Путь нейроинтерфейсов: прошлое, настоящее, будущее

Технология интерфейсов «мозг-компьютер» (ИМК) родилась сравнительно недавно – всего полвека назад, но уже сегодня с их помощью можно двигать роботическими конечностями, управлять движением любого объекта на мониторе и писать сообщения. Рассказывая об этом, мы говорим «силой мысли», и это почти так, поскольку действие становится возможным благодаря тому, что компьютер расшифровывает электрическую активность мозга и превращает ее в набор текста или движение. Нейроинтерфейсы уже прошли большой путь, но впереди еще очень много работы и гораздо больше открытий. Об этом рассказали эксперты конференции BCISamara–2019 в цикле небольших научно-популярных лекций, организованном совместно с группой «Думай, Самара!».

Мы решили поделиться с нашими читателями этой информацией и вкратце перескажем, о чем говорил каждый спикер.

Нейроинтерфейсы каменного века

Алексей Паевский. Фото Анны Гамазиной


Алексей Паевский, главный редактор портала Neuronovosti.ru, посвятил свой рассказ тем открытиям, которые предопределили появление нейроинтерфейсов. Что же стало базой для этой технологии? Как ни странно, опыты Луижди Гальвани, показавшего еще в XVIIIвеке, что организмы могуть проявлять электрическую активность. Через 100 лет, в 1875 году новый бум изучения электрической активности мозга начался благодаря Ричарду Катону.

Но существовала проблема – как эту активность записать? Это удалось сделать лишь в 1912 году – капиллярный электрометр позволил нашему соотечественнику Владимиру Владимировичу Правдич-Неминскому зарегистрировать первые ритмы мозга у собаки. Правда, при этом пришлось вскрывать череп животного и работать напрямую с мозгом, что для людей совершенно не подходило. Усовершенствовал метод и привел его к неинвазивности немецкий врач Ганс Бергер, который пытался доказать существование телепатии. Для этого он вживил серебрянные электроды под кожу головы своего собственного сына. Телепатию он не подтвердил, но зарегистрировал альфа-ритмы, которые до сих пор называют ритмами Бергера. Нобелевский лауреат Эдгар Дуглас Эндриан в 30-е годы повторил его опыт, и лишь тогда открытие заметил весь мир.

Но как это электричество в мозге рождается? Узнать это помог аксон нейрона кальмара толщиной в 1 мм, потенциал  действия которого удалось зарегистрировать нобелевским лауреатам Алану Ходжкину и Эндрю Хаксли.

В 60-е годы появилось понимание, что в мозге есть не только альфа-ритмы: дельта и тета-ритмы открыл Уильям Грей Уолтер. Он же обнаружил условные негативные волны, которые дают понимание о том, что человек готов к какому-либо действию после предупреждающей команды. Схожий потенциал, потенциал готовности, открыл немецкий ученый Ханс Хельмут Корнхубер. Сейчас именно на основе этого потенциала работают многие нейроинтерфейсы.

В те же годы многие проблемы биомеханики и создания управляемых нервными импульсами протезы обсуждал и наш соотечественник Виктор Гурфингель (он до сих пор жив, ему сейчас 97 лет).

Первый успешный интерфейс «мозг-компьютер», а точнее – нейрокоммуникатор был создан еще в 1967 году, когда  работы Эдмонда Девана позволили  «закодировали» слово «кибернетика» при помощи измененных альфа-ритмов в формате «точка-тире» азбукой Морзе и передать его на расстояние.

Но чтобы сделать следующие шаги и разобраться в работе мозга более детально, потребовалось еще несколько десятилетий, создание компьютерного и магнитно-резонансного томографов, позволяющих заглядывать в сохранный мозг, картирование мозга и его функциональное разделение по зонам. 1998 год стал переломным – впервые полностью запертый в своем теле пациент Джонни Рэй сумел при помощи вживленных в мозг электродов общаться с внешним миром. Началась эра BCI.

Мозг дополненный: искусственный интеллект, фантазии/реалии

Александр Каплан. Фото Анны Гамазиной


Александр Каплан, профессор МГУ имени М.В. Ломоносова, поразмышлял о том, куда движется интеллект человека. Он рассказал, что исследователь Джеймс Флинн проанализировал IQ людей с 1932 по 1978 год и выяснил, что средний человек  имел IQв 100 баллов. Собственно говоря, это следует из самой методики расчета IQ. Однако к 1997 году средний интеллект вдруг «скакнул» на 20 баллов вверх. По расчетам Флинна предполагалось, что в 2017 году большинство людей уже должны иметь 145 баллов, хотя, как выясняется, это не так – произошел обратный эффект, и средний интеллект «откатился» назад, снова к 110. Почему же так?

Дело в том, что последний эволюционный «релиз» мозга состоялся 40-50 тысяч лет назад. С момента, когда человек стал разумным, ему нет необходимости приспосабливаться под среду – он приспосабливает ее под себя. Сейчас мозг в очень «невыгодном» положении, поскольку он «привык» контролировать все, потреблять все объемы информации, которые увеличиваются в геометрической прогрессии. И сейчас, обладая теми же качествами, которые были нужны еще 200 лет назад, он уже не справляется. Что же делать?

Можно было бы объединить мозг и внешнюю компьютерную память. Но как это организовать? Без нейроинтерфейсов такая интеграция невозможна. Наиболее совершенный из используемых для человека электродный комплекс сейчас состоит из 100 «иголочек». Можно ли с помощью его чем-то руководить? Можно – с трудом, но пациенты уже умеют управлять искусственными манипуляторами.  Это возможно во многих лабораториях по всему миру (правда, на сегодняшний день это всего 15-20 человек в мире, и для обучения нужно 1000 дней тренировок). Следующий этап здесь – придать искусственным пальцам чувства, то есть как-то научиться подавать обратный сигнал в сенсорную область мозга

Можно ли сейчас прочитать мысли? Увы, на этот вопрос ответ – «пока нет». Даже самые современные методы позволяют расшифровать текст из мозговой активности с 80-90-процентным количеством ошибок. И процент правильной информации повысить не удается. Почему? Оказалось, что следов слов в электрической активности коры не существует. То есть искали в черной комнате черную кошку, которой там не было. Выяснилось, что наш мозг, когда мы хотим что-то произнести, отправляет команды голосовым мышцам. И расшифровывать нужно именно эти сигналы. Когда к этому пришли, стало получаться чуть лучше.

Последний же «хайлайт» в области инвазивных ИМК пришел из США – это Neuralink от Илона Маска вместе с роботической «швейной машинкой», которая позволяет вживлять тоненькие электроды в мозг. Однако, то как интерфейс будет работать у человека и сможет ли он более прицельно регистрировать информацию (c возможностью внедрения в мозг до 100 тысяч электродов) – вопрос будущего. Пока же самое близкое «массовое» будущее ИМК – за неинвазивными интерфейсами.

Как научиться хорошо контролировать ИМК?

Фабьен Латте (слева). Фото Анны Гамазиной


Фабьен Лотте, исследователь из французского научно-исследовательского института INRIA, посвятил свою речь технологиям обучения работе с ИМК. Сейчас это крайне популярный для реабилитации после инсульта, но процент ошибок распознавания намерений все еще довольно большой. Ученые же стремятся, чтобы система была более надежной, и тогда она будет более эффективной. Как это можно сделать? Совершенствованием программ, которые воспринимают и передают сигнал, и улучшением тренировочных техник. Если первое – задачи чисто технические, то второе сделать, как оказалось, более сложно.

Как человека можно научить работать с интерфейсом? При помощи тренировок с обратной связью, когда человек учится концентрироваться на действии, а машина учится это действие распознавать. И, в отличие от классических рекомендаций, которые были одинаковыми для всех людей, но далеко не всегда и не у всех приводили к положительному результату, авторы предложили целый ряд упражнений, адаптивных для пользователя, способствующих их прогрессу. Особенность таких тренировок состояла в том, что они велись с осознанием ошибок и пояснениями: не просто правильно или неправильно, а почему это так, с применением принципов психологии.

Если есть адаптивная система обучения, то нужно понять, насколько отличается понимание упражнения различными пользователями. Получились интересные результаты: удалось понять, кому лучше удается формировать пространственные образы (лучше развито пространственное мышление), а кому нужны более адаптированные упражнения. Например, на экране представлена с различным разворотом к зрителю сложная геометрическая фигура – нужно понять, какая из них похожа на предоставляемый исходный образец.

Кроме того, исследовательская команда подключила к обучению эмоциональный компонент. Она создала Peanut– персонального робота, который мимикой, смайлами на экране показывает, насколько хорошо выполняется задача, подбадривает и помогает перестраивать технику, если что-то не получается. С ним обучение ИМК происходило гораздо лучше, но у более эмпатичных людей.

В целом же, как заключил Лотте, подобное экстенсивное адаптивное обучение помогает более быстро и эффективно обучиться.

Как восстановить движения при помощи ИМК?

Ли Миллер (слева). Фото Анны Гамазиной


Ли Миллер из Северо-Западного университета в США рассказал о технологиях нейроинтерфейсов, которые позволяют восстанавливать активность в неподвижных конечностях. Сначала он представил один из способов, для воплощения которых не нужно вторгаться в мозг: к примеру, в тех случаях, когда травма произошла на уровне спинного мозга, и по этой причине возможность двигаться нарушилась. В таких ситуациях можно помочь, имплантировав в конечность электроды. Например, электроды имплантируются в мышцы кисти, а сенсоры вставляются в мышцы плеч. И когда человек напрягает определенным образом плечо, то может пошевелить и кистью. Технология подходит для повреждения спинного мозга на уровне шейного отдела позвоночника, но все же она слишком громоздка и не совсем удобна.

Можно стимулировать мозг и напрямую при помощи стимуляции моторных зон коры. А можно «считывать» электрическую активность мозга в ответ на естественное движение. Исследователь рассказал, что благодаря этому получается реконструировать сигналы мозга, которые мозг «хочет послать» парализованным мышцам, и стимулировать этими же паттернами конкретные мышцы, даже показал на видео результаты, которые есть у экспериментальных животных. Обезьяна таким образом действительно получает утраченный контроль над конечностями, а весь интерфейс можно уместить в небольшой рюкзак за спиной.

Сейчас исследовательская группа под руководством Ли Миллера работает над тем, чтобы сделать устройство более портативным и применимым для человека.

Нейротехнологии против деменции

Томаш Рутковски (слева). Фото Анны Гамазиной


Томаш Рутковски из Унивреситета Токио и RIKENв Японии ответил на вопрос, можно ли использовать ИМК для изучения старения и деменции? Безусловно. И ему вместе со своей научной группой прекрасно удалось это продемонстрировать. Чтобы с помощью ИМК контролировать нейродегенеративный процесс, нужны точные нейрофизиологические биомаркеры для разных групп пользователей. И искусственный интеллект (ИИ) стал мостом к хорошему качеству информации, которую можно получать с ИМК. Для Японии это особенно актуально, поскольку продолжительность жизни ее жителей увеличивается, но мозг в старости работать также хорошо, как раньше, уже не может.

На сегодняшний день лекарственных методов терапии деменции еще не придумали, но совершенствуются методы ее нефармакологического лечения и профилактики. Например музыкальная терапия или когнитивные тренировки действительно помогают, чему служат подтверждением множества научных исследований.

Группа доктора Рутковски поставила перед собой задачу – попытаться при помощи ИМК как можно раньше обнаружить первые признаки когнитивной деградации. «То, что можно измерить – можно улучшить», – совершенно резонно отметил спикер.

Мозг по-разному реагирует на разные стимулы, и эту активность можно считывать и анализировать. Они дают множество информации, особенно знаменитый отенциал Р300. Исследователи проводили эксперимент, в рамках которого испытывали кратковременную память по скорости ответа на картинку и ее обозначение. И оказалось, что инструментальные показатели весьма неплохо коррелировали с показателями шкалы деменции MOCA, которая широко используется для фиксации когнитивного снижения.

В других экспериментах люди под ЭЭГ-контролем обучались новым навыкам или распознавали эмоции (тестирование отмечало время реакции). Результаты всех проверок снова хорошо сочетались с результатами тестирования по MOCA. Те, кто получал низкие баллы по шкале, делали гораздо больше ошибок, дольше реагировали, у них несколько изменялся рисунок активности мозга. Сначала авторы обучили ИИ различать эти результаты, разделяя людей по двум группам: кто здоров, а кто – в зоне риска, и машина справлялась с этим с 95%-й точностью. Затем в группе риска научили алгоритм дробить ее еще на пять групп – от низкого до высокого. При этом точность осталась на том же уровне.

Важно, что ученые уже создали систему, которой можно пользоваться в домашних условиях. Таким образом, каждый дома может оценивать свое состояние, имея простое устройство и набор биомаркеров, а также отслеживать изменение параметров в ответ на какой-либо способ профилактики или лечения.

Что дальше? ИМК в 2030 году

Сурьо Сокадар. Фото Анны Гамазиной

«Я не рожден пророком, но попытаюсь предсказать будущее», – начал свою речь Сурьо Сокадар из Университета Тюбингена в Германии. Он признался, что ему досталось самое сложное – поразмышлять о том, что ждет область через 10 лет.

Сейчас крупные корпорации все больше интересуются нейротехнологиями. Facebook, Илон Маск и некоторые другие гиганты решительно инвестируют средства в технологии, которые должны позволить машинам научиться «читать мысли».

Уже сегодня постепенно для пациентов, потерявших возможность двигаться, становятся доступными такие технологии взаимодействия экзоскелета и ИМК, что управляя им «силой мысли» долгое время, человек может переобучиться навыку. Ибо наш мозг настолько пластичен, что при подборе определенных параметров он может «перезаписывать» навык.

Другой вопрос – электрическая стимуляция. При помощи полностью имплантированного в мозг устройства тоже можно двигать экзоскелетом. Более того, сейчас такой контроль обеспечивает 8 степеней свободы даже после 12 месяцев лежачего положения.

Будущее, считает Сурьо Сокадар, лежит за восстановлениями свойств мозга. Проблема в том, что мы пока не слишком хорошо понимаем, как функции мозга осуществляются, какими осцилляциями (комплексами мозговой активности) они воплощаются, какие виды мозговой активности к каким функциям относятся. Если мы это когда-нибудь расшифруем, то можем выяснить и мозговой субстрат различных видов поведения. А можем записывать – значит, можем и менять, улучшать, лечить расстройства.

Какие проблемы перед нам стоят? Пока мы еще очень далеки от реальной расшифровки сигналов мозга. Мы знаем об активности мозга очень приблизительно и сейчас можем угадывать только то, что происходит, когда человек хочет совершить какое-то движение.

Каковы сценарии будущего? Нужна огромная скорость считывания, анализа и расшифровки информации. Сейчас она достигает всего лишь 1-4 бит/сек, чего хватает для медицинских, игровых и иных приложений нейроинтерфейсов. Чтобы, например, компьютер свободно «читал мысли», необходимо уже 60-80 бит/сек, и это может вписать в нашу жизнь ежедневное машинное ассистирование (причем, для этого будут подходить как неинвазивные, так и инвазивные интерфейсы). Ну и если когда-нибудь мы сможем преодолеть порог скорости больше 109бит/сек, то будет доступен полный симбиоз человека с компьютером.

Однако, с развитием технологий возникает все больше этических вопросов о вмешательстве в личные данные и возможностях манипуляции с ними. Пока что все мы все сами контролируем проявления свободной воли. А вот если в нас будет устройство, обнаруживающее наши побуждения и способное на них влиять, оно станет той самой уязвимостью, взломать которую будут очень рады. Поэтому обязательно нужно думать и о мерах безопасности взаимодействия мозга и машины.


Подготовила Анна Хоружая

В обозримом будущем видеозаписи всех популярных лекций, которые состоялись в Самаре, будут опубликованы на нашем портале.

BCI Samara. Доклад Михаила Лебедева «Нейронное кодирование множественных функций»

Credit: Stockvault.Net Предлагаем вашему вниманию доклад выдающегося специалиста в области интерфейсов «мозг-компьютер» Михаила Лебедева «Нейронное кодирование множественных функций: значение для нейропротезирования и нейрореабилитации», который он…

Быстро менять свое поведение нам помогает премоторная кора

Долгосрочное обучение – такое, как изучение языка, математики или новых движений, вероятно, требует кортикальной пластичности: изменений в структуре мозга, но часто нам требуются гораздо более…

Зеркальные нейроны человека в реальной жизни

Мы продолжаем знакомить вас с работами иностранных участников конференции BCISamara-2019, регистрация на которую бесплатна и  действует до 25 сентября. Сегодня мы расскажем вам о работе…

Нейротлон 2019: фоторепортаж

В рамках 5-й международной конференции «Нейрокомпьютерный интерфейс: наука и практика. Самара – 2019», посвященной исследованиям в области интерфейсов «мозг-компьютер», состоялся уже четвертый в истории страны…

Работа над нейроинтерфейсом поможет нейрохирургам

Центр биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ под руководством Михаила Лебедева и Алексея Осадчего представил первые результаты работы над двунаправленным инвазивным интерфейсом «мозг-компьютер», который позволяет не только…

Нейросеть диагностирует деменцию по ЭЭГ

Мы продолжаем знакомить наших читателей со спикерами будущей конференции BCISamara-2019, бесплатная регистрация на которую еще открыта. Сегодня мы коротко расскажем о последней работе Томаша (Томека)…

Стимуляция спинного мозга снижает восприятие боли

Уже меньше, чем через месяц в Самаре состоится международная конференция BCISamara-2019. Мы продолжаем знакомить вас с работами иностранных гостей. Сурьо Сокадар – человек с разносторонними…

Функциональный нейропротез с сенсорной обратной связью все ближе

Команда Университета Чикаго получила от Национального института здоровья США (NIH) грант в размере 3,4 миллиона долларов на разработку протеза на основе интерфейса мозг-компьютер (BCI), которые…