Мозг — компьютеру: всё о современных Brain Computer Interfaces

Организуя обмен информацией с внешним миром, человеческий мозг полагается на отработанные за миллионы лет эволюции естественные интерфейсы — органы чувств. Основную работу по передаче данных вовне исполняют руки с развитой трудовой кистью, ловкими и весьма чувствительными пальцами (необходимая обратная связь); для фиксации же поступающих снаружи сигналов служат в основном глаза, в несколько меньшей степени — уши. Обоняние и вкус тоже по-своему важны (как и ощущение равновесия, о котором многие забывают, полагая, что чувств всего пять, — пока не начнут поскальзываться на обледенелом тротуаре), но в ходе интеллектуальной и практической деятельности главными интерфейсами выступают по большей части всё же зрение, слух и осязание.

Образное представление BCI как путаницы каналов, соединяющих мозг с полупроводниковыми микросхемами, не так уж далеко от действительности (источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

Именно по этой причине средства взаимодействия создаваемых человеком объектов с оператором — и вычислительные машины тут не исключение — комплементарны биологическим интерфейсам мозга Homo sapiens. Первобытные каменные рубила и сегодня, спустя сотни тысяч лет после изготовления, уверенно ложатся в уже современную ладонь. Рукояти мечей, черенки мотыг, ручки штурвальных колёс — все они созданы для того, чтобы обеспечивать надёжную и однозначную передачу прилагаемого людскими руками усилия. Появившиеся позже стрелочные и шкальные индикаторы (простейший из них — клинышек-указатель на весах с коромыслом) тоже делали такими, чтобы восприятие их человеческим взглядом было недвусмысленным и чётким.

А теперь взглянем на приборную панель машины несколько более сложной, чем аптекарские весы с набором грузиков, — скажем, современного авиалайнера. Каждый индикатор, каждая рукоятка или кнопка там — вполне классические, прекрасно походящие для взаимодействия с человеческой рукой (для ввода информации в систему) или глазом (для её вывода). Предусмотрен даже вполне актуальный аудиоинтерфейс: при возникновении особенно опасной нештатной ситуации не только загорается тревожная лампочка, но и начинает воспроизводиться заранее записанное голосовое предупреждение (чаще всего ровным женским голосом: «Внимание. Отказ двигателя. Внимание. Отказ двигателя»). Однако количество этих органов управления и контроля таково, что без специальной многолетней подготовки освоить их на необходимом для безаварийного полёта уровне просто немыслимо.

Кокпит «Летающей крепости» Boeing B-17: торжество юзабилити, образно говоря (источник: Boeing)

Чем сложнее машина, тем более громоздким выходит интерфейс для коммуникации с ней, — но ведь мозг-то у человека остаётся в среднем неизменным последние несколько тысяч лет. Интерфейсы поступательно усложнялись до появления вычислительных машин, которые уже сами — опираясь на разработанные человеком алгоритмы — способны к частичному самоуправлению: именно частичному; об ИИ в строгом значении этого термина (готовом принимать решения самостоятельно и исполнять их) речи пока не идёт. Не пора ли уже прилагать усилия к тому, чтобы наладить более тесный контакт между мозгом оператора и управляемой им машиной?

Привычные нам сегодня компьютерные интерфейсы по сути двуслойны: непосредственно под рукой человека находятся клавиатура и мышь, а уже их посредством он взаимодействует с изображёнными на мониторе кнопками, переключателями и индикаторами. В зависимости от сложности программы и решаемых ею задач интерфейс может быть более или менее громоздким, но по сути всё сводится к подведению курсора к нужной позиции, щелчку левой кнопкой мыши — и контролю всего происходящего при помощи глаз.

Современный общедоступный ИИ склонен изображать соединение мозга с компьютером через BCI несколько прямолинейно (источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

Сенсорные экраны чуть упрощают задачу, но их принципиальный недостаток — отсутствие тактильной обратной связи. Проблема эта известная, лабораторных средств её решения предложено к настоящему времени множество, но ни одно пока так и не пошло в сколько-нибудь стабильную серию. Сам собой напрашивается вопрос: а так ли уж нужно, чтобы на каждое свидание с компьютером (а это может быть погружение в игровой мир, поиск информации в Интернете, постановка задачи для большой языковой модели, выход на виртуальный контакт с коллегами по дистанционной работе и т. п.) мозг непременно являлся с очередным кузнецом — в виде промежуточного преобразователя биологических коммуникационных сигналов в электронные и наоборот? Может, проще уже свести мозг и компьютер напрямую?

⇡#Как тебе такое, Илон Маск!

Средства прямой коммуникации «мозг — компьютер» (brain-computer interface, BCI) разрабатывают, конечно, не только ради упрощения повседневной жизни геймеров или сотрудников распределённых офисов. Пример Стивена Хокинга показывает, что — пока человек сохраняет способность управлять хотя бы одной мышцей своего тела — даже при актуальном уже два-три десятилетия уровне развития технологий для него вполне реальны насыщенные коммуникации и с компьютером, и с другими людьми. Но нередки случаи и полного двигательного паралича, когда сознание остаётся ясным, а средств для взаимодействия с внешним миром у него попросту нет. Дать таким пациентам шанс снова пообщаться с близкими, вернуться к полноценной хотя бы умственной деятельности, — задача более чем благородная.

Плотная шапочка с фиксирующими изменения электрического поля датчиками — классический инструмент работы нейрофизиологов (источник: Washington State University)

Впрочем, клинические приложения BCI — тема особая: у медиков свои подходы и методы, да и безвыходная ситуация, в которой находятся парализованные пациенты, делает допустимыми весьма изощрённые инвазивные решения. С точки же зрения более повседневных нужд и запросов широкой аудитории интерфейсы «мозг — компьютер» должны соответствовать трём простым требованиям:

• обеспечивать чувствительное и достоверное измерение показателей активности головного мозга пользователя неинвазивным способом,
• замерять именно те показатели активности мозга, которые пользователь уверенно и с высочайшей систематичностью контролирует,
• преобразовывать полученные замеры в достоверно интерпретируемые сигналы для управления цифровыми системами и/или для коммуникаций с другими людьми.

Звучит вроде бы тривиально, но решение всех трёх этих задач в совокупности представляет собой сложнейшую инженерную проблему. Инженерно-медицинскую даже: ведь ещё в прошлом веке, когда только начинала развиваться электроэнцефалография, кое-кто воспринимал первые несуразные шлемы, опутанные проводами и подключённые к огромным жужжащим машинам с бобинными самописцами, чуть ли не как устройства для чтения мыслей.

Электроэнцефалограммы, фиксируемые неинвазивными BCI, изучаются для лучшего понимания связей между решаемыми оператором задачами и особенностями проявляемой его мозгом активности (источник: Max Planck Institute)

Однако достаточно быстро выяснилось, что измеримые величины (напряжения, токи) электрических сигналов настолько невелики, а процесс мышления настолько сложен (в смысле числа вовлечённых в него нейронов) и нелинеен, что найти взаимное соответствие между даже простейшими отвлечёнными мыслями (уровнем выше «я голоден» или «нога болит») и сколько-нибудь характерным рисунком замеряемых энцефалографом потенциалов не представляется возможным. По крайней мере, на тот момент.

Современный уровень развития нейрофизиологии и нейрохирургии уже позволяет рассматривать прямое соединение мозга и компьютера как вполне реалистичную задачу. Пока что, впрочем, возможность незрячим видеть, парализованным ходить, а геймерам непосредственно погружаться в виртуальные миры далека от общедоступной реализации: медики не уверены в достаточной зрелости предлагаемых технологий. Так, в начале 2022 г. американское Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (Food and Drug Administration, FDA) безапелляционно отклонило заявку компании Neuralink на проведение испытаний разработанного той BCI (в виде мозгового импланта) на добровольцах.

Весной 2021 г. Илон Маск в ходе интервью заявил, что разговорному человеческому языку осталось существовать пять, максимум десять лет, после чего прямые наследники этого вот небольшого чипа полностью отменят потребность в речевых коммуникациях — если, конечно, в развитие технологий Neuralink и им подобных будет вложено достаточно средств (источник: Neuralink)

Основанная в 2016 г. Neuralink — одно из детищ Илона Маска, известного анфан террибль высокотехнологичного мира. Главная задача этого частного предприятия, о деятельности которого известно лишь в самых общих чертах (а поскольку его акции не торгуются на бирже, руководству нет необходимости детально расписывать свои разработки перед инвесторами), — избавить человеческий мозг от ограничений, накладываемых на него природными интерфейсами. Включая хрупкость периферийной нервной системы, повреждения которой как раз и ведут к параличам, а также эволюционно обусловленную узость восприятия: у северных оленей есть ультрафиолетовое зрение, летучие мыши слышат ультразвук, — а мы чем хуже?

Вряд ли будет преувеличением сказать, что Neuralink в перспективе намеревается предоставить каждому разумному обитателю планеты возможность по собственной воле превратиться в открытую платформу для киборгизации, обеспечив прямой доступ к структурам его мозга самым разнообразным внешним интерфейсам, в том числе и компьютерным. Как универсальная строительная машина в зависимости от навешиваемого на неё оборудования преобразуется, когда это нужно оператору, то в бульдозер, то в экскаватор, то в вилочный погрузчик, носитель универсальной BCI-платформы сможет — по крайней мере, таково общее направление изысканий в этой области — расширять горизонты своего восприятия окружающего мира и/или коммуникации с компьютерными системами по мере необходимости.

Киборгизация — дело хорошее, если вы читаете киберпанковский роман; но многие ли по собственной воле захотят оказаться внутри этого дивного нового мира? (Источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

«Расширение горизонтов», если судить по высказываниям самого Маска за последние несколько лет, следует понимать самым широким образом. Neuralink, уверен основатель компании, позволит бороться с ожирением и депрессией: раз те, как утверждает масса интернет-коучей, порождены во множестве случаев неправильным образом мыслей, так почему просто не локализовать эту когнитивную установку в виде определённого набора электрических импульсов внутри мозга — и не деактивировать её программно вместо того, чтобы долго и нудно заниматься аутотренингом пополам с самомотивацией?

Телепатия, провозвещает Маск, станет повседневной практикой: всего-то нужно будет передать по доступным каналам коммуникаций зафиксированную одним BCI мысль на вход другого. Запись и воспроизведение сновидений, создание резервной копии собственных воспоминаний и непосредственное переживание чужих также не должно представлять ни малейшей проблемы для столь развитой технологии — в перспективе, напомним. Пока что, увы (или не «увы» — мнения интра- и экстравертов по этому вопросу могут значительно расходиться), достаточно отдалённой.

⇡#Схватить и удержать

Конечно, звучит всё это совершенно фантастически — и, надо думать, именно несовершенство доступных сегодня инвазивных технологий, явное несоответствие их заявленным целям исследований побудило FDA отказать в проведении испытаний Neuralink на добровольцах. Дело даже не в том, что сколь угодно тонкие неорганические электроды, которые необходимо внедрить в мозговые структуры для фиксации потенциалов нейронов и возможного управления ими, почти неизбежно будут повреждать стенки нервных клеток — эволюционно вовсе не рассчитанные на противодействие жёстким механическим нагрузкам.

Киборгизированная (частично и пока только на выход, но не на вход данных) свинья в ходе организованной Neuralink демонстрации чувствовала себя хорошо — в отличие от первого кадавра профессора Выбегалло из известной повести братьев Стругацких (источник: Neuralink)

Получилось ведь уже у Neuralink вживить в мозг свиньи по имени Гертруда — в тот его отдел, что контролирует движения рыла животного, — чип размером с монетку (диаметром 23 мм) и продемонстрировать, насколько радикально меняются потенциалы активных нервных клеток в зависимости от того, нюхает в данный момент Гертруда солому или ест из своего корыта.

Гораздо более существенное препятствие на пути к полнофункциональному двунаправленному BCI (и от человека к компьютеру, и от компьютера к человеку) — само устройство головного мозга. В процессе эволюции эта сложнейшая биологическая система развивалась не столько как электрическая, сколько как электрохимическая машина. Если по телу нейрона (точнее, по его протяжённому отростку, аксону) действительно распространяется именно электрический сигнал, то между соседними нейронами передача взаимодействия производится нейромедиаторами — химическими веществами, что выпускаются в межклеточную среду одной клеткой и, связываясь с рецепторами другой, стимулируют (или не стимулируют — в зависимости от концентрации и прочих факторов) электрический импульс уже внутри последней.

Схема действия синапса — зоны контакта между выходным отростком одного нейрона (аксоном) и входным другого (дендритом). Сигнальные молекулы — нейротрансмиттеры (они же нейромедиаторы) выделяются нейроном-передатчиком в жидкую среду синаптической щели — напрямую аксон и дендрит не соприкасаются! — и улавливаются рецепторами на стороне нейрона-приёмника (источник: University of Birmingham)

Важно понимать, что химизм мозга чрезвычайно сложен: в различных его структурах, что отвечают за разные функции, нейроны используют одни и те же нейромедиаторы. В этом нейрофизиологи уже довольно хорошо разбираются, понимая, к примеру, что при лечении шизофрении с использованием мезолимбического метода нужно снижать уровень дофамина, а когда задействуется мезокортикальный — повышать (для достижения того же самого терапевтического эффекта!). Если же чохом поднять концентрацию дофамина во всех структурах мозга, это не только не улучшит состояние пациента, но и спровоцирует целый ряд и двигательных нарушений, и тех же шизофренических симптомов. И таких тонкостей в работе центральной нервной системы множество: если не учитывать их все, «управлять сознанием через компьютер» при помощи вживлённого в голову чипа — способного в лучшем случае влиять на распространяющиеся по аксонам электрические сигналы, но не на выделение и связывание нейромедиаторов — даже у Маска не выйдет.

Так что сколько-нибудь практичная реализация инвазивных BCI в обозримое время вряд ли возможна — по крайней мере, вне лабораторных стен и в приложении к людям. Значит, есть смысл направить максимум усилий на создание неинвазивных, по большей части полагающихся на фиксацию и интерпретацию электрических сигналов, излучаемых мозгом. Да, это ограничит сферу разрабатываемых интерфейсов — превратив её, образно говоря, в полусферу: только от мозга к компьютеру, но не наоборот. Зато чувствительность современной аппаратуры уже настолько высока, а вычислительные мощности компьютеров вполне достаточны, чтобы на фоне общей мозговой активности уверенно выделять те или иные достаточно специфические сигналы.

Испытания первого электроэнцефалографа были проведены в Германии ещё в 1920-х, и с тех пор дизайн головного терминала, применяемого для позиционирования массива датчиков на голове пациента (оператора) и снятия с них показаний, не сильно изменился (источник: History Collection)

Речь прежде всего идёт об электрических потенциалах, связанных с волевыми мышечными сокращениями (voluntary movement-related potentials, VMRP; другое распространённое наименование — «связанные с движениями потенциалы коры головного мозга»; movement-related cortical potential, MRCP). Для их замера прекрасно подходят существующие средства поверхностной электроэнцефалографии (ЭЭГ) — те самые шлемы с вереницами идущих от них проводов, сегодня, впрочем, уже не столь убедительно смахивающие на рабочий инвентарь доктора Франкенштейна, как ранние их образцы.

Принцип действия BCI в данном случае подразумевает обучение системы распознавать мозговую активность оператора, связанную с выполнением тех или иных простейших движений. Например, со сгибанием указательного пальца: исследователи рапортуют, что уже вполне реально достигать приемлемого минимума ложных срабатываний (в обе стороны — и ложноположительных, и ложноотрицательных) при компьютерной идентификации этого жеста для данного конкретного оператора.

Не будь человеческий мозг продуктом биологической эволюции, и алгоритмизировать его работу, и налаживать его взаимодействие с вычислительными системами было бы не в пример проще (источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

Это вовсе не значит, будто у всех людей мозги, отдавая команду на совершение одного и того же действия, работают принципиально по-своему. Но индивидуальная изменчивость довольно высока, и её обусловливают физиологические и психологические особенности: относительные величины различных отделов мозга, разные толщины черепных коробок, различные интенсивности параллельных мыслительных процессов.

Поставить чистый, заведомо воспроизводимый нейрофизиологический эксперимент даже на отдельно взятом бодрствующем носителе разума вообще неимоверно сложно: попробуйте сами в качестве упражнения хотя бы пять минут (ну хорошо, даже три) не вспоминать о белой обезьяне. Так что в голове человека, которому экспериментатор говорит: «Ни о чём не думайте, просто согните палец», неизбежно проносится целый рой не относящихся к делу мыслей — у каждого свой, — что неизбежно сказывается на записях ЭЭГ.

В одном из экспериментов по расшифровке MRCP оператору с ЭЭГ-шлемом (который, впрочем, чаще называют «чепчиком») на голове предлагалось с помощью обычного джойстика перемещать точку на экране компьютера вверх, вниз, вправо или влево. На приведённой диаграмме показано, как в управляющем движениями кисти отделе мозга меняются замеряемые потенциалы на отдельных участках в зависимости то того, в каком направлении оператор двигает джойстик (источник: Universidad San Francisco de Quito)

Тем не менее идентифицировать MRCP на больших выборках с высокой степенью уверенности сегодня уже удаётся — по крайней мере, для достаточно простых движений. Это даёт надежду на разработку не только шлемов виртуальной реальности, по активности мозга пользователя определяющих, какие жесты тот делает, но и управляемых непосредственно мыслью умных протезов, дарующих своим носителям утраченную возможность привычным образом взаимодействовать со вполне реальным окружающим миром.

Кстати, тот же чип Neuralink, вживлённый хавронье Гертруде, практикующие нейрофизиологи хвалят за чрезвычайно высокое разрешение считываемых им в толще нейронной ткани данных: если стандартные чипы такого рода, применяемые в экспериментах на животных, позволяют записывать меняющиеся потенциалы по сотне независимых каналов, то этот имплант выдаёт тысячу таких потоков данных разом. И потому разработать на его основе интерфейс для непосредственного считывания из мозга двигательных команд и управления, к примеру, роботизированными протезами — задача вполне реалистичная.

⇡#А вот это попробуйте

Распознавать жесты, напрямую получая из мозга сигналы о намерении их сделать (и экономя тем самым, кстати, несколько сотых, а то и десятых долей секунды, что требуются для передачи таких команд мышцам конечностей), — практичное и перспективное применение BCI. Но таким образом всё же не выйдет наладить прямую линию передачи данных от мозга компьютеру: всё равно некий промежуточный интерфейсный слой, пусть даже чисто виртуальный, в данном случае необходим (палец мысленно нажимает на кнопку, — но ведь на кнопку же!). А можно ли, к примеру, идентифицировать по рисунку ЭЭГ-потенциалов команду «увеличить скорость», отдаваемую сидящим за рулём автомобильного симулятора пользователем, вместо того чтобы фиксировать передаваемый от мозга к ноге сигнал надавить посильнее на воображаемую педаль?

Эксперимент по принятию решений на основе восприятия изучает, как макака-резус классифицирует демонстрируемый ей кружок, содержащий красные и синие точки вперемешку: как скорее красный или как синий. Выбор животного определялся на основе анализа быстрого движения зрачков: в сторону какого контрольного кружка чистого цвета этих движений больше, таково и решение (источник: National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland)

Как показывают исследования нейрофизиологов за последние полтора-два десятка лет, можно — благодаря тому, что сама формулировка команды мозга конечностям занимает определённое время и происходит уже неплохо изученным образом. Опыты на приматах свидетельствуют, что процесс принятия решения разделён на две стадии: восприятие информации от органов чувств — и накопление данных от тех областей мозга, что напрямую связаны с формулировкой итоговой команды (собственно принятием решения). Это двустадийное принятие решений на основе восприятия (perceptual decision making) включает оценку сенсорной информации, причём не только абсолютную («цвет светофора — зелёный»), но и относительную, в приложении к поставленной ранее цели («мне надо перейти улицу, и цвет светофора зелёный, — пора сделать шаг»).

Имея возможность зафиксировать работу нейронов на каждой из этих двух стадий в процессе должным образом поставленного эксперимента, учёные постепенно учатся предсказывать формулируемые мозгом решения ещё до того, как те претворятся в управляющие нейромоторные импульсы, направляемые к мышцам. Правда, такие измерения — не просто неинвазивные, но в реальном масштабе времени — проводят с применением функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRT). Метод весьма действенный; одна только беда — соответствующий томограф представляет собой стационарную конструкцию массой в несколько центнеров, требующую вдобавок квалифицированного обслуживания.

Голова и торс (включая руки) оператора внутри fMRT-машины должны находиться в покое, иначе изображение демонстрирующих активность участков мозга не получится чётким. Если оператор должен реагировать на некие изображения или видеоряд, над его головой монтируют хитроумную систему зеркал и матовых экранов. И, кстати, мозг с вживлённым в него полупроводниковым чипом на fMRT изучить не удастся: генерируемые установкой магнитные поля слишком велики (источник: Sprachmanagement.net)

В то же время fMRT позволяет организовать уже вполне функциональный BCI — именно в направлении «мозг — компьютер», наиболее привлекательном с точки зрения как медицинских, так и развлекательных приложений. Ещё в 2013 г. новосибирские специалисты разработали ряд компьютерных игр, где помещённый в томограф оператор (назвать его «геймером» при интерфейсе столь неигрушечных габаритов как-то даже язык не поворачивается) отдавал команды, меняя одной только силой воли свои физиологические характеристики.

Способность усилием воли понижать, к примеру, частоту собственного сердцебиения и глубину дыхания описана для индийских йогов и иных последователей разнообразных медитативных практик, к вычислительным средствам прямого отношения вроде как не имеющих. Однако ещё в середине XX века исследователи подметили, что, если пациент в реальном режиме времени наблюдает за визуализацией своей мозговой активности (тогда ещё на лентах ЭЭГ-самописцев, а не на экранах современных томографов), он может в известных пределах осознанно управлять параметрами этой визуализации — заставлять стрелку самописца отклоняться сильнее или слабее, повышать или сокращать частоту её колебаний.

Для изучения того, какие участки мозга активируются в процессе физической деятельности, приходится прибегать к симуляциям. В данном случае под ногами оператора fMRT был размещён перпендикулярный лежанке крупный валик, перемещение ступней по которому имитировало ходьбу, а на экран перед глазами выводились различные виртуальные виды окружающей обстановки. В данном случае серия проекций А показывает, какие участки мозга активизируются в ходе прогулки по открытой местности, серия B — при движении по узкому коридору (источник: Università Magna Graecia)

Явление это, получившее название нейробиоконтроля, продемонстрировало способность человеческого мозга к таким внутренним перенастройкам, которые явно не были предусмотрены эволюционно — и которые свидетельствуют о чрезвычайной широте наших способностей к саморегуляции (и контролю над самыми разнообразными внутренними процессами, в частности). Именно нейробиоконтроль лежит в основе «игрового биоуправления» с использованием fMRT: исследователи создают такую компьютерную игру, для прохождения которой оператору необходимо научиться усилием воли менять рисунок своей кардиограммы, показатели пульса, температуру кожи и, собственно, электрическую активность мозга.

Какой в этом смысл и почему нельзя просто считывать команды напрямую из сознания? На нынешнем этапе развития технологий всё упирается в уже упомянутую невысокую разрешающую способность неинвазивных BCI. Когда человек управляет мышцами собственного тела, такие сигналы сравнительно просто выделить и расшифровать. Но на более высоком уровне абстракции мозг уже не оперирует базовыми, за сотни тысяч, если не миллионы лет отработанными командами вроде «согнуть указательный палец на правой руке». Чтобы заставить что-то делать виртуальную фигурку, напрямую никак с телом оператора не связанную, приходится искать другие способы.

⇡#Воля и разум

Скажем, одна из разработанных новосибирскими исследователями (из НИИ молекулярной биологии и биофизики СО РАМН и Международного томографического центра СО РАН) игр, «Вира!», предполагает управление спуском фигурки водолаза под воду за лежащими на дне сокровищами и подъёмом с добычей. Обычный компьютерный интерфейс позволил бы зацепить персонажа мышкой и плавно опускать его, а после поднимать (тут важно выдерживать определённый темп: в игре, как и в жизни, слишком быстрое погружение или всплытие недопустимо). Простейший BCI с контролем отдаваемых мышцам команд дал бы возможность заменить перемещение мышиного курсора по экрану шевелением всё того же указательного пальца. Что-то не слишком футуристично.

Функциональный магнитно-резонансный томограф чересчур громоздок, чтобы претендовать на роль удобного и доступного интерфейса для взаимодействия мозга с компьютером, но пока среди прочих неинвазивных устройств за ним явное преимущество в плане детализации и пространственной фиксации активности нервных клеток (источник: Siemens)

А вот нейробиоконтроль в принципе убирает необходимость в промежуточном слое управляющей абстракции (какой-то «курсор», который «зацепляет» цифровую фигурку аквалангиста и служит интерфейсом для передачи ей производимого оператором в реальном мире движения). На указательном пальце помещённого в томограф оператора закрепляется самый обычный пульсомер, а перед его глазами на зеркальный экран (поскольку помещать электронные приборы в fMRT-устройство нельзя) выводятся картинка с аквалангистом и, рядом с ней, визуализация активности его мозга и данные ЭЭГ.

И дальше перед оператором ставится задача: одним лишь усилием воли (не шевеля никакими пальцами!) понижать частоту собственного пульса, следя за тем, какие зоны мозга при этом активируются и как меняется их активность. По мере же уменьшения частоты (замеряемой пульсометром) виртуальный аквалангист начнёт погружаться — и достигнет дна, когда пульс оператора выйдет на заранее заданный низкий уровень.

Нейросеть видит предел развития нейрокомпьютерных интерфейсов на пути, избранном, в частности, Илоном Маском, довольно-таки прямолинейно — как сменный имплант в форме человеческого мозга, снабжённый интерфейсным разъёмом и удобной ручкой для переноски (источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

Соответственно, для подъёма необходимо будет с той же самой плавностью вернуть частоту пульса к нормальной. Важно, что операторы, которым предлагалось решать эту задачу, ранее никакого нейробиоконтроля не практиковали — и обучались управлять не самыми тривиальными физиологическими параметрами тела на ходу, методом проб и ошибок, опираясь на одни только наблюдения за визуализацией активности собственного мозга. Причём обучались достаточно быстро — достигая уверенной повторяемости результатов буквально за шесть-десять попыток.

Может показаться странным, что, только лишь наблюдая fMRT-образ работы собственного мозга (сероватое схематичное изображение полушарий в разрезе; мерцание жёлтых пятен, демонстрирующих активность отдельных участков в данный момент), оператор довольно быстро учится усилием воли контролировать то, возможность управлять чем сознательно до сих пор даже не представлял, — тот же самый пульс.

Представляется интуитивно неочевидным, что человек, просто наблюдая за тем, как на томограмме его мозга зажигаются и гаснут точки, отмечающие активные области, способен научиться контролировать те параметры собственного организма, которыми прежде и не пытался управлять, — но факты, установленные новосибирцами в рамках исследования по проекту Президиума СО РАН № 28 «Динамическое картирование головного мозга и когнитивное управление физиологическими функциями: фМРТ-ЭЭГ исследование», неумолимы и с готовностью верифицируемы (источник: BioMed Central)

Чтобы развеять все сомнения, экспериментаторы в части сеансов выводили на зеркальный экран не подлинную, а сгенерированную компьютером картину динамики мозговой деятельности. При этом обнаружился крайне интересный эффект: хотя активация участков мозга, демонстрируемая оператору, была ложной, частоту своего собственного сердцебиения-то они ощущали прекрасно. И раньше или позже всё равно вырабатывали в себе способность управлять своим пульсом — просто в условиях имитации обратной связи это занимало больше времени и выходило в среднем не так эффективно.

Строго говоря, йогов ведь никто не обучает аналогичным штукам с привлечением томографа, — так что BCI могут использоваться, помимо собственно коммуникаций с компьютером, и для раздвигания границ возможного в плане контроля над собственным телом. Так, в ходе игры «Ралли», разработанной теми же исследователями из Новосибирска, равномерность и скорость хода автомобиля, управляемого оператором, также напрямую зависят от частоты его пульса, причём если она слишком высока — авто замедляется. Но тогда вперёд грозит вырваться машина соперника, да ещё и на трассе попадаются мешающие движению камни, — сохранить в таких условиях ровный, спокойный пульс чрезвычайно непросто. И всё-таки операторы с этим справляются — а значит, и в сложных жизненных ситуациях уже увереннее будут контролировать свои эмоции.

Если отвлечься от синаптического химизма, мыслительные процессы действительно можно представить в виде пространственной динамической сетки переменных электрических потенциалов — так что справиться с их детектированием, различением и интерпретацией современные вычислительные системы, особенно с участием ИИ, вполне способны. По крайней мере, теоретически (источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

Значимость подобных исследований для общего развития BCI выходит далеко за рамки ограниченной серии игр, доступных лишь при наличии под рукой томографа. Дело в том, что сложные когнитивные функции — включая эмоциональную оценку таких отвлечённых понятий, как «справедливость», «эффективность», «общая польза», — реализуются различными отделами головного мозга, и понять, какие структуры за что отвечают, до последнего времени было крайне сложно. А это, в свою очередь, затрудняло создание подлинно прямых интерфейсов «мозг — компьютер», допускающих отдачу виртуальной системе таких комплексных команд, как «оптимизируй моё расписание на сегодня».

По идее, справиться с подобной задачей, подразумевающей оценку сравнительной персональной ценности различных мероприятий, способна большая языковая модель. Однако ту придётся долгое время обучать, чтобы выработать «понимание» (на самом деле — формирование адекватного устойчивого паттерна) ценностных установок данного конкретного оператора. Подлинно же прямой BCI сразу обеспечит машину информацией о том, насколько пункт «отвести ребёнка на утренник» для данного конкретного человека важнее (или же не важнее) пункта «прийти на встречу с потенциальным заказчиком»; что приоритетнее — «встретить родителей на вокзале» или «завернуть к друзьям в баню». И ответ в итоге будет дан оптимальный именно для этого оператора — что сделает взаимодействие человека с компьютером неизмеримо более персональным, чем когда-либо прежде.

В низкопробной фантастике киборг или программный ИИ нарочито отличается от обычного человека — если не алым огоньком в глазах или металлическими интонациями, то уж определённо отсутствием эмпатии и понимания ценности человеческой жизни. Судя по успехам больших языковых моделей, таких как новейшая GPT 4, нам, в том числе и через BCI, вскоре предстоит столкнуться с искусственным разумом из хорошей фантастики — таким, который, если не испытывает на самом деле человеческих чувств, прекрасно справляется с их имитацией (источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

Вместо того чтобы решать этические проблемы на основе неких усреднённых норм, машина сможет предложить каждому пользователю адекватный именно его мироощущению ответ. А это в перспективе порождает целый жанр, допустим, ролевых игр с нечётким сценарием (подкреплённых всё теми же большими языковыми моделями — ИИ уровня ChatGPT в роли автора и режиссёра, Stable Diffusion на правах художника), события в которых будут развиваться ровно так, как данному игроку хочется. Нравится ему напряжённая атмосфера — будет больше погонь и перестрелок; по душе интеллектуальная работа — больше головоломок и задач на логику; тянет на глубокие переживания — и с этим система, надо полагать, справится. Главное, чтобы BCI развивались, используя самые передовые достижения электроники — и не только.

⇡#Биоэлектроника — наше всё?

Прямое взаимодействие мозга и компьютера логично подразумевает физическое, прямое же сопряжение чисто биологических и электронных структур. Как подтвердили в начале 2023 г. исследователи из шведского университета г. Линчёпинга (Linköping University), биоэлектронное сопряжение такого рода может быть достигнуто прямо внутри мозга живого организма: опыты проводились над рыбками данио-рерио, излюбленными объектами биологических экспериментов, и обыкновенными медицинскими пиявками.

Шведский «коктейль молекул» в виде геля — исходно диэлектрического, а при попадании в организм начинающего проводить ток — позволяет кардинально решить проблему слабой биологической совместимости металлических проводников с живыми тканями (источник: Linköping University)

Суть предложенного шведскими учёными метода формирования биоэлектронных интерфейсов — во внедрении в ткань мозга на заранее определённом участке специально подобранного «коктейля молекул», который, взаимодействуя с присутствующими там веществами, прежде всего с глюкозой и лактазой (фермент, участвующий в гидролизе лактозы, — не путать с самой лактозой!), преобразуется в электропроводящий гель.

Из этого геля удаётся формировать гибкие, тонкие и достаточно прочные электроды, главное достоинство которых по сравнению с привычными металлическими — отсутствие опасности механического повреждения нейронной ткани. Важно, что в процессе введения молекулярный коктейль проводящими свойствами не обладает, что даёт возможность уверенно доставлять его к нужному участку мозга, не нарушая его нормальной работы.

Рисунок из публикации в Science Advances, поясняющий, как живое растение (A) уподобляется довольно сложной электрической схеме (B): с увеличением показаны разрез листа (C) и сосудистая система стебля (D), а также пространственные схемы компонентов «коктейля молекул», превращающего розу в киборга (источник: Science)

И не только мозга, кстати: группа из Линчёпинга ещё в 2015 г. привлекла к себе внимание, создав «розу-киборга», фрагменты сосудистой системы которой превращены в органические контуры, содержащие проводники и базовые логические элементы (транзисторы). В результате на листьях растения сформировались, по сути, самые настоящие дисплеи, пусть и крайне низкого разрешения, — способные в ответ на манипуляции экспериментаторов в небольших пределах менять оттенок живой ткани листа, делая её светлее или темнее.

В определённом смысле «киборгизировать» растения проще, чем животных, поскольку у первых имеется достаточно жёсткая сосудистая ткань (ксилема и флоэма — проще говоря, древесина и луб). Шведские учёные использовали именно ксилему, по каналам которой вода и питательные вещества доставляются от корней через стебель к цветам и листьям, для формирования в структуре растения токопроводящих структур на основе жидкого полимерного вещества.

Аквариумные рыбки Danio rerio — один из излюбленных объектов биологических исследований. В последние годы на них обращают особое внимание нейрофизиологи, изучающие работу мозга позвоночных — как на уровне отдельной особи, так и в группе (источник: Aquadiction)

С животными ситуация сложнее: подобных ксилеме тканей у них нет, и потому на подбор полимерного геля с необходимыми свойствами (жидкого в процессе доставки внутрь организма, прочного и гибкого после схватывания) ушло несколько лет. Теперь исследователи из Линчёпинга рапортуют об успешном формировании токопроводящих структур не только в мозгу, но и в хвостовом плавнике и в сердечной мышце живых данио-рерио. На медицинских пиявках было показано успешное сопряжение искусственно выращенного контакта с нервной тканью, что позволило управлять сокращением мышц животного. Наконец, гелевые электроды были выращены в препаратах живой мускульной ткани курицы, свиньи и коровы.

Безусловно, нерешённых проблем у этой технологии всё ещё множество. Хотя проводящий гель биологически инертен, пока нет данных, насколько он долговечен, находясь внутри живого активного организма, в интервале хотя бы нескольких месяцев, не говоря уже о годах. В растениях шведские учёные уже научились выращивать простые транзисторы и конденсаторы (опять же благодаря ксилеме), чего в тканях животных им пока достичь не удаётся. Наконец, неплохо бы научиться изолировать токоведущие гелевые проводники, формировать p-n-переходы для организации КМОП-транзисторов и т. п.

Начиная с эпохи Просвещения человек возносил свой разум на пьедестал — и сожалел, что ничего подобного столь совершенной живой машине во Вселенной не находит. Однако с тех пор, как развитие ИИ-технологий взрывным образом ускорилось, для многих забрезжила надежда всё-таки наладить в обозримом будущем коммуникации с другим разумом — пусть цифровым, зато напрямую, с использованием BCI (источник: компьютерная генерация с применением модели Stable Diffusion 1.5)

Но общее направление развития биоэлектроники уже понятно: гораздо эффективнее с принципиальной точки зрения сопрягать напрямую нейронные и компьютерные структуры, чем налаживать между ними эффективные интерфейсы. Другой вопрос, как скоро понятие «киборг» перестанет быть фантастикой, насколько спокойно будет воспринята обществом сама возможность киборгизации и с расчётом на достижение каких целей будет вестись финансирование подобных проектов, частное и государственное, — ибо инвестиций эта новейшая область исследований на стыке биологических и компьютерных наук потребует поистине неимоверных. Увидим — поток новостей по этому направлению в ближайшем будущем явно не иссякнет.