Neuro-interfaces - technologieën die de hersenen en de computer verbinden - worden langzamerhand een routine: we hebben al gezien hoe iemand met behulp van mentale bevelen een prothese kan besturen of tekst op een computer kan typen. Betekent dit dat de beloften van sciencefictionschrijvers die schreven over het volledig lezen van gedachten met een computer of zelfs over het overbrengen van het menselijk bewustzijn naar een computer, binnenkort werkelijkheid zullen worden? Hetzelfde onderwerp - "Augmented Personality" - in 2019 is gewijd aan de science fiction-verhaalwedstrijd "Future Time", georganiseerd door de liefdadigheidsstichting Sistema. Samen met de organisatoren van de wedstrijd hebben de N + 1-redacteuren uitgezocht waartoe moderne neurale interfaces in staat zijn en of we echt een volwaardige hersencomputerverbinding kunnen creëren. En Alexander Kaplan hielp ons hierbij,oprichter van het eerste Russische interfacelaboratorium aan de Lomonosov Moscow State University.
Hack het lichaam
Neil Harbisson heeft aangeboren achromatopsie, waardoor hij geen kleurenzien heeft. De Brit, die besloot de natuur te misleiden, implanteerde een speciale camera die kleur omzet in geluidsinformatie en deze naar het binnenoor stuurt. Neil beschouwt zichzelf als de eerste cyborg die officieel door de staat wordt erkend.
In 2012 demonstreerde Andrew Schwartz van de Universiteit van Pittsburgh in de Verenigde Staten een verlamde 53-jarige patiënt die met behulp van in haar hersenen geïmplanteerde elektroden signalen naar een robot stuurde. Ze leerde de robot zo goed besturen dat ze zichzelf een reep chocola kon bedienen.
In 2016 strekte een 28-jarige patiënt met een ernstig ruggenmergletsel in hetzelfde laboratorium een hersengestuurde kunstmatige hand uit naar Barack Obama die hem bezocht. Sensoren aan de hand lieten de patiënt de handdruk van de 44e president van de Verenigde Staten voelen.
Moderne biotechnologie stelt mensen in staat de beperkingen van hun lichaam te "kraken", waardoor een symbiose ontstaat tussen het menselijk brein en de computer. Het lijkt erop dat alles erop af gaat dat bio-engineering binnenkort een onderdeel van het dagelijks leven zal worden.
Promotie video:
Wat gebeurt er daarna? Filosoof en futurist Max More, een aanhanger van het idee van het transhumanisme, heeft sinds het einde van de vorige eeuw het idee van de overgang van de mens naar een nieuw stadium van evolutie ontwikkeld met behulp van onder meer computertechnologie. In de literatuur en cinema van de afgelopen twee eeuwen is een soortgelijk spel van de futuristische verbeelding aan het uitglijden.
In de wereld van William Gibbsons sciencefictionroman Neuromancer, gepubliceerd in 1984, zijn implantaten ontwikkeld waarmee de drager verbinding kan maken met internet, zijn intellectuele capaciteiten kan uitbreiden en herinneringen kan herbeleven. Masamune Shiro, de auteur van de Japanse cult-sci-fi-manga "Ghost in the Shell" die onlangs in de VS werd gefilmd, beschrijft een toekomst waarin elk orgaan kan worden vervangen door bionica, tot aan de volledige overdracht van bewustzijn in het lichaam van een robot.
Hoe ver kunnen neurale interfaces gaan in een wereld waarin enerzijds onwetendheid fantasieën vermenigvuldigt, en anderzijds fantasieën vaak de voorzienigheid blijken te zijn?
Potentieel verschil
Het centrale zenuwstelsel (CNS) is een complex communicatienetwerk. Er zijn alleen al in de hersenen meer dan 80 miljard neuronen, en er zijn biljoenen verbindingen tussen hen. Elke milliseconde binnen en buiten een zenuwcel verandert de verdeling van positieve en negatieve ionen, waardoor wordt bepaald hoe en wanneer deze op een nieuw signaal zal reageren. In rust heeft het neuron een negatief potentieel ten opzichte van de omgeving (gemiddeld -70 millivolt), of "rustpotentieel". Met andere woorden, het is gepolariseerd. Als een neuron een elektrisch signaal van een ander neuron ontvangt, moeten positieve ionen de zenuwcel binnendringen om het verder te kunnen verzenden. Depolarisatie treedt op. Wanneer de depolarisatie een drempelwaarde bereikt (ongeveer -55 millivolt, deze waarde kan echter variëren),de cel raakt opgewonden en laat steeds meer positief geladen ionen binnen, wat een positief potentieel of "actiepotentiaal" creëert.
Actiepotentiaal.
Verder wordt het actiepotentiaal langs het axon (celcommunicatiekanaal) verzonden naar de dendriet - het ontvangerkanaal van de volgende cel. Het axon en de dendriet zijn echter niet rechtstreeks met elkaar verbonden en de elektrische impuls kan niet eenvoudig van de een naar de ander gaan. De plaats van contact tussen hen wordt een synaps genoemd. Synapsen produceren, verzenden en ontvangen neurotransmitters - chemische verbindingen die een signaal rechtstreeks "doorsturen" van het axon van de ene cel naar het dendriet van een andere.
Wanneer de impuls het einde van het axon bereikt, geeft het neurotransmitters vrij in de synaptische spleet, kruist de ruimte tussen cellen en hecht zich aan het uiteinde van de dendriet. Ze dwingen de dendriet om positief geladen ionen binnen te laten, van het rustpotentiaal naar het actiepotentiaal te gaan en een signaal naar het cellichaam te sturen.
Het type neurotransmitter bepaalt ook welk signaal verder wordt verzonden. Glutamaat leidt bijvoorbeeld tot neuronale ontsteking, gamma-aminoboterzuur (GABA) is een belangrijke remmende mediator en acetylcholine kan beide doen, afhankelijk van de situatie.
Dit is hoe een neuron er schematisch uitziet:
Neuron diagram.
En zo ziet het er in werkelijkheid uit:
Neuron onder de microscoop.
Bovendien hangt de reactie van de ontvangende cel af van het aantal en het ritme van inkomende impulsen, informatie afkomstig van andere cellen en van het hersengebied van waaruit het signaal werd verzonden. Verschillende hulpcellen, het endocriene en immuunsysteem, de externe omgeving en eerdere ervaringen - dit alles bepaalt de toestand van het centrale zenuwstelsel op dit moment en beïnvloedt daardoor het menselijk gedrag.
En hoewel, zoals we het begrijpen, het centrale zenuwstelsel geen reeks "draden" is, is het werk van neuro-interfaces precies gebaseerd op de elektrische activiteit van het zenuwstelsel.
Positieve sprong
De belangrijkste taak van de neurale interface is het decoderen van het elektrische signaal dat uit de hersenen komt. Het programma heeft een reeks "sjablonen" of "gebeurtenissen" die bestaan uit verschillende signaalkenmerken: trillingsfrequenties, pieken (activiteitspieken), locaties op de cortex, enzovoort. Het programma analyseert de binnenkomende gegevens en probeert deze gebeurtenissen daarin te detecteren.
De verder verzonden opdrachten zijn afhankelijk van het verkregen resultaat en van de functionaliteit van het systeem als geheel.
Een voorbeeld van zo'n patroon is de P300 (Positive 300) evoked potential, vaak gebruikt voor de zogenaamde spellers - mechanismen voor het typen van tekst met hersensignalen.
Wanneer een persoon het symbool dat hij nodig heeft op het scherm ziet, kan na 300 milliseconden een positieve sprong in elektrisch potentieel worden gedetecteerd bij het registreren van hersenactiviteit. Bij het detecteren van de P300, stuurt het systeem een commando om het corresponderende karakter af te drukken.
In dit geval kan het algoritme de potentiaal van een keer niet detecteren vanwege het ruisniveau van het signaal door willekeurige elektrische activiteit. Daarom moet het symbool meerdere keren worden gepresenteerd en moeten de verkregen gegevens worden gemiddeld.
Naast een eenstaps verandering in potentieel, kan het neurogrensvlak zoeken naar veranderingen in de ritmische (d.w.z. oscillerende) activiteit van de hersenen veroorzaakt door een bepaalde gebeurtenis. Wanneer een voldoende grote groep neuronen een synchroon ritme van activiteitsfluctuaties binnengaat, kan dit op het signaalspectrogram worden gedetecteerd in de vorm van ERS (event-related synchronization). Als er daarentegen een desynchronisatie van oscillaties is, bevat het spectrogram ERD (event-related desynchronization).
Op het moment dat een persoon een handbeweging maakt of zich eenvoudig voorstelt, wordt ERD waargenomen in de motorische cortex van de tegenoverliggende hemisfeer met een oscillatiefrequentie van ongeveer 10–20 hertz.
Deze en andere sjablonen kunnen handmatig aan het programma worden toegewezen, maar vaak worden ze gemaakt tijdens het werken met elk specifiek individu. Ons brein is, net als de kenmerken van zijn activiteit, individueel en vereist aanpassing van het systeem eraan.
Opname-elektroden
De meeste neuro-interfaces gebruiken elektro-encefalografie (EEG) om activiteit vast te leggen, dat wil zeggen een niet-invasieve methode van neuroimaging, vanwege de relatieve eenvoud en veiligheid ervan. Elektroden die aan het oppervlak van de kop zijn bevestigd, registreren de verandering in het elektrische veld die wordt veroorzaakt door de verandering in de potentiaal van de dendrieten nadat de actiepotentiaal de synaps heeft "gekruist".
Op het moment dat positieve ionen in de dendriet doordringen, ontstaat er een negatieve potentiaal in de omgeving. Aan het andere uiteinde van het neuron beginnen ionen met dezelfde lading de cel te verlaten, waardoor er buiten een positief potentieel ontstaat, en de ruimte rondom het neuron verandert in een dipool. Het elektrische veld dat zich voortplant vanuit de dipool wordt geregistreerd door een elektrode.
Helaas heeft de methode verschillende beperkingen. De schedel, huid en andere lagen die zenuwcellen van de elektroden scheiden, hoewel ze geleiders zijn, zijn niet zo goed om informatie over het signaal niet te vervormen.
De elektroden kunnen alleen de totale activiteit van veel naburige neuronen registreren. De belangrijkste bijdrage aan het meetresultaat komt van neuronen die zich in de bovenste lagen van de cortex bevinden, waarvan de processen loodrecht op het oppervlak staan, omdat zij de dipool creëren, het elektrische veld waarvan de sensor het beste kan vangen.
Dit alles leidt tot het verlies van informatie uit diepe structuren en een afname van de nauwkeurigheid, waardoor het systeem gedwongen wordt om met onvolledige gegevens te werken.
Invasieve elektroden, geïmplanteerd op het oppervlak of direct in de hersenen, zorgen voor een veel grotere nauwkeurigheid.
Als de gewenste functie verband houdt met de oppervlaktelagen van de hersenen (bijvoorbeeld motorische of sensorische activiteit), dan is implantatie beperkt tot trepanatie en bevestiging van elektroden aan het oppervlak van de cortex. Sensoren lezen de totale elektrische activiteit van veel cellen, maar dit signaal is niet zo vervormd als bij EEG.
Als de dieper gelegen activiteit belangrijk is, worden de elektroden in de cortex ingebracht. Het is zelfs mogelijk om de activiteit van enkele neuronen te registreren met behulp van speciale micro-elektroden. Helaas vormt de invasieve techniek een potentieel gevaar voor mensen en wordt deze in de medische praktijk alleen in extreme gevallen gebruikt.
Er is echter hoop dat de techniek in de toekomst minder traumatisch zal worden. Het Amerikaanse bedrijf Neuralink is van plan om met behulp van een laserstraal veilig duizenden dunne flexibele elektroden te introduceren zonder de schedel te boren.
Verschillende andere labs werken aan biologisch afbreekbare sensoren die elektroden uit de hersenen verwijderen.
Banaan of sinaasappel?
Signaalopname is slechts de eerste stap. Vervolgens moet u het "lezen" om de bedoelingen erachter te bepalen. Er zijn twee manieren om hersenactiviteit te decoderen: laat het algoritme de relevante kenmerken uit de dataset zelf halen, of geef het systeem een beschrijving van de parameters waarnaar moet worden gezocht.
In het eerste geval classificeert het algoritme, niet beperkt door zoekparameters, het "ruwe" signaal zelf en vindt het elementen die de intenties met de hoogste waarschijnlijkheid voorspellen. Als een proefpersoon bijvoorbeeld afwisselend aan beweging denkt met zijn rechter- en linkerhand, dan kan het programma de signaalparameters vinden die de ene optie maximaal van de andere onderscheiden.
Het probleem met deze benadering is dat de parameters die de elektrische activiteit van de hersenen beschrijven, te multidimensionaal zijn, en dat de gegevens te luidruchtig zijn met verschillende geluiden.
Met het tweede decoderingsalgoritme is het noodzakelijk om van tevoren te weten waar en waarnaar u moet zoeken. In het voorbeeld van de hierboven beschreven P300-speller weten we bijvoorbeeld dat wanneer een persoon een symbool ziet, het elektrische potentieel op een bepaalde manier verandert. We leren het systeem om naar deze veranderingen te zoeken.
In een dergelijke situatie is het vermogen om de bedoelingen van een persoon te ontcijferen verbonden met onze kennis van hoe hersenfuncties worden gecodeerd in neurale activiteit. Hoe manifesteert deze of gene intentie of staat zich in het signaal? Helaas hebben we in de meeste gevallen geen antwoord op deze vraag.
Neurobiologisch onderzoek naar de cognitieve functie is aan de gang, maar toch kunnen we een heel klein deel van de signalen ontcijferen. De hersenen en het bewustzijn blijven voor ons voorlopig een "zwarte doos".
Alexander Kaplan, neurofysioloog, doctor in de biologische wetenschappen en oprichter van het Laboratorium voor Neurofysiologie en Neuro-interfaces aan de Lomonosov Moscow State University, die de eerste subsidie in Rusland ontving voor de ontwikkeling van een neuro-interface voor communicatie tussen de hersenen en een computer, zegt dat onderzoekers in staat zijn om automatisch bepaalde menselijke bedoelingen of beelden te ontcijferen die door hen zijn voorgesteld op basis van EEG …
Op dit moment zijn er echter niet meer dan een dozijn van dergelijke bedoelingen en beelden. Dit zijn in de regel toestanden die verband houden met ontspanning en mentale spanning of met de weergave van bewegingen van lichaamsdelen. En zelfs hun herkenning gebeurt met fouten: bijvoorbeeld om door het EEG vast te stellen dat een persoon van plan is zijn rechterhand tot een vuist te balanceren, zelfs in de beste laboratoria, is dat mogelijk in niet meer dan 80-85 procent van het totale aantal pogingen.
En als je aan de hand van het EEG probeert te begrijpen of iemand zich een banaan of een sinaasappel voorstelt, dan zal het aantal juiste antwoorden het niveau van willekeurig raden maar iets overschrijden.
Het meest trieste is dat het niet mogelijk is geweest om de betrouwbaarheid van neuro-interfacesystemen te verbeteren bij het herkennen van menselijke bedoelingen door EEG en om de lijst met dergelijke bedoelingen gedurende meer dan 15 jaar uit te breiden, ondanks aanzienlijke vooruitgang in de ontwikkeling van algoritmen en computertechnologie die in dezelfde tijd is bereikt.
Blijkbaar weerspiegelt het EEG slechts een klein deel van iemands mentale activiteit. Daarom moeten neurointerface-systemen worden benaderd met gematigde verwachtingen en moeten de gebieden van hun werkelijke toepassing duidelijk worden geschetst.
Verloren in vertaling
Waarom kunnen we geen systeem maken dat doet wat de hersenen gemakkelijk kunnen doen? Kortom, de manier waarop de hersenen werken, is te complex voor onze analytische en rekenkundige capaciteiten.
Ten eerste kennen we de "taal" niet waarin het zenuwstelsel communiceert. Naast impulsseries wordt het gekenmerkt door vele variabelen: kenmerken van de paden en de cellen zelf, chemische reacties die plaatsvinden op het moment van informatieoverdracht, het werk van aangrenzende neurale netwerken en andere lichaamssystemen.
Naast het feit dat de "grammatica" van deze "taal" op zichzelf complex is, kan deze verschillen in verschillende paren zenuwcellen. De situatie wordt verergerd door het feit dat de communicatieregels, evenals de functies van cellen en de relaties daartussen, allemaal erg dynamisch zijn en voortdurend veranderen onder invloed van nieuwe gebeurtenissen en omstandigheden. Dit verhoogt exponentieel de hoeveelheid informatie waarmee rekening moet worden gehouden.
Gegevens die de hersenactiviteit volledig beschrijven, zullen elk algoritme dat zich ertoe verbindt om het te analyseren, gewoon verdrinken. Daarom is het decoderen van intenties, herinneringen en bewegingen praktisch een onoplosbare taak.
De tweede hindernis is dat we niet veel weten over de hersenfuncties die we proberen te detecteren. Wat is geheugen of visueel beeld, waar zijn ze van gemaakt? Neurofysiologie en psychologie proberen deze vragen al lang te beantwoorden, maar tot nu toe is er weinig vooruitgang in onderzoek.
De eenvoudigste functies zoals motorische en sensorische functies hebben in die zin het voordeel, omdat ze beter worden begrepen. Daarom werken de momenteel beschikbare neurale interfaces voornamelijk met hen samen.
Ze zijn in staat tactiele gewaarwordingen, denkbeeldige beweging van een ledemaat, reactie op visuele stimulatie en eenvoudige reacties op omgevingsgebeurtenissen te herkennen, zoals een reactie op een fout of een discrepantie tussen de verwachte stimulus en de echte. Maar een hogere zenuwactiviteit blijft vandaag een groot geheim voor ons.
Wederzijdse communicatie
Tot nu toe hebben we alleen gesproken over de situatie van eenrichtingslezen van informatie zonder enige achterwaartse beïnvloeding. Tegenwoordig is er echter al een technologie om signalen van een computer naar de hersenen te verzenden - CBI (computer-brain interface). Het maakt het communicatiekanaal van de neurointerface in twee richtingen.
Informatie (bijvoorbeeld geluid, tastsensaties en zelfs gegevens over het functioneren van de hersenen) komt de computer binnen, wordt geanalyseerd en wordt door stimulatie van de cellen van het centrale of perifere zenuwstelsel naar de hersenen gestuurd. Dit alles kan gebeuren door de natuurlijke waarnemingsorganen volledig te omzeilen en wordt met succes gebruikt om ze te vervangen.
Volgens Alexander Kaplan zijn er op dit moment geen theoretische beperkingen meer voor het uitrusten van een persoon met kunstmatige sensorische "organen" die rechtstreeks met de hersenstructuren zijn verbonden. Bovendien worden ze actief geïntroduceerd in het dagelijkse leven van de mens, bijvoorbeeld ter vervanging van de verstoorde natuurlijke zintuigen.
Voor mensen met een gehoorbeperking zijn er al zogenaamde cochleaire implantaten: microchips die een microfoon combineren met hoorreceptoren. Het testen van retinale implantaten voor herstel van het gezichtsvermogen is begonnen.
Volgens Kaplan zijn er geen technische beperkingen voor het aansluiten van andere sensoren op de hersenen die reageren op echografie, veranderingen in radioactiviteit, snelheid of druk.
Het probleem is dat deze technologieën volledig gebaseerd moeten zijn op onze kennis van hoe de hersenen werken. Die, zoals we al hebben ontdekt, vrij beperkt zijn.
De enige manier om dit probleem te omzeilen, is volgens Kaplan door een fundamenteel nieuw communicatiekanaal te creëren, met een eigen communicatietaal, en niet alleen de computer, maar ook de hersenen nieuwe signalen te leren herkennen.
Dergelijke ontwikkelingen zijn al begonnen. In het laboratorium voor toegepaste fysica aan de Johns Hopkins University hebben ze bijvoorbeeld enkele jaren geleden een bionische hand getest die in staat is tactiele informatie naar de hersenen over te brengen.
Bij het aanraken van de sensoren van de kunstmatige hand stimuleren de elektroden de paden van het perifere zenuwstelsel, die het signaal vervolgens naar de sensorische gebieden van de hersenen sturen. Een persoon leert inkomende signalen te herkennen als verschillende soorten aanraking. Dus in plaats van te proberen het tactiele systeem van signalen te reproduceren dat natuurlijk is voor mensen, wordt een nieuw kanaal en een nieuwe communicatietaal gecreëerd.
Dit ontwikkelingspad wordt echter beperkt door het aantal nieuwe kanalen dat we kunnen creëren en hoe informatief ze zullen zijn voor de hersenen, zegt Alexander Kaplan.
Toekomstige tijd
Kaplan gelooft dat er op dit moment geen nieuwe manier is om neurointerface-technologieën te ontwikkelen. Volgens hem werd de mogelijkheid van een interface voor communicatie tussen de hersenen en de computer ontdekt in de jaren 70 van de vorige eeuw, en werden de principes van de hersenen, waarop de huidige ontwikkelingen gebaseerd zijn, ongeveer dertig jaar geleden beschreven, en sindsdien zijn er praktisch geen nieuwe ideeën meer verschenen.
Het nu veel gebruikte potentieel van de P300 werd bijvoorbeeld ontdekt in de jaren zestig, motorische beelden - in de jaren tachtig en negentig en negativiteit van mismatch - in de jaren zeventig).
Wetenschappers koesterden ooit de hoop dat ze een nauwer informatiecontact tussen de hersenen en processortechnologie zouden kunnen tot stand brengen, maar vandaag werd duidelijk dat ze niet uitkwamen.
Kaplan zegt echter dat het duidelijk is geworden dat neuro-interfaces kunnen worden geïmplementeerd voor medisch gebruik. Volgens de wetenschapper verloopt de ontwikkeling van neurointerfaces nu het meest door de introductie van technologie in de klinische sfeer.
Wetenschappers koesterden ooit de hoop dat ze een nauwer informatiecontact tussen de hersenen en processortechnologie zouden kunnen tot stand brengen, maar vandaag werd duidelijk dat ze niet uitkwamen.
Kaplan zegt echter dat het duidelijk is geworden dat neuro-interfaces kunnen worden geïmplementeerd voor medisch gebruik. Volgens de wetenschapper verloopt de ontwikkeling van neurointerfaces nu het meest door de introductie van technologie in de klinische sfeer.
Dankzij hersenonderzoek en technologische vooruitgang zijn de neuro-interfaces van vandaag in staat tot wat ooit onuitvoerbaar leek. We weten niet zeker wat er over 30, 50 of 100 jaar zal gebeuren. De wetenschapshistoricus Thomas Kuhn bracht het idee naar voren dat de ontwikkeling van de wetenschap een cyclus is: periodes van stagnatie worden vervangen door paradigmatische verschuivingen en wetenschappelijke revoluties die volgen. Het is heel goed mogelijk dat we in de toekomst een revolutie zullen hebben die het brein uit de zwarte doos haalt. En ze komt van de meest onverwachte kant.
Maria Ermolova
