Fuzja umysłu i maszyny

Ted Berger czyta w myślach. To znaczy umysły szczurów. W swoim laboratorium na Uniwersytecie Południowej Kalifornii neurobiolog umieszcza maleńki zestaw elektrod na kawałku szczurzego mózgu na płytce Petriego. Po pstryknięciu przełącznika doktorant Walid Soussou uruchamia przepływ sygnałów elektrycznych do tkanki. Komórki mózgowe reagują, generując własne impulsy elektryczne. Ten wirujący wzór sygnałów neuronowych jest wychwytywany przez elektrody i pojawia się na pobliskim ekranie komputera jako lawina kolorów od jaskrawej czerwieni do ciemnoniebieskiego.

Przez następne kilka godzin Berger i jego zespół będą mapować obwody odpowiedzialne za jedną z najbardziej złożonych funkcji mózgu: pamięć. To podstawowe badania, ale robią to z myślą o dużym celu technologicznym. Grupa Bergera zamierza wykorzystać te informacje do zbudowania zaawansowanego interfejsu mózg-maszyna – urządzenia, które łączy biologiczne obwody mózgu z obwodami krzemowymi komputera – które zmieni sposób myślenia.

Ta historia była częścią naszego wydania z maja 2003 r.

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

W ostatnich latach grupy badawcze w całym kraju wszczepiały elektrody do mózgów zwierząt – a nawet kilku ludzi – i wykorzystywały wykryte przez te elektrody sygnały do ​​poruszania ramion robotów, dźwigni i kursorów na ekranach komputerów ( patrz Other Brain-Machine Research, tabela, ostatnia strona ). Celem pracy było umożliwienie sparaliżowanym pacjentom kontrolowania protez kończyn oraz prostych narzędzi komunikacyjnych. Ale cel Bergera jest jeszcze bardziej dalekosiężny: zbudować chip komputerowy, który przywróci zdolności poznawcze samego mózgu, wspomagając pamięć u pacjentów cierpiących na takie zaburzenia neurologiczne, jak choroba Alzheimera i udar mózgu, i być może ostatecznie zwiększając zdolności zdrowych umysłów. . Aby to zrobić, naukowcy muszą zrozumieć procesy nerwowe, które mogą być bardziej skomplikowane niż te, które rządzą, powiedzmy, kontrolą protezy ręki. To jeden z najbardziej ambitnych projektów w całej dziedzinie – mówi Christof Koch, ekspert ds. obliczeń i systemów neuronowych w Caltech.

Choć jest to śmiałe, zespół Bergera nie jest jedyną grupą, która otwiera nowe możliwości w tym, co naukowcy czasami nazywają protezami nerwowymi. Rozpoczęty jesienią ubiegłego roku dwuletni program o wartości 24 milionów dolarów amerykańskiej Agencji Zaawansowanych Projektów Badawczych w dziedzinie Obrony szybko poszerza granice badań nad interfejsami mózg-maszyna. Sześć projektów finansowanych przez program DARPA, w tym projekt Bergera na Uniwersytecie Południowej Kalifornii, ma na celu opracowanie technologii, które nie tylko przywrócą, ale także zwiększać ludzkie możliwości, mówi Alan Rudolph, kierownik programu inicjatywy DARPA. To skoordynowane, dobrze finansowane podejście wielkiej nauki do zrozumienia interakcji między umysłami i maszynami może mieć transformacyjne konsekwencje dla obronności i społeczeństwa.

Wysiłek ten zaowocuje nową generacją elektrod, chipów komputerowych i oprogramowania, które w końcu może wyposażyć żołnierzy, na przykład, do kontrolowania superszybkich sztucznych kończyn, pilotowania zdalnych pojazdów i kierowania robotami mobilnymi w niebezpiecznych środowiskach, wykorzystując jedynie siłę ich myśli. Co jeszcze bardziej niezwykłe, takie urządzenia mogą usprawnić podejmowanie decyzji, poprawić pamięć i zdolności poznawcze, a nawet pozwolić mózgowi jednej osoby na bezprzewodową komunikację z mózgiem innej osoby.

Chociaż takie zastosowania są równie spekulacyjne, co spektakularne, naukowcy nie postrzegają ich już jako czystą fantazję. Ich nowy optymizm jest po części podsycany przez liczne najnowsze postępy w neuronauce, sprzęcie interfejsowym i przetwarzaniu sygnałów. A napływ pieniędzy z pewnością nie boli. DARPA przeznacza na ten obszar znacznie większe środki niż kiedykolwiek wcześniej, mówi William Heetderks, dyrektor Programu Protez Neuronowych w Narodowym Instytucie Zdrowia. A ponieważ naukowcom w tej dziedzinie nie brakuje innowacyjnych pomysłów, dodaje, nowe finansowanie będzie miało ogromny wpływ.

Zdalne sterowanie

Wśród wzgórz Durham w Karolinie Północnej Miguel Nicolelis z Duke University próbuje nauczyć stare małpy nowych sztuczek. Ale najpierw ich mózgi muszą nauczyć się słuchać.

W ciągu ostatnich kilku lat Nicolelis i jego zespół wykazali, że sygnały mózgowe odbierane przez elektrody wszczepione w mózgi zwierząt mogą zapewnić podstawową kontrolę nad ramionami robota. Ale jest pewien problem: zwierzęta nie wiedzą, że coś kontrolują. Nicolelis mówi, że aby dojść do punktu, w którym zwierzęta – a ostatecznie ludzie – mogą wykonywać bardziej skomplikowane zadania, komunikacja między umysłem a maszyną w czasie rzeczywistym musi stać się dwukierunkową ulicą.

Tak więc w laboratorium Nicolelis małpa rezus nie tylko kontroluje ramię robota za pomocą sygnałów mózgowych odbieranych przez elektrody wszczepione w jego głowę, ale także otrzymuje informację zwrotną od robota – na razie w postaci kursora na ekranie, który pokazuje ruchy robota. Trzymane w oddzielnych pomieszczeniach ramię małpy i robota są połączone kablami, mikrokomputerem i procesorem równoległym. Następnym krokiem będzie wdrożenie dotykowej informacji zwrotnej. Kiedy małpa próbuje użyć ramienia robota, aby chwycić gumowy kufel do piwa, ramię robota wyśle ​​sygnały do ​​przetworników siły umieszczonych na ramieniu zwierzęcia; silniki te będą energicznie wibrować, gdy uchwyt robota się zaciśnie. I ostatecznie, mówi Nicolelis, system może zapewnić jeszcze bardziej bezpośrednie sprzężenie zwrotne poprzez elektryczną stymulację obszarów czuciowych mózgu. Sztuczka polega na przekazywaniu odpowiedniego rodzaju informacji zwrotnej, aby mózg małpy zawierał robota tak, jakby był częścią własnego ciała, mówi.

Po zamknięciu pętli interakcji mózg-maszyna, mówi Nicolelis, naukowcy mogą zacząć realistycznie myśleć o projektowaniu systemów, których możliwości fizyczne przewyższają możliwości normalnych ludzi. Jeden przykład: omijając nerwy i mięśnie oraz łącząc mózg bezpośrednio z kończyną robota, mówi, można skrócić czas reakcji sześciokrotnie. Przewiduje, że wiele laboratoriów wykaże taką poprawę podstawowych zdolności fizycznych w ciągu najbliższych pięciu lat.

Podczas gdy Nicolelis pracuje nad powielaniem i zwiększaniem takich codziennych umiejętności, jak chwytanie i podnoszenie, naukowcy z University of Michigan przesuwają interfejsy mózg-maszyna w nowe sfery kontroli fizycznej. Inżynier biomedyczny Daryl Kipke i jego zespół uczą szczury i małpy, jak kierować ruchami floty robotów mobilnych, korzystając wyłącznie z ich umysłów. Informacja zwrotna jest ważna, mówi Kipke, ponieważ pozwala zwierzętom zdobyć doświadczenie w interakcji z urządzeniem, które jest całkowicie obce – w tym przypadku z półmetrowym, sześcionożnym stworem-robotem o imieniu RHex (wymawia się rex).

Na razie zwinny robot musi być zaprogramowany do poruszania się w określonym kierunku lub zdalnie sterowany za pomocą ręcznie sterowanego łącza bezprzewodowego. Jednak interfejsy mózg-maszyna, twierdzą naukowcy z Michigan, mogą pozwolić na szybszą i lepiej skoordynowaną kontrolę. W odległej przyszłości żołnierze lub personel ratowniczy – być może w wielu lokalizacjach – mogą podłączyć swoje umysły do ​​centralnego komputera, aby kontrolować flotę RHexe w terenie. Kierowane impulsami mózgowymi roboty przeprowadzałyby misje poszukiwawczo-ratownicze w strefach wojennych i obszarach katastrof, wysyłając jednocześnie dźwiękowe, wizualne i dotykowe informacje zwrotne do swoich kontrolerów. To home run, mówi Kipke.

Chociaż osiągnięcie tego celu jest prawdopodobnie jeszcze dziesiątki lat, zespół Kipke pracuje nad tym, wydobywając sygnały z neuronów w obszarach mózgu, które są zaangażowane w planowanie i wykonywanie ruchów. Przy całym hałasie z otaczających komórek to jak próba słuchania konkretnych rozmów na stadionie baseballowym. W ciągu roku naukowcy chirurgicznie wszczepią do mózgu zwierzęcia macierze krzemowych elektrod — każda nie szersza niż włos — i połączą je z elastycznym obwodem o niskim poborze mocy, który wygląda jak plaster o powierzchni jednego centymetra kwadratowego. skóra zwierzęcia. Obwód przyspieszy ogólne przetwarzanie sygnałów i umożliwi ich bezprzewodowe przesyłanie do centralnego komputera. Tam niestandardowe oprogramowanie przełoży sygnały na ruchy kursora komputerowego, które zwierzę będzie obserwowało. Następnym krokiem, mówi Kipke, będzie podłączenie kursora do bezprzewodowego systemu sterowania RHex, tak aby gdy kursor przesuwał się w lewo, robot robił to samo.

Latem zespół z Michigan wraz z fizjologiem Danem Moranem z Washington University planuje, aby małpa w St. Louis przeszła RHex przez tor przeszkód w Ann Arbor w stanie Michigan. Sygnały sterujące będą przechodzić tam i z powrotem przez Internet, a małpa będzie monitorować graficzną reprezentację pozycji i ruchów robota na ekranie. Nadrzędnym celem obecnego projektu jest przetestowanie, czy takie interfejsy mogą angażować mózgowe wykorzystanie zarówno poleceń neuronowych, jak i informacji zwrotnych, do sterowania coraz bardziej odległymi i złożonymi urządzeniami. W ciągu pięciu lat będziemy wiedzieć, czy damy radę to zrobić – mówi Kipke.

Podkręcanie percepcji

Podczas gdy Nicolelis i Kipke zwiększają zdolność mózgu do kontrolowania urządzeń zewnętrznych, inni uczestnicy inicjatywy DARPA mają na celu manipulowanie wewnętrznymi funkcjami mózgu, w szczególności tymi, które wysyłają, odbierają i przetwarzają obrazy i dźwięki. Wykorzystując wzrokowe i słuchowe obszary umysłu, naukowcy testują, czy takie informacje mogą być przesyłane między mózgami a komputerami w celu poprawy percepcji i komunikacji. W przypadku powodzenia projekty mogą doprowadzić do powstania zdumiewających nowych interfejsów, które poprawią zdolność ludzi do rozpoznawania twarzy, obiektów i mowy oraz podejmowania decyzji. Mogą nawet umożliwić bezprzewodową komunikację między mózgiem, mówi Rudolph z DARPA.

Zanim będą mogli opracować takie systemy, naukowcy muszą nauczyć się odczytywać informacje z mózgu, a także zapisywać je, mówi Tomaso Poggio, ekspert ds. sztucznej inteligencji z MIT. Poggio i neurofizjolog z MIT James DiCarlo, obaj główni badacze w programie DARPA, pracują nad percepcją wzrokową i rozpoznawaniem obiektów u rezusów. Naukowcy zaprezentują na ekranie komputera obiekty, takie jak abstrakcyjne kształty, samochody i zwierzęta. Jeden z możliwych eksperymentów opiera się na wcześniejszej współpracy z neurobiologiem z MIT Earlem Millerem: naukowcy mogliby wyszkolić małpę, aby decydowała, czy wygenerowane komputerowo zwierzę na ekranie wygląda bardziej jak kot czy pies ( patrz Odczytywanie myśli, pasek boczny ). Oprogramowanie zacierałoby granicę, tworząc na przykład obraz, w którym w 60 procentach jest kot, aw 40 procent pies. Podczas gdy małpa podejmuje decyzję, naukowcy używali wszczepionych elektrod do rejestrowania sygnałów z neuronów w korze wzrokowej: niektóre z tych komórek zapalają się, gdy małpa widzi kota, inne, gdy widzi psa.

Krzemowe poznanie

Na Uniwersytecie Południowej Kalifornii zespół Bergera przesuwa najdalszą granicę interfejsów mózg-maszyna. Po zmapowaniu wzorców sygnałów w kilku obszarach mózgu naukowcy planują manipulować sposobami przetwarzania informacji i komunikowania się przez mózg z samym sobą – w skrócie, w jaki sposób mózg myśli . Ta praca może kiedyś doprowadzić do powstania protez nerwowych, które przywracają, a nawet wzmacniają takie procesy poznawcze, jak pamięć. Wyobraź sobie, że idziesz do lekarza, aby odzyskać dawno wyblakłe wspomnienia lub kupujesz sprzęt, który wyostrza twoją zdolność zapamiętywania imion.

Zespół Bergera robi mały krok w kierunku tej wizji, opracowując chip komputerowy, który naśladuje przetwarzanie sygnału w hipokampie, spiralnym regionie mózgu, który odgrywa kluczową rolę w uczeniu się i tworzeniu wspomnień. Na szczęście przepływ informacji w hipokampie szczurów jest prosty, mówi Berger, a obwód wygląda podobnie, choć bardziej skomplikowany, w ludzkim hipokampie.

To, co sprawia, że ​​wszystko jest trudne, to fakt, że – przynajmniej w ujęciu Bergera – pamięć w mózgu jest reprezentowana przez dynamiczne wzorce odpalania neuronów, a nie w ustalonym układzie bitów, jak w pamięci komputera. Jeśli jakakolwiek część mózgu wygląda jak pamięć RAM, jeszcze jej nie znaleźliśmy, mówi Berger. A neurony są z natury podstępne. Aby skłonić jeden do odpalenia, najważniejsza jest synchronizacja: może to wymagać kombinacji impulsów z otaczających neuronów lub powtarzających się sygnałów od jednego posłańca rozłożonego w czasie.

Aby uchwycić tę dynamikę, zespół Bergera opracował modele matematyczne poszczególnych neuronów, o których mowa, i rozpoczął ich implementację sprzętową. Jeśli neuron A wysyła określony wzór impulsów do neuronu B, mówi Vasilis Marmarelis, inżynier biomedyczny z University of Southern California, model mówi, jaki wzór neuron B wyśle ​​do neuronu C. Mówi, że to nie jest seksowne, ale jest to pierwsze etap bardzo długiej podróży. Stamtąd naukowcy umieszczą tysiące modeli neuronów na niskoenergetycznym chipie krzemowym.

Jeszcze w tym roku, mówi Berger, eksperyment weryfikujący zasadę będzie wyglądał następująco: w kawałku hipokampa szczura naukowcy zademonstrują, że sygnały elektryczne z regionu A są przetwarzane przez region B i wysyłane do regionu C. następnie usunie neurony z regionu B i pokaże, że wyjście z regionu C jest zakłócone. Na koniec przekierują sygnały przez prototypowy układ scalony w miejsce regionu B, aby sprawdzić, czy zamyka to obwód i wytwarza taki sam ogólny wzór sygnałów, jak zdrowy wycinek.

Zdjęcie dzięki uprzejmości Johna MacNeila

Jeśli to się powiedzie, następnym krokiem będzie przetestowanie chipa na zwierzęciu. W ciągu trzech lat grupa Bergera planuje przekazać swój interfejs zespołowi kierowanemu przez fizjologa Sama Deadwylera z Wake Forest University. Deadwyler szkoli małpy, aby zapamiętywały obrazy clip art wyświetlane na ekranie i wybierały obrazy z kolejnego składu. Jednocześnie rejestruje sygnały z hipokampa, które pozwalają mu określić, które neurony są ważne dla zadania, a nawet przewidzieć, czy małpa dokona właściwego wyboru. Kiedy interfejs Bergera będzie gotowy, mówi Deadwyler, naukowcy tymczasowo dezaktywują hipokamp, ​​aby naczelne nie mogły już wykonywać zadania; następnie podłączą chip do dotkniętego obszaru, aby sprawdzić, czy interfejs może przywrócić wydajność małpy.

Ostatecznie Berger i Deadwyler planują ustalić, czy chip może poprawić pamięć: wszczepią chip zwierzęciu, którego hipokamp jest nienaruszony. Dzięki chipowi małpa może zapamiętać zdjęcie na dłuższy czas lub wybrać je z większej liczby elementów rozpraszających. W przyszłości, mówi Deadwyler, może być możliwe podłączenie ludzkiego mózgu do sprzętu, który sprawi, że wspomnienia będą trwać dłużej lub który pozwoli na śledzenie coraz większej ilości informacji, na przykład gdy pędzisz przez ruchliwe lotnisko i musisz zapamiętaj numer telefonu na kilka sekund. Ale nie oczekuj, że zobaczysz to w najbliższym czasie. Daleko nam do poprawy w zakresie papieru i ołówka, mówi Heetderks z NIH.

Po pierwsze, grupa Bergera spotyka się ze sceptycyzmem niektórych naukowców, którzy nie zgadzają się z fundamentalną przesłanką, że pamięć składa się wyłącznie z dynamicznych wzorców aktywności neuronów. I stoi przed wieloma praktycznymi wyzwaniami, z którymi borykają się inne zespoły badawcze zajmujące się protezami nerwowymi. Na razie nikt nie wie dokładnie, które neurony — ani ile — należy podsłuchiwać, aby uzyskać przydatne urządzenia. W zależności od zastosowania, naukowcy mogą potrzebować dostępu do tysięcy komórek mózgowych naraz. Są też przeszkody obliczeniowe, które muszą pokonać, zanim interfejsy będą mogły przetwarzać masowo równoległe strumienie danych neuronowych w czasie rzeczywistym.

Ale prawdopodobnie największym wyzwaniem technicznym jest fizyczne połączenie sztywnego sprzętu z delikatnymi komórkami mózgowymi i utrzymywanie tych połączeń przez miesiące, a nawet lata, mówi John Chapin, fizjolog z State University of New York Downstate Medical Center, który pomógł w pionierskich metodach dostęp do sygnałów mózgowych w połowie lat dziewięćdziesiątych. Ponieważ neurony nieustannie zmieniają swoje pozycje i połączenia, interfejs musi być elastyczny, biokompatybilny i przystosowalny do zmian otrzymywanych sygnałów. Mając to na uwadze, Rudolph z DARPA dąży do promowania znormalizowanej platformy elektrod w ramach inicjatywy, aby każdy zespół nie wymyślał koła na nowo. Ale łatwiej to powiedzieć niż zrobić. Naukowcy woleliby używać swoich szczoteczek do zębów niż elektrod innych, mówi Koch z Caltech.

Nawet jeśli technologie interfejsowe działają, mogą napotkać długą drogę do akceptacji. Sparaliżowani pacjenci pragnący zwiększyć swoje zdolności fizyczne mogą być skłonni zaakceptować ryzyko związane z operacją i żyć ze sprzętem wszczepionym im do mózgu, ale większość zdrowych ludzi prawdopodobnie wzdryga się przed taką propozycją. W rzeczywistości, mówi Rudolph, naprawdę nie wyobrażamy sobie wszczepiania zdrowym ludziom tego rodzaju urządzeń. Kluczem do przywrócenia lub zwiększenia ludzkich możliwości, jak mówi, będzie uzyskanie dostępu do sygnałów mózgowych w dyskretny sposób – najlepiej bez przewodów, elektrod i operacji.

Zanim DARPA – lub ktokolwiek inny, jeśli o to chodzi – zainwestuje w tę nową generację technologii wykrywania sygnałów mózgowych, naukowcy muszą ustalić, czy protezy nerwowe będą praktyczne w ich nowych zastosowaniach. Jeśli się powiedzie, mówi Rudolph, przeprowadzimy ważną pracę, aby zademonstrować, że można to zrobić i – jeśli uda się znaleźć nieinwazyjne narzędzie do wydobycia tego samego rodzaju informacji – że można sobie wyobrazić poprawę ludzkiej wydajności. I chociaż ta wizja jest wciąż odległa, nasze umysły mogą już być na drodze do nowego sposobu myślenia.

Inne badania mózgu i maszyny
BADACZ	INSTYTUCJA	PROJEKT
Richard Andersen	Caltech	Systemy elektrod do rejestracji impulsów mózgowych
Niels Birbaumer	Uniwersytet w Tybindze (Niemcy)	Nieinwazyjne detektory sygnałów mózgowych
John Donoghue	Uniwersytet Browna i Cyberkinetyka (Opatrzność, RI)	Protezy nerwowe dające sparaliżowanym pacjentom kontrolę nad komputerami
Philip Kennedy	Sygnały neuronowe (Atlanta, GA)	Pierwsze testy implantów mózgowych na ludziach przywracających komunikację u całkowicie sparaliżowanych pacjentów
Andrzeja Schwartza	Uniwersytet w Pittsburghu	Protezy neuronowe kontrolujące ramiona robota
Harvey Wiggins	Plexon (Dallas, Teksas)	Sprzęt i oprogramowanie do rejestrowania i analizowania sygnałów mózgowych

ukryć