Нейрокомпьютерный интерфейс. Нейрокомпьютерные интерфейсы

Нейрокомпьютерный интерфейс: кто и как пытается создать сверхлюдей | Futurist

Мозг Автор: Александра Алборова | 20 апреля 2017, 12:40

Исследователи в лабораториях ведущих университетов и широко известных компаний за последние 50 лет добились больших успехов на пути к созданию нейрокомпьютерного интерфейса. Известные предприниматели, такие как Илон Маск (Neuralink) и Брайан Джонсон (Kernel), объявили о запуске новых стартапов, которые направлены на расширение возможностей человека с помощью интерфейса «мозг-компьютер». Однако насколько мы в действительности близки к тому, чтобы успешно подключить наш мозг к технологиям?

Когда-то древние греки фантазировали о возможности полета, сегодня же главной футуристической мечтой стала идея о слиянии человеческого мозга и машины для потенциального решения проблемы человеческой смертности. Может ли ум напрямую соединиться с искусственным интеллектом, роботами и другими умами с помощью технологий нейрокомпьютерного интерфейса?

Как появилась эта идея?

Эб Фетц (Eb Fetz), исследователь Центра Сенсомоторной Нейроинженерии (CSNE) Вашингтонского университета одним из первых начал работать над объединением машины с умами. В 1969 году, еще до появления персональных компьютеров, он продемонстрировал, что обезьяны могут усилять свои мозговые сигналы для управления иглой, перемещавшейся по циферблату.

Большая часть последних исследований в сфере НКИ (нейрокомпьютерных интерфейсов) направлена на улучшение качества жизни людей с разными формами паралича или серьезными двигательными нарушениями. Например, исследователи из Университета Питтсбурга используют сигналы, записанные внутри мозга, для управления роботизированной рукой.

Исследователи из Стэнфорда могут считывать, какие движения хотят совершить парализованные пациенты, с помощью сигналов головного мозга, давая им возможность беспроводного использования планшета. Аналогичным образом некоторые виртуальные ощущения могут быть отправлены обратно в мозг посредством передачи электрического тока внутрь или на поверхность мозга.

Чем может помочь НКИ?

Нейрокомпьютерный интерфейс уже используется для восстановления зрения и слуха. Самые ранние версии бионических глаз для людей с серьезными нарушениями зрения разрабатывались коммерческими компаниями, а их усовершенствованные версии уже сейчас проходят испытания на людях. Кохлеарные имплантаты, в свою очередь, стали одними из самых успешных и наиболее распространенных видов бионических имплантатов – их используют более 300 000 людей с нарушениями слуха по всему миру.

Наиболее продвинутыми интерфейсами являются двунаправленные нейрокомпьютерные интерфейсы, которые могут и стимулировать нервную систему, и получать данные от нее – то есть работать в двух направлениях. Исследования, проведенные в центре Сенсомоторной Нейроинженерии НКИ, показали, что эта технология может использоваться для лечения инсульта и повреждений спинного мозга. Таким образом укрепляются связи между двумя отделами головного мозга или между мозгом и спинным мозгом, а также перенаправлять информацию вокруг области повреждения, реанимируя парализованную конечность.

Статья по теме

Цукерберг: Facebook создает интерфейс, который позволит общаться силой мысли

Учитывая уровень прогресса технологий на сегодня, может показаться, что интерфейс «мозг-компьютер» уже практически готов стать следующим must-have гаджетом.

В чем опасность НКИ?

Однако у современных НКИ все еще довольно много недостатков: они производят движения намного медленнее, более упрощенно и менее точно, чем те, что здоровый человек легко может выполнять своими конечностями. Бионические глаза обладают очень низким зрением, а кохлеарные имплантаты могут переносить ограниченную речевую информацию, но искажают восприятие музыки. И чтобы все эти технологии работали, электроды должны быть имплантированы хирургическим путем – вариант, который большинство людей не стало бы рассматривать.

Существуют и неинвазивные нейрокомпьютеные интерфейсы, они не требуют хирургического вмешательства и обычно основаны на записях электроэнцефалографа (ЭЭГ) с поверхности кожи головы. Чаще всего метод используется для демонстрации контроля над курсорами, инвалидными колясками, роботизированными руками, дронами, роботами-гуманоидами и даже коммуникации между мозгом и мозгом. Но все демо версии были проверены в лабораторных условиях – там, где тихие помещения, испытуемые не отвлекаются, техническая установка проводится долго и методично, а эксперименты продолжаются лишь столько, сколько требуется, чтобы убедиться, что концепция возможна. Очень сложно сделать эти системы быстрыми и надежными для использования в реальном мире.

Статья по теме

В Японии появилось устройство для чтения человеческих мыслей

Даже с имплантированными электродами, возникает другая проблема при попытке прочитать наши мысли из-за того, как структурированы наши мозги. Мы знаем, что каждый нейрон и тысячи соседних с ним образуют невообразимо сложную и постоянно меняющуюся сеть. Представьте, что вы пытаетесь понять разговор между большой группой друзей на сложную тему, но вам разрешено слушать только одного человека. Возможно, вам удастся понять в общем тематику беседы, но определенно не все подробности и нюансы дискуссии. Поскольку даже лучшие имплантаты позволяют нам получать информацию лишь из нескольких небольших участков мозга за раз, мы, конечно, можем делать довольно впечатляющие вещи, но совсем не понимаем весь «разговор».

Статья по теме

Мозг Эйнштейна: такой ли уж он особенный?

Существует также то, что ученые называют «языковым барьером». Нейроны общаются между собой посредством сложного взаимодействия электрических сигналов и химических реакций. Этот родной электрохимический язык нелегко интерпретировать с помощью электрических цепей. По этой же причине, когда мы передаем мозгу сигналы с помощью электрической стимуляции, они получаются с сильным электрическим «акцентом». Это затрудняет понимание мозгом того, что пытается передать стимуляция в разгар продолжающейся нейронной активности.

Наконец, существует проблема повреждения мозга. Имплантированная электроника часто вызывает рубцевание и иммунные реакции мягкой и гибкой ткани головного мозга, а значит, что имплантаты теряют свою эффективность с течением времени. Хотя возможно в дальнейшем гибкие биосовместимые волокна смогут решить эту проблему.

Какое будущее нас ждет?

Несмотря на все эти трудности, у нейрокомпьютерных интерфейсов довольно светлое будущее. Им не обязательно быть идеальными, так как наш мозг удивительно адаптивен и способен научиться использовать НКИ, подобно тому, как мы изучаем новые навыки, такие как управление автомобилем или использование сенсорного интерфейса. Точно так же мозг может научиться интерпретировать новые типы сенсорной информации, даже получая их неинвазивно, например, посредством магнитных импульсов.

Статья по теме

Киборг-безопасность: чего боятся люди, вживляющие под кожу чипы

В конечном счете, ученые Центра Сенсомоторной Нейроинженерии считают, что двунаправленные НКИ, подразумевающие, что электроника учится с мозгом и постоянно возвращается к нему в процессе обучения, могут оказаться необходимым шагом для построения нейронной связи между технологиями и мозгом.

Исследователи уже открыли новые пути преодоления языкового барьера НКИ. Например, инъекционное «нейронное кружево», технология, обеспечивающая прямую связь мозга с компьютером, может оказаться перспективным способом постепенного расширения нейронов рядом с имплантированными электродами, вместо их отторжения. Гибкие зонды на основе нанопроволок, гибкие нейронные каркасы и стеклянные углеродные интерфейсы могут также помочь сосуществованию нейронов головного мозга и компьютера.

Статья по теме

Когда мы сможем загрузить мозг в компьютер

Новый стартап Илона Маска Neuralink определил свою конечную цель как усовершенствование людей с помощью НКИ, чтобы дать фору нашему мозгу в гонке между человеком и искусственным интеллектом. Маск надеется, что благодаря возможности подключиться к технологиям, человеческий мозг сможет расширить свои возможности и, возможно, позволит нам избежать печального будущего, если (или когда) ИИ превзойдет естественные возможности человека. Такие идеи могут показаться странными и излишне футуристическими, однако не стоит относится к ним пренебрежительно. В конце концов, и беспилотные автомобили 15 лет назад считались чем-то из области научной фантастики.

В более близком будущем, однако, поскольку интерфейсы «мозг-компьютер» выходят за пределы восстанавливающей функции у людей с ограниченными возможностями, нам необходимо четко осознавать множество этических, моральных и социальных проблем связанным с таким стремительным развитием технологий.

Оригинал статьи

Понравилась статья?

Поделись с друзьями!

Поделиться 0 Поделиться 0 Твитнуть 0

Подпишись на еженедельную рассылку

futurist.ru

Neuralink Илона Маска. Часть четвертая: нейрокомпьютерные интерфейсы

Эксцентричный в хорошем смысле этого слова предприниматель, плейбой, филантроп Илон Маск известен всему миру. Это он решил вывести человечество в космос, колонизировать Марс, отказаться от одноразовых ракет. Это он решил сделать мир чище, пересадив нас с автомобилей с ДВС на самоуправляемые автомобили. Пока разворачиваются эти предприятия, он не сидит сложа руки. Он задумал Neuralink, который поможет нам стать новыми людьми. Без границ и без слабостей, как и положено в новом мире (Илона Маска).

Документировать сумасшедшие идеи Маска, как и всегда, вызвался Тим Урбан с WaitButWhy (он писал про искусственный интеллект, колонизацию Марса и SpaceX). Представляем одно из лучших произведений современной научно-популярной журналистики. Далее от первого лица.

Часть 1: Колосс Человеческий

Часть 2: Мозг

Часть 3: Полет над гнездом нейронов

Часть 4: Нейрокомпьютерные интерфейсы

Часть 5: Задача Neuralink

Часть 6: Эра волшебников

Часть 7: Великое слияние

В 1969 году ученый по имени Эберхард Фетц соединил один нейрон мозга обезьяны с циферблатом перед ее лицом. Стрелки должны были двигаться, когда нейрон активировался. Когда обезьяна думала так, что активировался нейрон и стрелки смещались, она получала конфету со вкусом банана. Со временем обезьяна стала совершенствоваться в этой игре, потому что хотела больше вкусных конфет. Обезьяна научилась активировать отдельный нейрон и стала первым персонажем, получившим нейрокомпьютерный интерфейс.

В течение следующих нескольких десятилетий прогресс был довольно медленным, но к середине 90-х годов ситуация начала меняться и с тех пор все разгоняется.

Поскольку наше понимание мозга и электродного оборудования довольно примитивны, наши усилия, как правило, направлены на создание простых интерфейсов, которые будут использоваться в тех областях головного мозга, которые мы понимаем лучше всего, таких как моторная кора и визуальная кора головного мозга.

И поскольку человеческие эксперименты возможны только для людей, которые пытаются использовать НКИ для облегчения своих страданий — и потому что спрос рынка сосредоточен именно на этом — наши усилия почти полностью были посвящены восстановлению утраченных функций для людей с ограниченными возможностями.

Крупнейшие отрасли НКИ будущего, которые обеспечат людей волшебными сверхспособностями и преобразуют мир, сейчас находятся в состоянии зародыша — и нам приходится руководствоваться ими, а также своими догадками, размышляя о том, каким может быть мир в 2040, 2060 или 2100 году.

Давайте пройдемся по ним.

Это компьютер, созданный Аланом Тьюрингом в 1950 году. Он называется Pilot ACE. Шедевр своего времени.

Теперь посмотрите на это:

Когда вы будете читать примеры ниже, я хочу, чтобы вы держали перед глазами такую аналогию —

Pilot ACE является для iPhone 7 тем же,

чем

каждый пример НКИ ниже является для ______________

— и попробуйте представить, что должно быть на месте прочерка. К нему мы вернемся позже.

В любом случае из всего, что я читал и обсуждал с людьми в этой области, в настоящее время в разработке находится три крупных категории нейрокомпьютерных интерфейсов:

Первые НКИ типа #1: использование моторной коры в качестве дистанционного управления

Если вы забыли, моторная кора — это вот этот парниша:

Многие области мозга для нас непонятны, но моторная кора непонятна для нас меньше, чем другие. И что более важно, она хорошо картирована, отдельные ее части контролируют отдельные участки тела.

Что важно, это одна из крупных участков мозга, которая отвечает за нашу работу. Когда человек что-то делает, моторная кора почти наверняка тянет за ниточки (во всяком случае физической стороны действия). Поэтому человеческому мозгу не нужно учиться использовать моторную кору в качестве дистанционного управления, потому что мозг уже использует ее в таком качестве.

Поднимите свою руку. Теперь опустите. Видите? Ваша рука похожа на маленький игрушечный беспилотник, и ваш мозг просто использует моторную кору как пульт дистанционного управления, чтобы дрон взлетел и вернулся обратно.

Цель НКИ на основе моторной коры состоит в том, чтобы подключиться к ней, а затем, когда пульт дистанционного управления вызовет команду, услышать эту команду и отправить ее на какой-нибудь аппарат, который сможет на нее ответить. Например, на руку. Пучок нервов — посредник между вашей корой и вашей рукой. НКИ — посредник между вашей моторной корой и компьютером. Все просто.

Один из интерфейсов такого типа позволяет человеку — обычно человеку, парализованному от шеи либо с ампутированной конечностью, — перемещать курсор на экране силой мысли.

Все начинается с 100-контактной многоэлектродной матрицы, которая имплантируется в моторную кору человека. Моторная кора у парализованного человека работает прекрасно — просто спинной мозг, который служил посредником между корой и телом, прекратил работать. Таким образом, с имплантированной электродной матрицей исследователи дали возможность человеку двигать рукой в разных направлениях. Даже если он не может этого сделать, моторная кора функционирует нормально, как если бы он мог.

Когда кто-то двигает рукой, его моторная кора взрывается активностью — но каждый нейрон обычно интересуется только одним типом движения. Поэтому один нейрон может срабатывать всякий раз, когда человек двигает своей рукой вправо, но будет скучать при движении в других направлениях. Тогда только по одному этому нейрону можно было бы определить, когда человек хочет передвинуть свою руку вправо, а когда нет. Но с электродной матрицей из 100 электродов каждый из них будет слушать отдельный нейрон. Поэтому во время испытаний, когда человека просят передвинуть руку вправо, например, 38 из 100 нейронов фиксирует активность нейронов. Когда человек хочет передвинуть руку влево, активируется 41 другой. В процессе отработки движений в разных направлениях и с разной скоростью, компьютер получает данные с электродов и синтезирует их в общее понимание картины активации нейронов, соответствующей намерениям двигаться по осям X-Y.

Затем, когда они выводят эти данные на экран компьютера, человек может силой мысли, «пытаясь» двигать курсор, действительно контролировать курсор. И это работает. При помощи НКИ, сопряженных с моторной корой, компания BrainGate позволила мальчику играть в видеоигру при помощи одной только силы мысли.

И если 100 нейронов могут сказать вам, куда они хотят передвинуть курсор, почему они не могут сказать вам, когда они хотят поднять чашечку кофе и сделать глоток? Вот что сделала эта парализованная женщина:

Другая парализованная женщина сумела полетать на симуляторе истребителя F-35, а обезьяна недавно при помощи мозга проехала в инвалидном кресле.

И почему ограничиваться одними руками? Бразильский пионер НКИ Мигель Николелис и его команда построили целый экзоскелет, позволивший парализованному человеку сделать открывающий удар на World Cup.

Отступление на тему проприоцепции

Движение всех этих «нейропротезов» практически целиком зависит от записи нейронов, но чтобы эти устройства были действительно эффективны, она не должна быть односторонней, а скорее петлей, связующей дорожки записи и стимулирования. Мы редко об этом задумываемся, но большая часть вашей способности поднимать вещи обязана входящей сенсорной информации, которую кожа ваших рук отправляет в мозг (называется «проприоцепция»). Онемевшими пальцами очень трудно зажечь спичку, даже если вы полностью здоровы. Поэтому, чтобы бионические конечности хорошо работали, они должны принимать и сенсорную информацию.

Стимулирование нейронов сложнее их считывания. Как говорит исследователь Флип Сабес:

«Если я запишу схему активности, это не значит, что я смогу легко воссоздать эту схему активности, просто проиграв ее наоборот. Но если вы все перепутаете, а затем заходите воссоздать первоначальное движение одной из планет, нельзя будет просто взять и вернуть ее на орбиту, потому что на нее будут влиять все остальные планеты. Аналогично, нейроны не работают изолированно, поэтому существует фундаментальная необратимость. Кроме того, со всеми аксонами и дендритами трудно просто стимулировать нейроны, которые вам нужно, потому что они очень тесно связаны».

Лаборатория Флипа пытается решить эти вопросы при помощи мозга. Оказывается, если вознаграждать обезьяну сочным глотком апельсинового сока, когда срабатывает один нейрон, со временем обезьяна научится активировать нейрон по требованию. Нейрон будет выступать в некотором роде пультом ДУ. Следовательно, обычные команды моторной коры — лишь один из возможных механизмов управления. Аналогично, пока технологии НКИ не станут достаточно хороши для идеальной стимуляции, можно использовать нейропластичность мозга для обхода. Если будет слишком сложно сделать так, чтобы кончик бионического пальца касался чего-либо и отправлял обратно информацию, которая будет похожа на ощущение прикосновения собственного пальца человека, кисть руки может отправлять какую-нибудь другую информацию в мозг. Сначала это будет казаться странным для пациента — но в конечном итоге мозг научится расценивать этот сигнал как новое ощущение касания. Эта концепция называется «сенсорная субституция (замена)», и в ней мозг способствует созданию НКИ.

В этих разработках есть семена других будущих революционных технологий — вроде интерфейсов «мозг — мозг».

Николелис провел эксперимент, в котором моторная кора одной крысы в Бразилии, нажимавшей один из двух рычагов в клетке — один из которых, о чем знала крыса, доставит ей удовольствие — была связана через Интернет с моторной корой другой крысы в США. Крыса в США была в подобной клетке, за исключением того, что, в отличие от крысы в Бразилии, у нее не было информации о том, какой из ее двух рычагов доставит ей удовольствие — помимо сигналов, которые она получает от бразильской крысы. В ходе эксперимента, если американская крыса правильно выбирала рычаг, тот же, который тянула крыса в Бразилии, обе крысы получали награду. Если тянули неверный, не получали. Интересно то, что с течением времени крысы становились все лучше и лучше, работали сообща, словно одна нервная система — хотя и понятия не имели о существовании друг друга. Успех американской крысы без информации составлял 50%. С сигналами, поступающими от мозга бразильской крысы, успех вырос до 64%. Вот видео.

Отчасти это сработало и на людях. Два человека в разных зданиях работали сообща, играя в видеоигру. Один видел игру, другой держал контроллер. Используя простые гарнитуры ЭЭГ, игрок, который видел игру, мог, не двигая руками, подумать о движении своей рукой, чтобы «выстрелить» на контроллере — и поскольку их мозги сообщались между собой, игрок с контроллером чувствовал сигнал в пальце и нажимал кнопку.

Первые НКИ типа #2: искусственные уши и глаза

Есть несколько причин, по которым давать зрение слепым и звук глухим — среди самых доступных категорий нейрокомпьютерных интерфейсов.

Во-первых, подобно моторной коре, сенсорные части коры — это части мозга, которые мы понимаем достаточно хорошо, отчасти потому, что они имеют тенденцию хорошо картироваться.

Во-вторых, среди многих первых подходов нам не нужно было иметь дела с мозгом — можно было взаимодействовать с теми местами, где уши и глаза соединяются с мозгом, потому что именно там чаще всего встречались нарушения.

И в то время как деятельность моторной коры головного мозга заключалась главным образом в считывании нейронов для извлечения информации из мозга, искусственные органы чувств работают по-другому — стимулируя нейроны для отправки информации внутрь.

За последние десятилетия мы наблюдали невероятное развитие кохлеарных имплантатов.

Отступление на тему того, как работает слух

Когда вы думаете, что «слышите» звук, происходит следующее:

То, что мы представляем как звук, это модели колебаний молекул воздуха вокруг головы. Когда гитарная струна, голосовые связки или ветер производят звук, он рождается вследствие вибраций, которые толкают ближайшие молекулы воздуха, и они расширяются как шар, подобно тому как поверхность воды расширяется наружу в месте, где падает камень.

Ваше ухо — это машина, которая преобразует эти вибрации в электрические импульсы. Всякий раз, когда воздух (или вода, или любая другая среда, молекулы которой могут вибрировать) входит в ухо, ваше ухо переводит точную картину вибрации в электрический код, который затем посылается в нервные окончания. Нервы запускают потенциалы действия, которые посылают код в слуховую кору для обработки. Ваш мозг получает информацию, и мы называем процесс получения этого конкретного типа информации «слухом».

Большинство глухих или слабослышащих людей не имеют проблем с нервами или слуховой корой — у них обычно возникают проблемы с ухом. Их мозг так же готов, как и любой другой, превращать электрические импульсы в слух — просто их слуховая кора не получает никаких электрических импульсов, потому что машина, которая преобразует вибрации воздуха в эти импульсы, не выполняет свою работу.

Ухо имеет много частей, но именно улитка, в частности, осуществляет важное преобразование. Когда вибрации попадают в жидкость в улитке, тысячи тонких волосков, устилающих ее, вибрируют, а клетки, которые прикреплены к этим волоскам, преобразуют механическую энергию вибраций в электрические сигналы, которые затем возбуждают слуховой нерв. Вот как это выглядит:

Улитка также сортирует входящий звук по частоте. Вот крутая диаграмма, показывающая, почему низкие звуки обрабатываются в конце улитки, а высокие — в начале (а также почему ухо может слышать звук на определенной максимальной и минимальной частотах):

Кохлеарный имплантат — это маленький компьютер, у которого на одном конце микрофон (который сидит на ухе), а на другом провод, который соединяется с массивом электродов, выстилающих улитку.

Звук поступает в микрофон (маленький крючок в верхней части уха) и входит в коричневую штуку, которая обрабатывает звук, чтобы отфильтровать менее полезные частоты. Затем коричневая штука передает информацию через кожу, через электрическую индукцию, в другой компонент компьютера, который преобразует информацию в электрические импульсы и посылает ее в улитку. Электроды фильтруют импульсы по частоте, как улитка, и стимулируют слуховой нерв, как волоски в улитке. Вот так это выглядит снаружи:

Другими словами, искусственное ухо выполняет такую же функцию превращения звука в импульсы и передачи в слуховой нерв, как и обычное ухо.

Но это не идеально. Почему? Потому что для того, чтобы послать звук в мозг с таким же качеством, как и обычное ухо, нужно 3500 электродов. Большинство кохлеарных имплантатов содержит всего 16. Грубовато.

Но мы ведь в эпохе Pilot ACE — конечно, грубовато.

Тем не менее сегодняшний кохлеарный имплантат позволяет людям слышать речь и разговаривать, а это уже неплохо.

Многие родители глухих детей ставят им кохлеарные имплантаты в годовалом возрасте.

В мире слепоты происходит аналогичная революция в виде имплантата сетчатки.

Слепота часто является результатом заболевания сетчатки. В этом случае имплантат может выполнять подобную функцию для зрения, как кохлеарный имплантат для слуха (хоть и не так прямо). Он делает то же, что и обычный глаз, передавая информацию нервам в форме электрических импульсов, как это делают глаза.

Более сложный интерфейс, чем кохлеарный имплантат, первый имплантат сетчатки был одобрен FDA в 2011 году — им стал имплантат Argus II, изготовленный Second Sight. Имплантат сетчатки выглядит так:

И работает так:

Имплантат сетчатки имеет 60 сенсоров. В сетчатке около миллиона нейронов. Грубовато. Но видеть размытые кромки, формы, игры света и тьмы значительно лучше, чем не видеть вообще ничего. Что особенно интересно, для достижения хорошего зрения совсем не нужен миллион сенсоров — моделирование позволило предположить, что 600-1000 электродов будет достаточно для распознавания лиц и чтения.

Первые НКИ типа #3: глубокая стимуляция головного мозга

Начиная с конца 1980-х годов, глубокая стимуляция мозга стала еще одним грубым инструментом, который все так же меняет жизнь для многих людей.

Также это категория НКИ, которые не связаны с внешним миром — это использование нейрокомпьютерных интерфейсов для лечения или улучшения самого себя, изменяя что-то внутри.

То, что происходит здесь, — это один или два электродных провода, обычно с четырьмя отдельными электродными участками, которые вводятся в мозг и часто оказываются где-то в лимбической системе. Затем в верхнюю часть грудной клетки имплантируют небольшой электрокардиостимулятор и подключают к электродам. Вот так:

Затем электроды могут выдавать небольшой заряд по необходимости, что полезно для многих важных штук. Например:

уменьшение тремора у людей с болезнью Паркинсона
уменьшение тяжести приступов
уменьшение обсессивно-компульсивного расстройства

В рамках экспериментов (то есть пока без одобрения FDA) ученым удалось смягчить определенные виды хронической боли, вроде мигреней или фантомной боли в конечностях, вылечить беспокойство или депрессию при ПТСР, либо в сочетании с мышечной стимуляцией восстановить определенные нарушенные схемы работы мозга, которые сломались после инсульта или неврологического заболевания.

* * *

Вот в таком состоянии находится пока еще слабо развитая область НКИ. И в этот момент в нее входит Илон Маск. Для него и для Neuralink, современная НКИ-индустрия — это точка А. Пока мы изучали прошлое на протяжении всех этих статей, чтобы подобраться к настоящему моменту. Теперь пришло время заглянуть в будущее — чтобы выяснить, что такое точка Б и как нам до нее добраться.

Часть 1: Колосс Человеческий

Часть 2: Мозг

Часть 3: Полет над гнездом нейронов

Часть 4: Нейрокомпьютерные интерфейсы

Часть 5: Задача Neuralink

Часть 6: Эра волшебников

Часть 7: Великое слияние

hi-news.ru

Нейрокомпьютерный интерфейс Википедия

Пример управления с помощью однонаправленного нейро-компьютерного интерфейса

Нейрокомпьютерный интерфейс (НКИ) (называемый также прямой нейронный интерфейс, мозговой интерфейс, интерфейс «мозг — компьютер»[1]) — система, созданная[2] для обмена информацией между мозгом и электронным устройством (например, компьютером). В однонаправленных интерфейсах внешние устройства могут либо принимать сигналы от мозга, либо посылать ему сигналы (например, имитируя сетчатку глаза при восстановлении зрения электронным имплантатом). Двунаправленные интерфейсы позволяют мозгу и внешним устройствам обмениваться информацией в обоих направлениях. В основе нейрокомпьютерного интерфейса, часто используется метод биологической обратной связи.

Предыстория[ | код]

Изучение оснований, на которых базируется нейро-компьютерный интерфейс, уходит корнями в учение И. П. Павлова об условных рефлексах и регулирующей роли коры. Это научное направление возникло в самом начале XX века в Институте экспериментальной медицины (Санкт-Петербург)[источник не указан 1771 день]. Развивая эти идеи, П. К. Анохин с 1935 года показал, что принципу обратной связи принадлежит решающая роль в регулировании как высших приспособительных реакций человека, так и его внутренней среды. В результате была разработана теория функциональных систем, потенциал использования которой в нейро-компьютерных интерфейсах далеко не исчерпан[источник не указан 1771 день]. Большой вклад[источник не указан 1771 день] внесли работы Н. П. Бехтеревой с 1968 по 2008 гг. по расшифровке мозговых кодов психической деятельности, продолжающиеся до настоящего времени её последователями, в том числе, с позиций нейрокибернетики и офтальмонейрокибернетики.

Исследования нейро-компьютерного интерфейса начались в 1970-х годах в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе (UCLA). После многолетних экспериментов на животных в середине девяностых годов в организм человека были имплантированы первые устройства, способные передавать биологическую информацию от тела человека к компьютеру. С помощью этих устройств удалось восстановить поврежденные функции слуха, зрения, а также утраченные двигательные навыки. В основе успешной работы НКИ лежит способность коры больших полушарий к адаптации (свойство пластичности), благодаря которому имплантированное устройство может служить источником биологической информации.

Попытки создания[ | код]

В нейрохирургическом центре в Кливленде в 2004 году был создан первый искусственный кремниевый чип — аналог гиппокампа, который в свою очередь был разработан в университете Южной Калифорнии в 2003 году. Кремний обладает возможностью соединять неживую материю с живыми нейронами, а окруженные нейронами транзисторы получают сигналы от нервных клеток, одновременно конденсаторы отсылают к ним сигналы. Каждый транзистор на чипе улавливает малейшее, едва заметное изменение электрического заряда, которое происходит при «выстреле» нейрона в процессе передачи ионов натрия.

Новая микросхема способна получать импульсы от 16 тысяч мозговых нейронов биологического происхождения и посылать обратно сигналы к нескольким сотням клеток. Так как при производстве чипа нейроны были выделены из окружающих их глиальных клеток, то пришлось добавить белки, которые «склеивают» нейроны в мозге, также образуя дополнительные натриевые каналы. Увеличение числа натриевых каналов повышает шансы на то, что транспорт ионов преобразуется в электрические сигналы в чипе.

НКИ и нейропротезирование[ | код]

ru-wiki.ru

Нейрокомпьютерный интерфейс — Википедия

Пример управления с помощью однонаправленного нейро-компьютерного интерфейса

Нейропротезирование — область неврологии, занимающаяся созданием и имплантацией искусственных устройств для восстановления нарушенных функций нервной системы или сенсорных органов (нейропротезов или нейроимплантов). Наиболее часто используется кохлеарный нейроимплантат, которым пользуется около 100 000 человек по всему миру (по данным на 2006 год). Существуют также нейропротезы для восстановления зрения, например, имплантаты сетчатки.

Основное отличие НКИ от нейропротезирования заключается в особенностях их применения: нейропротезы чаще всего «подключают» нервную систему к имплантированному устройству, в то время как НКИ обычно соединяет мозг (или нервную систему) с компьютерной системой. На практике нейропротез может быть подсоединен к любой части нервной системы, например, к периферическим нервам, в то время как НКИ представляет собой более узкий класс систем, взаимодействующих с центральной нервной системой. Термины нейропротезирование и НКИ могут быть взаимозаменяемыми, поскольку оба подхода преследуют одну цель — восстановление зрения, слуха, двигательных способностей, способности общаться и других когнитивных функций. Кроме того, в обоих подходах используются аналогичные экспериментальные методы, включая хирургическое вмешательство.

Нескольким лабораториям удалось записать сигналы от коры головного мозга обезьяны и крысы для управления НКИ при движении. Обезьяны управляли курсором на экране компьютера и давали команды на выполнения простейших действий роботам, имитирующим руку, мысленно и без каких-либо движений. Другие исследования с участием кошек были посвящены расшифровке визуальных сигналов.

Исследования, в результате которых были разработаны алгоритмы для реконструкции движений из сигналов нейронов моторной зоны коры головного мозга, которые контролируют двигательные функции, датируются 1970-ми годами. Исследовательские группы, возглавлявшиеся Шмидтом, Фетзом и Бейкером в 1970-х установили, что обезьяны могут быстро обучаться избирательно контролировать скорость реакции отдельных нейронов в первичной двигательной коре головного мозга используя замкнутое позиционирование операций, обучающий метод наказания и наград.

В 1980-х Апостолос Георгопоулос из Университета Хопкинса обнаружил математическую зависимость между электрическими ответами отдельных нейронов коры головного мозга у макак резус и направлением, в котором макаки двигали свои конечности (на основе функции косинуса). Он также обнаружил, что разные группы нейронов в различных областях головного мозга совместно контролировали двигательные команды, но были способны регистрировать электрические сигналы от возбужденных нейронов только в одной области одновременно из-за технических ограничений, налагаемых его оборудованием.

С середины 1990-х годов началось быстрое развитие НКИ. Нескольким группам ученых удалось зафиксировать сигналы двигательного центра мозга используя записи сигналов от групп нейронов, а также использовать эти сигналы для управления внешними устройствами. Среди них можно назвать группы, возглавлявшиеся Ричардом Андерсеном, Джоном Донахью, Филиппом Кеннеди, Мигелем Николелисом, Эндрю Шварцом.

Достижения исследовательской работы[править | править код]

Первый в истории НКИ был создан Филлипом Кеннеди и его коллегами с использованием электродов, имплантированных в кору головного мозга обезьян. В 1999 году исследователи под руководством Яна Дэна из Университета Калифорнии расшифровали сигналы нейронов зрительной системы кошки и использовали эти данные для воспроизведения изображений, воспринимаемых подопытными животными. В этих экспериментах были использованы электроды, вживленные в таламус (структура среднего мозга, передающая в кору сенсорные сигналы от всех органов чувств). С их помощью было исследовано 177 клеток в латеральном коленчатом теле в таламусе и расшифрованы сигналы, приходящие от сетчатки. Кошкам демонстрировали восемь коротких фильмов, в течение которых проводили запись активности нейронов. Используя математические фильтры, исследователи расшифровали сигналы для воспроизведения образов, которые видели кошки и были способны воспроизвести узнаваемые сцены и двигающиеся объекты. Схожие результаты на человеке были получены исследователями из Японии.

Для повышения эффективности управления НКИ Мигель Николесис предложил регистрировать электрическую активность одновременно с помощью нескольких электродов, вживленных в удаленные области головного мозга. За первыми исследованиями на крысах, которые в девяностых годах проводили Николелис и его коллеги, последовали аналогичные эксперименты на обезьянах. В результате был создан НКИ, с помощью которого сигналы нервных клеток обезьян были расшифрованы и использованы для управления движениями робота. Именно обезьяны оказались идеальными испытуемыми для такого рода работ, поскольку у них хорошо развиты двигательные и манипуляционные навыки, и, соответственно, высоко развиты структуры головного мозга, отвечающие за реализацию моторных функций. К 2000 году группа Николелиса создала НКИ, который воспроизводил движения передних конечностей обезьян во время манипуляций джойстиком или во время захвата пищи. Данная система работала в режиме реального времени и была использована для дистанционного управления движениями робота посредством интернет-связи. При этом обезьяна не имела возможности увидеть движения собственных конечностей и не получила какой-либо другой информации для обратной связи.

Позднее группа Николесиса использовала результаты экспериментов с макаками-резус для создания алгоритма движения робота, имитирующего движения руки человека. Для управления движениями робота использовали информацию, полученную при записи нейронной активности обезьян после декодирования. Обезьяны были обучены указывать на объекты на экране компьютера, манипулируя джойстиком. Движения конечности обезьян-операторов были воспроизведены движениями робота.

В России с 2009 года действует проект NeuroG, целью которого является создание универсальных алгоритмов для распознавания зрительных образов человеком. 25 апреля 2011 года в Политехническом музее Москвы проектом NeuroG была проведена первая в мире демонстрация эксперимента по распознаванию воображаемых образов.[3]

9 июля 2015 года российская «Объединённая приборостроительная корпорация» приступила к испытаниям неинвазивного нейроинтерфейса «мозг-компьютер», позволяющего силой мысли управлять биологическими роботизированными экзопротезами. На данный момент нейроинтерфейс проходит испытания. После их завершения будет принято решение о серийном выпуске роботизированных экзопротезов. По заявлению пресс-службы, ориентировочно серийный выпуск протезов должен был начат в 2016 году.[4]

↑ Академические исследователи используют термин "интерфейс «мозг — компьютер» (англ. brain-computer interface), так как термин «нейрокомпьютерный» закреплен за большим классом технологий, основанных на специфической архитектуре вычислительных систем, J. Wolpaw, J. Donoghue, Birbaumer, Nicolelis, А. Каплан (МГУ), А. Фролов, Г. Иваницкий (ИВНД и НФ РАН))
↑ Исследователи продемонстрировали курсор, контролируемый силой мысли — нейробиология — Новости науки
↑ Еникеева, Альфия«Российские учёные научат компьютер читать мысли», «Наука и технологии России», Проверено 2011-7-24.
↑ ОПК «Ростеха» приступила к испытаниям нейроинтерфейса роботизированных протезов

Анохин П. К. Проблема центра и периферии в современной физиологии нервной системы // Проблема центра и периферии в высшей нервной деятельности. Горький, 1935, с. 9-70.
Анохин П. К., Шумилина А. И., Анохина А. П. и др. Функциональная система как основа интеграции нервных процессов в эмбриогенезе. Труды V съезда физиологов СССР. 1937, 148—156.
Бехтерева Н. П. Нейрофизиологические аспекты психической деятельности человека. М.: Медицина, 1971, — 120 с., Oxford Univ . Press (USA), 1978.
Бехтерева Н. П. Мозговые коды психической деятельности / Бехтерева Н. П., Будзен П. В., Гоголицын Ю. Л. — Л.: Наука, 1977. — 165 с.
Бехтерева Н. П., Нагорнова Ж. В. Динамика когерентности ЭЭГ при выполнении заданий на невербальную (образную) креативность // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 5-11.
Иваницкий А. М. Сознание и мозг // В мире науки, 2005, № 11, с. 3-11.
Иваницкий А. М., Наумов Р. А., Роик А. О. Как определить, чем занят мозг, по его электрическим потенциалам? Устойчивые паттерны ЭЭГ при выполнении когнитивных заданий // Вопросы искусственного интеллекта, 2008, № 1 с. 93-102.
Иваницкий Г. А. Николаев А. Р., Иваницкий А. М. Использование искусственных нейросетей для распознавания типа мыслительных операций по ЭЭГ // Авиакосмическая и экологическая медицина, 1997, т. 31, с. 23-28.
Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография), М.: МАКС Пресс, 2010, ISBN 978-5-317-03251-7.
Савельев А. В. Онтологическое расширение теории функциональных систем // Журнал проблем эволюции открытых систем, Казахстан, Алматы, 2005, № 1(7), c. 86-94.
Савельева-Новосёлова Н. А., Савельев А. В. Принципы офтальмонейрокибернетики // В сборнике «Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы», Донецк-Таганрог-Минск, 2009, с. 117—120.
Шемякина Н. В., Данько С. Г., Нагорнова Ж. В., Старченко М. Г., Бехтерева Н. П. Динамика спектров мощности и когерентности динамических компонентов ЭЭГ при решении вербальной творческой задачи преодоления стереотипа // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 14-21.
Bechtereva N. P., Gretchin V. B. Physiological foundations of mental activity. Intern.Rev.Neurobiol. Academic Press, N.Y. — London , 1968, vol.11, p.239-246.
Miyawaki Y., Decoding the Mind’s Eye — Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders, Neuron (Elsevier, Cell Press) 60 (5) (10 December 2008): 915—929,
Santhanam G., Ryu S.I., Yu B.M., Afshar A. and Shenoy K.V., A high-performance brain-computer interface, Nature Letters, Vol 442 (13 July 2006), 195—198.
Savelyev A. V. Neurotechnogenesis – is socio-technological strategy and future philosophy of technology // The XXII World Congress of Philosophy, Seoul, Korea. — 2008. — № 48 section. — С. 1057.
Vidal J., Toward Direct Brain-Computer Communication, in Annual Review of Biophysics and Bioengineering, L.J. Mullins, Ed., Annual Reviews, Inc., Palo Alto, Vol. 2, 1973, pp. 157—180.
Vidal J., Real-Time Detection of Brain Events in EEG, in IEEE Proceedings, May 1977, 65-5:633-641.
Wolpaw J.R., McFarland D.J., Neat G.W., Forneris C.A., An EEG-based brain-computer interface for cursor control. Electroencephalography & Clinical Neurophysiology. Vol 78(3), Mar 1991, 252—259.
Wolpaw J.R., Birbaumer N., Heetderks W.J., McFarland D.J., Peckham P.H., Schalk G., Donchin E., Quatrano L.A., Robinson C.J., and Vaughan T.M., Brain-Computer Interface Technology: A Review of the First International Meeting, IEEE TRANSACTIONS ON REHABILITATION ENGINEERING, VOL. 8, NO. 2, JUNE 2000, 164—173.

Нейрокомпьютерный интерфейс — википедия орг

Пример управления с помощью однонаправленного нейро-компьютерного интерфейса

Предыстория

Изучение оснований, на которых базируется нейро-компьютерный интерфейс, уходит корнями в учение И. П. Павлова об условных рефлексах и регулирующей роли коры. Это научное направление возникло в самом начале XX века в Институте экспериментальной медицины (Санкт-Петербург)[источник не указан 1728 дней]. Развивая эти идеи, П. К. Анохин с 1935 года показал, что принципу обратной связи принадлежит решающая роль в регулировании как высших приспособительных реакций человека, так и его внутренней среды. В результате была разработана теория функциональных систем, потенциал использования которой в нейро-компьютерных интерфейсах далеко не исчерпан[источник не указан 1728 дней]. Большой вклад[источник не указан 1728 дней] внесли работы Н. П. Бехтеревой с 1968 по 2008 гг. по расшифровке мозговых кодов психической деятельности, продолжающиеся до настоящего времени её последователями, в том числе, с позиций нейрокибернетики и офтальмонейрокибернетики.

Попытки создания

НКИ и нейропротезирование

Испытания НКИ на животных

Ранние работы

Достижения исследовательской работы

См. также

Примечания

↑ Академические исследователи используют термин "интерфейс «мозг — компьютер» (англ. brain-computer interface), так как термин «нейрокомпьютерный» закреплен за большим классом технологий, основанных на специфической архитектуре вычислительных систем, J. Wolpaw, J. Donoghue, Birbaumer, Nicolelis, А. Каплан (МГУ), А. Фролов, Г. Иваницкий (ИВНД и НФ РАН))
↑ Исследователи продемонстрировали курсор, контролируемый силой мысли — нейробиология — Новости науки
↑ Еникеева, Альфия«Российские учёные научат компьютер читать мысли», «Наука и технологии России», Проверено 2011-7-24.
↑ ОПК «Ростеха» приступила к испытаниям нейроинтерфейса роботизированных протезов

Литература

Анохин П. К. Проблема центра и периферии в современной физиологии нервной системы // Проблема центра и периферии в высшей нервной деятельности. Горький, 1935, с. 9-70.
Анохин П. К., Шумилина А. И., Анохина А. П. и др. Функциональная система как основа интеграции нервных процессов в эмбриогенезе. Труды V съезда физиологов СССР. 1937, 148—156.
Бехтерева Н. П. Нейрофизиологические аспекты психической деятельности человека. М.: Медицина, 1971, — 120 с., Oxford Univ . Press (USA), 1978.
Бехтерева Н. П. Мозговые коды психической деятельности / Бехтерева Н. П., Будзен П. В., Гоголицын Ю. Л. — Л.: Наука, 1977. — 165 с.
Бехтерева Н. П., Нагорнова Ж. В. Динамика когерентности ЭЭГ при выполнении заданий на невербальную (образную) креативность // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 5-11.
Иваницкий А. М. Сознание и мозг // В мире науки, 2005, № 11, с. 3-11.
Иваницкий А. М., Наумов Р. А., Роик А. О. Как определить, чем занят мозг, по его электрическим потенциалам? Устойчивые паттерны ЭЭГ при выполнении когнитивных заданий // Вопросы искусственного интеллекта, 2008, № 1 с. 93-102.
Иваницкий Г. А. Николаев А. Р., Иваницкий А. М. Использование искусственных нейросетей для распознавания типа мыслительных операций по ЭЭГ // Авиакосмическая и экологическая медицина, 1997, т. 31, с. 23-28.
Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография), М.: МАКС Пресс, 2010, ISBN 978-5-317-03251-7.
Савельев А. В. Онтологическое расширение теории функциональных систем // Журнал проблем эволюции открытых систем, Казахстан, Алматы, 2005, № 1(7), c. 86-94.
Савельева-Новосёлова Н. А., Савельев А. В. Принципы офтальмонейрокибернетики // В сборнике «Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы», Донецк-Таганрог-Минск, 2009, с. 117—120.
Шемякина Н. В., Данько С. Г., Нагорнова Ж. В., Старченко М. Г., Бехтерева Н. П. Динамика спектров мощности и когерентности динамических компонентов ЭЭГ при решении вербальной творческой задачи преодоления стереотипа // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 14-21.
Bechtereva N. P., Gretchin V. B. Physiological foundations of mental activity. Intern.Rev.Neurobiol. Academic Press, N.Y. — London , 1968, vol.11, p.239-246.
Miyawaki Y., Decoding the Mind’s Eye — Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders, Neuron (Elsevier, Cell Press) 60 (5) (10 December 2008): 915—929,
Santhanam G., Ryu S.I., Yu B.M., Afshar A. and Shenoy K.V., A high-performance brain-computer interface, Nature Letters, Vol 442 (13 July 2006), 195—198.
Savelyev A. V. Neurotechnogenesis – is socio-technological strategy and future philosophy of technology // The XXII World Congress of Philosophy, Seoul, Korea. — 2008. — № 48 section. — С. 1057.
Vidal J., Toward Direct Brain-Computer Communication, in Annual Review of Biophysics and Bioengineering, L.J. Mullins, Ed., Annual Reviews, Inc., Palo Alto, Vol. 2, 1973, pp. 157—180.
Vidal J., Real-Time Detection of Brain Events in EEG, in IEEE Proceedings, May 1977, 65-5:633-641.
Wolpaw J.R., McFarland D.J., Neat G.W., Forneris C.A., An EEG-based brain-computer interface for cursor control. Electroencephalography & Clinical Neurophysiology. Vol 78(3), Mar 1991, 252—259.
Wolpaw J.R., Birbaumer N., Heetderks W.J., McFarland D.J., Peckham P.H., Schalk G., Donchin E., Quatrano L.A., Robinson C.J., and Vaughan T.M., Brain-Computer Interface Technology: A Review of the First International Meeting, IEEE TRANSACTIONS ON REHABILITATION ENGINEERING, VOL. 8, NO. 2, JUNE 2000, 164—173.

Ссылки

www-wikipediya.ru

Нейрокомпьютерный интерфейс — WiKi

Пример управления с помощью однонаправленного нейро-компьютерного интерфейса

Предыстория

Изучение оснований, на которых базируется нейро-компьютерный интерфейс, уходит корнями в учение И. П. Павлова об условных рефлексах и регулирующей роли коры. Это научное направление возникло в самом начале XX века в Институте экспериментальной медицины (Санкт-Петербург)[источник не указан 1728 дней]. Развивая эти идеи, П. К. Анохин с 1935 года показал, что принципу обратной связи принадлежит решающая роль в регулировании как высших приспособительных реакций человека, так и его внутренней среды. В результате была разработана теория функциональных систем, потенциал использования которой в нейро-компьютерных интерфейсах далеко не исчерпан[источник не указан 1728 дней]. Большой вклад[источник не указан 1728 дней] внесли работы Н. П. Бехтеревой с 1968 по 2008 гг. по расшифровке мозговых кодов психической деятельности, продолжающиеся до настоящего времени её последователями, в том числе, с позиций нейрокибернетики и офтальмонейрокибернетики.

Попытки создания

НКИ и нейропротезирование

Испытания НКИ на животных

Ранние работы

Достижения исследовательской работы

См. также

Примечания

↑ Академические исследователи используют термин "интерфейс «мозг — компьютер» (англ. brain-computer interface), так как термин «нейрокомпьютерный» закреплен за большим классом технологий, основанных на специфической архитектуре вычислительных систем, J. Wolpaw, J. Donoghue, Birbaumer, Nicolelis, А. Каплан (МГУ), А. Фролов, Г. Иваницкий (ИВНД и НФ РАН))
↑ Исследователи продемонстрировали курсор, контролируемый силой мысли — нейробиология — Новости науки
↑ Еникеева, Альфия«Российские учёные научат компьютер читать мысли», «Наука и технологии России», Проверено 2011-7-24.
↑ ОПК «Ростеха» приступила к испытаниям нейроинтерфейса роботизированных протезов

Литература

Анохин П. К. Проблема центра и периферии в современной физиологии нервной системы // Проблема центра и периферии в высшей нервной деятельности. Горький, 1935, с. 9-70.
Анохин П. К., Шумилина А. И., Анохина А. П. и др. Функциональная система как основа интеграции нервных процессов в эмбриогенезе. Труды V съезда физиологов СССР. 1937, 148—156.
Бехтерева Н. П. Нейрофизиологические аспекты психической деятельности человека. М.: Медицина, 1971, — 120 с., Oxford Univ . Press (USA), 1978.
Бехтерева Н. П. Мозговые коды психической деятельности / Бехтерева Н. П., Будзен П. В., Гоголицын Ю. Л. — Л.: Наука, 1977. — 165 с.
Бехтерева Н. П., Нагорнова Ж. В. Динамика когерентности ЭЭГ при выполнении заданий на невербальную (образную) креативность // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 5-11.
Иваницкий А. М. Сознание и мозг // В мире науки, 2005, № 11, с. 3-11.
Иваницкий А. М., Наумов Р. А., Роик А. О. Как определить, чем занят мозг, по его электрическим потенциалам? Устойчивые паттерны ЭЭГ при выполнении когнитивных заданий // Вопросы искусственного интеллекта, 2008, № 1 с. 93-102.
Иваницкий Г. А. Николаев А. Р., Иваницкий А. М. Использование искусственных нейросетей для распознавания типа мыслительных операций по ЭЭГ // Авиакосмическая и экологическая медицина, 1997, т. 31, с. 23-28.
Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография), М.: МАКС Пресс, 2010, ISBN 978-5-317-03251-7.
Савельев А. В. Онтологическое расширение теории функциональных систем // Журнал проблем эволюции открытых систем, Казахстан, Алматы, 2005, № 1(7), c. 86-94.
Савельева-Новосёлова Н. А., Савельев А. В. Принципы офтальмонейрокибернетики // В сборнике «Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы», Донецк-Таганрог-Минск, 2009, с. 117—120.
Шемякина Н. В., Данько С. Г., Нагорнова Ж. В., Старченко М. Г., Бехтерева Н. П. Динамика спектров мощности и когерентности динамических компонентов ЭЭГ при решении вербальной творческой задачи преодоления стереотипа // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 14-21.
Bechtereva N. P., Gretchin V. B. Physiological foundations of mental activity. Intern.Rev.Neurobiol. Academic Press, N.Y. — London , 1968, vol.11, p.239-246.
Miyawaki Y., Decoding the Mind’s Eye — Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders, Neuron (Elsevier, Cell Press) 60 (5) (10 December 2008): 915—929,
Santhanam G., Ryu S.I., Yu B.M., Afshar A. and Shenoy K.V., A high-performance brain-computer interface, Nature Letters, Vol 442 (13 July 2006), 195—198.
Savelyev A. V. Neurotechnogenesis – is socio-technological strategy and future philosophy of technology // The XXII World Congress of Philosophy, Seoul, Korea. — 2008. — № 48 section. — С. 1057.
Vidal J., Toward Direct Brain-Computer Communication, in Annual Review of Biophysics and Bioengineering, L.J. Mullins, Ed., Annual Reviews, Inc., Palo Alto, Vol. 2, 1973, pp. 157—180.
Vidal J., Real-Time Detection of Brain Events in EEG, in IEEE Proceedings, May 1977, 65-5:633-641.
Wolpaw J.R., McFarland D.J., Neat G.W., Forneris C.A., An EEG-based brain-computer interface for cursor control. Electroencephalography & Clinical Neurophysiology. Vol 78(3), Mar 1991, 252—259.
Wolpaw J.R., Birbaumer N., Heetderks W.J., McFarland D.J., Peckham P.H., Schalk G., Donchin E., Quatrano L.A., Robinson C.J., and Vaughan T.M., Brain-Computer Interface Technology: A Review of the First International Meeting, IEEE TRANSACTIONS ON REHABILITATION ENGINEERING, VOL. 8, NO. 2, JUNE 2000, 164—173.

Ссылки

ru-wiki.org

Пример управления с помощью однонаправленного нейро-компьютерного интерфейса

Исследования нейро-компьютерного интерфейса начались в 1970-х годах в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе (UCLA). После многолетних экспериментов на животных в середине девяностых годов в организм человека были имплантированы первые устройства, способные передавать биологическую информацию от тела человека к компьютеру. С помощью этих устройств удалось восстановить поврежденные функции слуха, зрения, а также утраченные двигательные навыки.В основе успешной работы НКИ лежит способность коры больших полушарий к адаптации (свойство пластичности), благодаря которому имплантированное устройство может служить источником биологической информации.

Основное отличие НКИ от нейропротезирования заключается в особенностях их применения: нейропротезы чаще всего «подключают» нервную систему к имплантированному устройству, в то время как НКИ обычно соединяет мозг (или нервную систему) с компьютерной системой. На практике нейропротез может быть подсоединен к любой части нервной системы, например, к периферическим нервам, в то время как НКИ представляет собой более узкий класс систем, взаимодействующих с центральной нервной системой.Термины нейропротезирование и НКИ могут быть взаимозаменяемыми, поскольку оба подхода преследуют одну цель — восстановление зрения, слуха, двигательных способностей, способности общаться и других когнитивных функций. Кроме того, в обоих подходах используются аналогичные экспериментальные методы, включая хирургическое вмешательство.

Достижения исследовательской работы[править | править код]

Первый в истории НКИ был создан Филлипом Кеннеди и его коллегами с использованием электродов, имплантированных в кору головного мозга обезьян.В 1999 году исследователи под руководством Яна Дэна из Университета Калифорнии расшифровали сигналы нейронов зрительной системы кошки и использовали эти данные для воспроизведения изображений, воспринимаемых подопытными животными. В этих экспериментах были использованы электроды, вживленные в таламус (структура среднего мозга, передающая в кору сенсорные сигналы от всех органов чувств). С их помощью было исследовано 177 клеток в латеральном коленчатом теле в таламусе и расшифрованы сигналы, приходящие от сетчатки. Кошкам демонстрировали восемь коротких фильмов, в течение которых проводили запись активности нейронов. Используя математические фильтры, исследователи расшифровали сигналы для воспроизведения образов, которые видели кошки и были способны воспроизвести узнаваемые сцены и двигающиеся объекты. Схожие результаты на человеке были получены исследователями из Японии.

Для повышения эффективности управления НКИ Мигель Николесис предложил регистрировать электрическую активность одновременно с помощью нескольких электродов, вживленных в удаленные области головного мозга. За первыми исследованиями на крысах, которые в девяностых годах проводили Николелис и его коллеги, последовали аналогичные эксперименты на обезьянах. В результате был создан НКИ, с помощью которого сигналы нервных клеток обезьян были расшифрованы и использованы для управления движениями робота.Именно обезьяны оказались идеальными испытуемыми для такого рода работ, поскольку у них хорошо развиты двигательные и манипуляционные навыки, и, соответственно, высоко развиты структуры головного мозга, отвечающие за реализацию моторных функций.К 2000 году группа Николелиса создала НКИ, который воспроизводил движения передних конечностей обезьян во время манипуляций джойстиком или во время захвата пищи. Данная система работала в режиме реального времени и была использована для дистанционного управления движениями робота посредством интернет-связи. При этом обезьяна не имела возможности увидеть движения собственных конечностей и не получила какой-либо другой информации для обратной связи.

↑ Академические исследователи используют термин "интерфейс «мозг — компьютер» (англ. brain-computer interface), так как термин «нейрокомпьютерный» закреплен за большим классом технологий, основанных на специфической архитектуре вычислительных систем, J. Wolpaw, J. Donoghue, Birbaumer, Nicolelis, А. Каплан (МГУ), А. Фролов, Г. Иваницкий (ИВНД и НФ РАН))
↑ Исследователи продемонстрировали курсор, контролируемый силой мысли — нейробиология — Новости науки
↑ Еникеева, Альфия«Российские учёные научат компьютер читать мысли», «Наука и технологии России», Проверено 2011-7-24.
↑ ОПК «Ростеха» приступила к испытаниям нейроинтерфейса роботизированных протезов

Анохин П. К. Проблема центра и периферии в современной физиологии нервной системы // Проблема центра и периферии в высшей нервной деятельности. Горький, 1935, с. 9-70.
Анохин П. К., Шумилина А. И., Анохина А. П. и др. Функциональная система как основа интеграции нервных процессов в эмбриогенезе. Труды V съезда физиологов СССР. 1937, 148—156.
Бехтерева Н. П. Нейрофизиологические аспекты психической деятельности человека. М.: Медицина, 1971, — 120 с., Oxford Univ . Press (USA), 1978.
Бехтерева Н. П. Мозговые коды психической деятельности / Бехтерева Н. П., Будзен П. В., Гоголицын Ю. Л. — Л.: Наука, 1977. — 165 с.
Бехтерева Н. П., Нагорнова Ж. В. Динамика когерентности ЭЭГ при выполнении заданий на невербальную (образную) креативность // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 5-11.
Иваницкий А. М. Сознание и мозг // В мире науки, 2005, № 11, с. 3-11.
Иваницкий А. М., Наумов Р. А., Роик А. О. Как определить, чем занят мозг, по его электрическим потенциалам? Устойчивые паттерны ЭЭГ при выполнении когнитивных заданий // Вопросы искусственного интеллекта, 2008, № 1 с. 93-102.
Иваницкий Г. А. Николаев А. Р., Иваницкий А. М. Использование искусственных нейросетей для распознавания типа мыслительных операций по ЭЭГ // Авиакосмическая и экологическая медицина, 1997, т. 31, с. 23-28.
Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография), М.: МАКС Пресс, 2010, ISBN 978-5-317-03251-7.
Савельев А. В. Онтологическое расширение теории функциональных систем // Журнал проблем эволюции открытых систем, Казахстан, Алматы, 2005, № 1(7), c. 86-94.
Савельева-Новосёлова Н. А., Савельев А. В. Принципы офтальмонейрокибернетики // В сборнике «Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы», Донецк-Таганрог-Минск, 2009, с. 117—120.
Шемякина Н. В., Данько С. Г., Нагорнова Ж. В., Старченко М. Г., Бехтерева Н. П. Динамика спектров мощности и когерентности динамических компонентов ЭЭГ при решении вербальной творческой задачи преодоления стереотипа // Физиология человека, 2007, т. 33, № 5, с. 14-21.
Bechtereva N. P., Gretchin V. B. Physiological foundations of mental activity. Intern.Rev.Neurobiol. Academic Press, N.Y. — London , 1968, vol.11, p.239-246.
Miyawaki Y., Decoding the Mind’s Eye — Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders, Neuron (Elsevier, Cell Press) 60 (5) (10 December 2008): 915—929,
Santhanam G., Ryu S.I., Yu B.M., Afshar A. and Shenoy K.V., A high-performance brain-computer interface, Nature Letters, Vol 442 (13 July 2006), 195—198.
Savelyev A. V. Neurotechnogenesis – is socio-technological strategy and future philosophy of technology // The XXII World Congress of Philosophy, Seoul, Korea. — 2008. — № 48 section. — С. 1057.
Vidal J., Toward Direct Brain-Computer Communication, in Annual Review of Biophysics and Bioengineering, L.J. Mullins, Ed., Annual Reviews, Inc., Palo Alto, Vol. 2, 1973, pp. 157—180.
Vidal J., Real-Time Detection of Brain Events in EEG, in IEEE Proceedings, May 1977, 65-5:633-641.
Wolpaw J.R., McFarland D.J., Neat G.W., Forneris C.A., An EEG-based brain-computer interface for cursor control. Electroencephalography & Clinical Neurophysiology. Vol 78(3), Mar 1991, 252—259.
Wolpaw J.R., Birbaumer N., Heetderks W.J., McFarland D.J., Peckham P.H., Schalk G., Donchin E., Quatrano L.A., Robinson C.J., and Vaughan T.M., Brain-Computer Interface Technology: A Review of the First International Meeting, IEEE TRANSACTIONS ON REHABILITATION ENGINEERING, VOL. 8, NO. 2, JUNE 2000, 164—173.

Нейрокомпьютерный интерфейс. Нейрокомпьютерные интерфейсы

Нейрокомпьютерный интерфейс: кто и как пытается создать сверхлюдей | Futurist

Статья по теме

Статья по теме

Статья по теме

Статья по теме

Статья по теме

Понравилась статья?

Поделись с друзьями!

Подпишись на еженедельную рассылку

Neuralink Илона Маска. Часть четвертая: нейрокомпьютерные интерфейсы

Первые НКИ типа #1: использование моторной коры в качестве дистанционного управления

Отступление на тему проприоцепции

Первые НКИ типа #2: искусственные уши и глаза

Отступление на тему того, как работает слух

Первые НКИ типа #3: глубокая стимуляция головного мозга

Нейрокомпьютерный интерфейс Википедия

Предыстория[ | код]

Попытки создания[ | код]

НКИ и нейропротезирование[ | код]

Нейрокомпьютерный интерфейс — Википедия

Достижения исследовательской работы[править | править код]

Рекомендуемая литература[править | править код]

Нейрокомпьютерный интерфейс — википедия орг

Предыстория

Попытки создания

НКИ и нейропротезирование

Испытания НКИ на животных

Ранние работы

Достижения исследовательской работы

См. также

Примечания

Литература

Рекомендуемая литература

Ссылки

Нейрокомпьютерный интерфейс — WiKi

Предыстория

Попытки создания

НКИ и нейропротезирование

Испытания НКИ на животных

Ранние работы

Достижения исследовательской работы

См. также

Примечания

Литература

Рекомендуемая литература

Ссылки

Нейрокомпьютерный интерфейс — Википедия © ru.wikipedia.org

Достижения исследовательской работы[править | править код]

Рекомендуемая литература[править | править код]