Nevrointerface - tehnologije, ki povezujejo možgane in računalnik - postopoma postajajo rutina: že smo videli, kako lahko človek s pomočjo miselnih ukazov nadzoruje protezo ali vtipka besedilo v računalnik. Ali to pomeni, da bodo obljube piscev znanstvene fantastike, ki so pisali o polnem branju misli z računalnikom ali celo o prenosu človeške zavesti v računalnik, kmalu postale resničnost? Isti temi - "Dopolnjena osebnost" - v letu 2019 je namenjen natečaj znanstvenofantastične zgodbe "Prihodnji čas", ki ga organizira dobrodelna fundacija Sistema. Skupaj z organizatorji natečaja so uredniki N + 1 ugotovili, za kaj so sposobni sodobni nevronski vmesniki in ali res lahko ustvarimo popolno povezavo med možgani in računalnikom. Pri tem nam je pomagal Aleksander Kaplan,ustanovitelj prvega ruskega vmesniškega laboratorija na Moskovski državni univerzi Lomonosov.
Pokličite truplo
Neil Harbisson ima prirojeno ahromatopsijo, ki mu je odvzela barvni vid. Britanec, ki se je odločil za prevaro narave, je vsadil posebno kamero, ki barvo pretvori v zvočne informacije in jo pošlje v notranje uho. Neil meni, da je prvi kiborg, ki ga je država uradno priznala.
Leta 2012 je v ZDA Andrew Schwartz z univerze v Pittsburghu demonstriral ohromljeno 53-letno pacientko, ki je z uporabo elektrod, ki so implantirane v njene možgane, robot poslala signale. Naučila se je toliko nadzirati robota, da si je lahko sama postregla čokolado.
Leta 2016 je v istem laboratoriju 28-letni pacient s hudo poškodbo hrbtenice podal možgansko umetno roko nadzorovanim možganom Baracku Obami, ki ga je obiskal. Senzorji na roki so pacientu omogočili, da je čutil stisk 44. predsednika ZDA.
Sodobna biotehnologija omogoča ljudem, da "krčijo" omejitve svojih teles, kar ustvarja simbiozo med človeškimi možgani in računalnikom. Zdi se, da vse gre v smeri dejstva, da bo bioinženiring kmalu postal del vsakdana.
Promocijski video:
Kaj se bo zgodilo? Filozof in futurist Max More, privrženec ideje o transhumanizmu, že od konca prejšnjega stoletja razvija idejo o prehodu človeka na novo stopnjo evolucije, med drugim z uporabo računalniških tehnologij. V literaturi in kinematografiji zadnjih dveh stoletij je spodletela podobna igra futuristične domišljije.
V svetu znanstvenofantastičnega romana Neuromancer Williama Gibbsona, ki je izšel leta 1984, so razvili vsadke, ki omogočajo, da se njihov uporabnik poveže z internetom, širi intelektualne zmogljivosti in podoživi spomine. Masamune Shiro, avtor kultne japonske znanstveno-fantastične mange "Ghost in the Shell", ki je bila pred kratkim posneta v ZDA, opisuje prihodnost, v kateri se kateri koli organ lahko nadomesti z bioniki, do popolnega prenosa zavesti v telo robota.
Kako daleč lahko gredo nevronski vmesniki v svetu, v katerem na eni strani nevednost množi fantazije, na drugi strani pa se fantazije pogosto izkažejo za providnost?
Potencialna razlika
Centralni živčni sistem (CNS) je zapleteno komunikacijsko omrežje. Samo v možganih je več kot 80 milijard nevronov in med njimi obstajajo trilijone povezav. Vsako milisekundo znotraj in zunaj katere koli živčne celice se razporeditev pozitivnih in negativnih ionov spreminja in določa, kako in kdaj se bo odzval na nov signal. V mirovanju ima nevron negativen potencial glede na okolje (v povprečju -70 milivoltov) ali "potencial za počitek". Z drugimi besedami, je polariziran. Če nevron prejme električni signal od drugega nevrona, morajo pozitivni ioni vstopiti v živčno celico. Pojavi se depolarizacija. Ko depolarizacija doseže mejno vrednost (približno -55 milivoltov, pa se lahko ta vrednost spreminja),celica se vzburja in pušča v vedno bolj pozitivno nabitih ionov, kar ustvarja pozitiven potencial ali "akcijski potencial".
Akcijski potencial.
Nadalje se akcijski potencial vzdolž aksona (celičnega komunikacijskega kanala) prenaša na dendrit - sprejemni kanal naslednje celice. Vendar akson in dendrit nista neposredno povezana in električni impulz ne more preprosto prehajati od enega do drugega. Kraj stika med njimi se imenuje sinapsa. Sinapsi proizvajajo, prenašajo in sprejemajo nevrotransmiterje - kemične spojine, ki signal neposredno posredujejo iz aksona ene celice v dendrit druge.
Ko impulz doseže konec aksona, sprosti nevrotransmiterje v sinaptični razcep, prečka prostor med celicami in pritrdi na konec dendrita. Prisilijo dendrit, da sprosti pozitivno nabite ione, se premaknejo iz mirovanja v akcijski potencial in oddajo signal celicnemu telesu.
Vrsta nevrotransmiterja tudi določa, kateri signal bo poslan naprej. Na primer, glutamat vodi v odstranjevanje nevronov, gama-amino-maslačna kislina (GABA) je pomemben zaviralni mediator, acetilholin pa lahko počne oboje, odvisno od situacije.
Tako shematsko izgleda nevron:
Diagram nevronov
In tako je videti v resnici:
Nevrona pod mikroskopom.
Poleg tega je odziv prejemniške celice odvisen od števila in ritma dohodnih impulzov, informacij, ki prihajajo iz drugih celic, pa tudi od možganskega območja, s katerega je bil signal poslan. Različne pomožne celice, endokrini in imunski sistem, zunanje okolje in prejšnje izkušnje - vse to določa trenutno stanje centralnega živčnega sistema in s tem vpliva na človekovo vedenje.
In čeprav, kot ga razumemo, centralni živčni sistem ni skupek "žic", delo nevrointerfejsov temelji prav na električni aktivnosti živčnega sistema.
Pozitiven preskok
Glavna naloga nevrointerface je dekodirati električni signal, ki prihaja iz možganov. Program ima nabor "šablon" ali "dogodkov", ki jih sestavljajo različne signalne značilnosti: vibracijske frekvence, trni (vrhovi aktivnosti), lokacije na korteksu in tako naprej. Program analizira dohodne podatke in poskuša v njih zaznati te dogodke.
Nadalje poslani ukazi so odvisni od dobljenega rezultata, pa tudi od funkcionalnosti sistema kot celote.
Primer takšnega vzorca je vzbujen potencial P300 (Pozitivno 300), ki se pogosto uporablja za tako imenovane črkovalce - mehanizme za vnašanje besedila s pomočjo možganskih signalov.
Ko človek na zaslonu zagleda simbol, ki ga potrebuje, lahko po 300 milisekundah na snemanju možganske aktivnosti zazna pozitiven skok električnega potenciala. Ko zazna P300, sistem pošlje ukaz za tiskanje ustreznega znaka.
V tem primeru algoritem ne more enkrat zaznati potenciala zaradi ravni hrupa signala z naključnimi električnimi aktivnostmi. Zato mora biti simbol večkrat predstavljen, dobljeni podatki pa morajo biti povprečeni.
Nevrointerface lahko poleg enostopenjske spremembe potenciala išče spremembe v ritmični (t.i. oscilatorni) aktivnosti možganov, ki jo povzroči določen dogodek. Ko dovolj velika skupina nevronov vstopi v sinhroni ritem nihanja aktivnosti, je to mogoče zaznati na signalnem spektrogramu v obliki ERS (dogodkov povezana sinhronizacija). Če nasprotno pride do dezinhronizacije nihanj, potem spektrogram vsebuje ERD (dogodkovno povezano dezinhronizacijo).
V trenutku, ko si oseba ustvari ali si preprosto zamisli gibanje roke, opazimo ERD v motorični skorji nasprotne poloble z nihanjem frekvence približno 10–20 hertza.
To in druge predloge lahko dodelimo programu ročno, vendar so pogosto ustvarjene v procesu dela z vsakim določenim posameznikom. Naši možgani so, tako kot značilnosti njegove dejavnosti, individualni in zahtevajo prilagajanje sistema nanj.
Snemalne elektrode
Večina nevrointerfejsov uporablja elektroencefalografijo (EEG) za beleženje aktivnosti, torej neinvazivne metode nevro-slikanja, zaradi svoje sorodne preprostosti in varnosti. Elektrode, pritrjene na površino glave, beležijo spremembo električnega polja, ki jo povzroči sprememba potenciala dendritov, potem ko je akcijski potencial "prestopil" sinapse.
V trenutku, ko pozitivni ioni prodrejo v dendrit, se v okoliškem okolju oblikuje negativni potencial. Na drugem koncu nevrona začnejo ioni z enakim nabojem zapuščati celico in ustvarjajo pozitiven potencial zunaj, prostor, ki obdaja nevron, pa se spremeni v dipol. Električno polje, ki se širi iz dipola, beleži elektroda.
Žal ima metoda več omejitev. Lobanja, koža in druge plasti, ki ločujejo živčne celice od elektrod, čeprav so prevodniki, niso tako dobre, da ne bi izkrivile informacij o signalu.
Elektrode lahko zabeležijo le skupno aktivnost mnogih sosednjih nevronov. Glavni prispevek k rezultatu meritev so nevroni, ki se nahajajo v zgornjih plasteh skorje, katerih procesi so pravokotni na njegovo površino, saj prav oni ustvarijo dipol, katerega električno polje lahko senzor najbolje zajame.
Vse to vodi do izgube informacij iz globokih struktur in zmanjšanja natančnosti, zato je sistem prisiljen delati z nepopolnimi podatki.
Invazivne elektrode, vsadene na površino ali neposredno v možgane, omogočajo veliko večjo natančnost.
Če je želena funkcija povezana s površinskimi plastmi možganov (na primer motorična ali senzorična aktivnost), je implantacija omejena na trepanacijo in pritrditev elektrod na površino skorje. Senzorji odčitavajo skupno električno aktivnost mnogih celic, vendar ta signal ni tako izkrivljen kot pri EEG.
Če je aktivnost, ki se nahaja globlje, pomembna, se elektrode vstavijo v skorjo. Možno je celo registrirati aktivnost posameznih nevronov s pomočjo posebnih mikroelektrod. Na žalost invazivna tehnika predstavlja potencialno nevarnost za človeka in se v medicinski praksi uporablja le v skrajnih primerih.
Vendar pa obstaja upanje, da bo tehnika v prihodnosti postala manj travmatična. Ameriško podjetje Neuralink načrtuje, da bo z laserskim žarkom varno uvedlo na tisoče tankih fleksibilnih elektrod brez vrtanja v lobanjo.
Več drugih laboratorijev deluje na biološko razgradljivih senzorjih, ki bodo odstranili elektrode iz možganov.
Banana ali pomaranča?
Snemanje signala je le prvi korak. Nato ga morate "prebrati", da ugotovite namere, ki so za njim. Obstajata dva možna načina za dekodiranje možganske aktivnosti: naj algoritem sam izbere ustrezne značilnosti iz nabora podatkov ali pa da sistemu opis parametrov, ki jih išče.
V prvem primeru algoritem, ki ni omejen z iskalnimi parametri, sam razvrsti "surov" signal in najde elemente, ki predvidevajo namere z največjo verjetnostjo. Če na primer subjekt izmenično razmišlja o gibanju z desno in levo roko, potem lahko program poišče parametre signala, ki maksimalno ločijo eno možnost od druge.
Težava tega pristopa je, da so parametri, ki opisujejo električno aktivnost možganov, preveč večrazsežni, podatki pa preveč hrupni z različnimi hrupi.
Z drugim algoritmom dekodiranja je treba vnaprej vedeti, kje in kaj iskati. Na primer, na primeru zgoraj opisanega črkovalca P300 vemo, da se človek, ko zagleda simbol, na določen način spremeni. Sistem naučimo iskati te spremembe.
V takšnih razmerah je sposobnost dešifriranja človekovih namenov vezana na naše znanje o tem, kako so možganske funkcije kodirane v nevronski aktivnosti. Kako se ta ali ta namen ali stanje kaže v signalu? Na žalost v večini primerov nimamo odgovora na to vprašanje.
Nevrobiološke raziskave kognitivnih funkcij že potekajo, vendar kljub temu lahko razvozlamo zelo majhen del signalov. Možgani in zavest za zdaj ostajajo za nas "črna skrinjica".
Aleksander Kaplan, nevrofiziolog, doktor bioloških znanosti in ustanovitelj Laboratorija za nevrofiziologijo in nevrointerfekcije na Moskovski državni univerzi Lomonosov, ki je v Rusiji prejel prvo donacijo za razvoj nevrointerface za komunikacijo med možgani in računalnikom, pravi, da lahko raziskovalci samodejno razširijo nekatere človekove namene ali slike, ki jih predstavljajo na podlagi EEG …
Vendar takih namenov in podob trenutno ni več kot ducat. To so praviloma stanja, povezana z sproščenostjo in duševno napetostjo ali s prikazom gibov telesnih delov. In celo njihovo prepoznavanje se zgodi z napakami: na primer z EEG-om ugotoviti, da namerava oseba stisniti desno roko v pest, tudi v najboljših laboratorijih je to možno v največ 80-85 odstotkih skupnega števila poskusov.
In če poskušate iz EEG razumeti, ali si človek predstavlja banano ali pomarančo, potem bo število pravilnih odgovorov le nekoliko preseglo raven naključnega ugibanja.
Najbolj žalostno je, da ni bilo mogoče izboljšati zanesljivosti nevrointerface sistemov pri prepoznavanju človekovih namenov s strani EEG-a in razširiti seznama teh namenov že več kot 15 let, kljub pomembnemu napredku razvoja algoritmov in računalniške tehnologije, doseženih v istem času.
Očitno EEG odraža le majhen del človekove duševne aktivnosti. Zato je treba do nevrointerface sistemov pristopiti z zmernimi pričakovanji in jasno začrtati področja njihove resnične uporabe.
Izgubljen v prevodu
Zakaj ne moremo ustvariti sistema, ki dela tisto, kar možgani zlahka naredijo? Skratka, način delovanja možganov je preveč zapleten za naše analitične in računske zmožnosti.
Prvič, ne poznamo "jezika", v katerem živčni sistem komunicira. Poleg impulznih serij so značilne številne spremenljivke: značilnosti poti in samih celic, kemične reakcije, ki se pojavljajo v času prenosa informacij, delo sosednjih nevronskih mrež in drugih telesnih sistemov.
Poleg tega, da je "slovnica" tega "jezika" sama po sebi kompleksna, se lahko razlikuje v različnih parih živčnih celic. Situacijo zaostruje dejstvo, da so pravila komunikacije, pa tudi funkcije celic in odnosi med njimi vsi zelo dinamični in se nenehno spreminjajo pod vplivom novih dogodkov in razmer. To eksponentno poveča količino informacij, ki jih je treba upoštevati.
Podatki, ki v celoti opisujejo možgansko aktivnost, bodo preprosto utopili vsak algoritem, ki se zave, da ga bo analiziral. Zato je dekodiranje namenov, spominov, gibov praktično nerešljiva naloga.
Druga ovira je, da ne vemo prav veliko o možganskih funkcijah, ki jih poskušamo zaznati. Kaj je spomin ali vizualna slika, iz česa so narejeni? Nevrofiziologija in psihologija že dolgo časa poskušata odgovoriti na ta vprašanja, a do zdaj je na področju raziskav le malo napredka.
Prednost v tem smislu imajo najpreprostejše funkcije, kot so motorične in senzorične funkcije, saj jih bolje razumemo. Zato trenutno na voljo nevronski vmesniki v glavnem komunicirajo z njimi.
Sposobni so prepoznati taktilne občutke, namišljeno gibanje okončine, odziv na vizualno stimulacijo in preproste reakcije na okoljske dogodke, kot je reakcija na napako ali neusklajenost med pričakovanim dražljajem in resničnim. Toda višja živčna aktivnost nam še danes ostaja velika skrivnost.
Dvosmerna komunikacija
Do zdaj smo le obravnavali položaj enosmernega branja informacij brez kakršnega koli povratnega vpliva. Vendar danes že obstaja tehnologija za prenos signalov iz računalnika v možgane - CBI (računalniško-možganski vmesnik). To naredi komunikacijski kanal nevrointerface dvosmernega.
Informacije (na primer zvok, taktilni občutki in celo podatki o delovanju možganov) vstopijo v računalnik, se analizirajo in se s stimulacijo celic osrednjega ali perifernega živčnega sistema prenesejo v možgane. Vse to se lahko zgodi popolnoma mimo naravnih organov zaznavanja in se uspešno uporablja za njihovo nadomeščanje.
Po besedah Aleksandra Kaplana trenutno ni več teoretičnih omejitev za opremljanje osebe z umetnimi senzoričnimi "organi", ki so povezani neposredno z možganskimi strukturami. Poleg tega se aktivno vključujejo v vsakdanje življenje človeka, na primer, da nadomestijo motene organe naravnega čutila.
Za osebe z okvaro sluha so že na voljo tako imenovani kohlearni vsadki: mikročipi, ki združujejo mikrofon s slušnimi receptorji. Začelo se je s testiranjem mrežničnih vsadkov za obnovo vida.
Po Kaplanovem mnenju ni nobenih tehničnih omejitev za priključitev kakršnih koli drugih senzorjev na možgane, ki se odzivajo na ultrazvok, spremembe radioaktivnosti, hitrosti ali pritiska.
Težava je v tem, da morajo te tehnologije v celoti temeljiti na našem znanju, kako možgani delujejo. Ki so, kot smo že ugotovili, precej omejeni.
Po Kaplanovem mnenju je edini način, da se tega problema lotevamo, ustvariti bistveno nov komunikacijski kanal z lastnim jezikom komunikacije in učiti ne le računalnika, temveč tudi možgane, da prepoznajo nove signale.
Takšen razvoj dogodkov se je že začel. Na primer, v laboratoriju uporabne fizike na univerzi Johns Hopkins so pred nekaj leti preizkusili bionično roko, ki je sposobna prenašati taktilne informacije v možgane.
Pri dotiku senzorjev umetne roke elektrode stimulirajo poti perifernega živčnega sistema, ki nato oddajo signal na senzorična območja možganov. Človek se nauči prepoznati dohodne signale kot različne vrste dotika. Tako namesto, da bi poskušali reproducirati taktilni sistem signalov, ki je naraven za človeka, se ustvari nov kanal in jezik komunikacije.
Vendar je ta razvojna pot omejena s številom novih kanalov, ki jih lahko ustvarimo, in kako informativni bodo za možgane, pravi Aleksander Kaplan.
Prihodnjik
Kaplan meni, da trenutno ne obstaja nov način za razvoj nevrointerface tehnologij. Po njegovih besedah je bila sama možnost vmesnika za komunikacijo med možgani in računalnikom odkrita v 70. letih prejšnjega stoletja, možganska načela, na katerih temelji današnji razvoj, pa so bila opisana pred približno tridesetimi leti in od takrat se nove ideje praktično ne pojavljajo.
Na primer, zdaj široko uporabljeni potencial P300 je bil odkrit v šestdesetih letih prejšnjega stoletja, motorične slike - v osemdesetih do devetdesetih letih prejšnjega stoletja in negativne negativne neusklajenosti - v sedemdesetih letih prejšnjega stoletja).
Znanstveniki so nekoč upali, da jim bo uspelo vzpostaviti tesnejši informacijski stik med možgani in procesorsko tehnologijo, danes pa je postalo jasno, da se ne uresničujejo.
Vendar pa je, kot pravi Kaplan, postalo jasno, da se lahko za medicinsko uporabo izvajajo nevrointerface. Po mnenju znanstvenika gre zdaj razvoj nevrointerfejsov v največji meri z uvedbo tehnologije v klinično sfero.
Znanstveniki so nekoč upali, da jim bo uspelo vzpostaviti tesnejši informacijski stik med možgani in procesorsko tehnologijo, danes pa je postalo jasno, da se ne uresničujejo.
Vendar pa je, kot pravi Kaplan, postalo jasno, da se lahko za medicinsko uporabo izvajajo nevrointerface. Po mnenju znanstvenika gre zdaj razvoj nevrointerfejsov v največji meri z uvedbo tehnologije v klinično sfero.
Vendar pa so zahvaljujoč raziskavam možganov in napredku tehnologije današnji nevrointerface sposobni tega, kar se je nekoč zdelo neizvedljivo. Ne vemo zagotovo, kaj se bo zgodilo čez 30, 50 ali 100 let. Zgodovinar znanosti Thomas Kuhn je podal idejo, da je razvoj znanosti cikel: obdobja stagnacije zamenjajo paradigmatični premiki in znanstvene revolucije, ki sledijo. Čisto možno je, da bomo v prihodnosti doživeli revolucijo, ki bo možgane spravila iz črne škatle. In prišla bo z najbolj nepričakovane strani.
Maria Ermolova