейсами дальше

По словам Каплана, сегодня задача научных коллективов и в России, и в мире — расшифровка полученных сигналов. Даже знаменитый эксперимент компании Neuralink Илона Маска с обезьяной нельзя считать завершенным, потому что у них есть информация, которую они получили, введя в мозг 100 тысяч контактов, но результатов обработки этой информации пока нет.

Единственное достижение Neuralink на данный момент — это то, что им удалось создать устройство, которое может быстро вводить контакты в мозг. Но дальше дело не идет. Всё, что продемонстрировала макака Пейджер, уже было показано 15 лет назад.

Поэтому сегодня давать прогнозы относительно будущего сложно, так как существенных прорывов в сфере нейроинтерфейсов не было давно.

Хотя есть один ход, который ещё не попробовали: скрестить нейроинтерфейс с искусственным интеллектом. То есть если сейчас мы пытаемся расшифровать намерение человека и передаём эту информацию на исполнительное устройство, то потом в качестве исполнительного устройства может выступать ИИ.

Суть такая: искусственный интеллект будет принимать эту команду и по электроэнцефалограмме пытаться догадаться, что задумал человек. То есть если я представлю апельсин, а ИИ решит, что это мяч, то мозг сможет подать ему сигнал о том, что это не то. Алгоритм опять начнет угадывать и в конце концов покажет апельсин. Мозг, по сути, начнет договариваться с искусственным интеллектом и так модифицировать свою энцефалограмму, чтобы на том конце ИИ побыстрее догадался, что задуман именно апельсин. Это будет новый этап в нейроинтерфейсной теории и практике. Но сейчас мы только к нему приступаем.

Наверх
Будь первым, кто оставит комментарий