нейроинтерфейсы что это такое

Н — нейроинтерфейс: как управлять гаджетами силой мысли

756345472192737

Что такое нейроинтерфейсы и какими они бывают

Нейроинтерфейс или интерфейс «мозг-компьютер» — это название технологии и устройства, которое позволяет передавать информацию из мозга прямо на внешнее устройство. В качестве таких устройств могут выступать смартфон, компьютер, умный дом, протезы и любые другие электронные устройства.

Управление чем-либо силой мысли не подразумевает никакой мистики: нейроинтерфейс просто регистрирует электрическую активность мозга и преображает ее в команды для внешних устройств. Эта технология использовалась еще в прошлом веке — медицинский прибор для электроэнцефалограммы (ЭЭГ) работает именно так.

Существующие нейроинтерфейсы бывают трех видов: неинвазивные, малоинвазивные и инвазивные. Первый тип устройств располагают на поверхности головы — как, например, в VR-играх. Малоинвазивные нейроинтерфейсы находятся на поверхности мозга, а инвазивные вживляют внутрь мозга. Их часто используют в медицине — например, чтобы вернуть подвижность парализованным людям или даже улучшить память.

Будущее интерфейса «мозг-компьютер»

Сейчас самый известный проект среди инвазивных нейроинтерфейсов — Neuralink Илона Маска. Это чип размером меньше монеты, который должен вживляться в мозг и улучшать его работоспособность. Он также сможет передавать музыку и даже позволит носителям общаться телепатически. Пока этот чип тестировался только на животных, в том числе свиньях, — и те перенесли имплантацию успешно.

Стартап Synchron, конкуренты Маска, получил разрешение на тестирование своего мозгового чипа Strentode на людях раньше, чем Neuralink. Их устройство помогает парализованным людям силой мысли управлять компьютером. Если испытания пройдут успешно, продукт может появиться на рынке уже через 3–5 лет. Скорее всего, уже в скором будущем нейроинтерфейсы смогут значительно облегчить жизнь парализованным людям, помочь в борьбе с деменцией и болезнью Альцгеймера.

Источник

Перепрошить мозг: что такое нейроинтерфейсы и на что они способны

756243546166534

Что такое нейроинтерфейс

Нейроинтерфейс (или интерфейс «мозг — компьютер») — это устройство и технология для обмена информацией между мозгом и внешним устройством: компьютером, смартфоном, экзоскелетом или протезом, бытовыми приборами, инвалидной коляской или искусственными органами чувств. Самый распространенный пример — прибор для электроэнцефалограммы (ЭЭГ), который используют в медицине с 1970-х годов.

История создания нейроинтерфейсов

Первым прототипом нейроинтерфейса считается электродное устройство Stimoceiver, изобретенное в 1950-х годах. Его испытали на мозге быка, заставив животное изменить направление движения.

В 1972-м ученые выпустили первый нейропротез для глухих — кохлеарный имплант, которым, по данным за 2019 год, пользуются более 700 тыс. человек в мире.

В 1998 году американский невролог Филипп Кеннеди впервые вживил нейроинтерфейс в мозг Джонни Рея, художника и музыканта, который был полностью парализован из-за травмы ствола головного мозга. Он управлял курсором на мониторе, представляя движения рук.

В 2000 году группа во главе с бразильским ученым Мигелем Николелесом создала нейроинтерфейс, который позволял обезьяне управлять джойстиком при помощи мысли. В 2021-м этот опыт повторили в Neuralink, но уже с инвазивным нейроинтерфейсом. В 2004-м появился электронный нейрочип от Cyberkinetics Inc., который вживили парализованному американцу Мэтью Бейглу, чтобы он мог управлять роборукой с помощью мозга.

В последние годы главные прорывы происходят в области нейропротезирования. В 2015 году калифорнийские исследователи разработали нейроинтерфейс, который позволяет ходить людям, парализованным по пояс. В 2016-м ученые из Германии, Швейцарии и США с помощью нейроинтерфейса смогли частично восстановить поврежденный спинной мозг пациента. В том же году британец Нил Харбиссон, от рождения не различающий цвета, разработал специальную камеру, которая преобразовывает цвет в звуки и посылает их во внутреннее ухо. А в 2021-м группа исследователей из Калифорнии создала нейропротез, который помогает улучшить память на 30%.

Типы нейроинтерфейсов

По типу взаимодействия нейроинтерфейсы бывают однонаправленные и двунаправленные. Первые либо принимают сигналы от мозга, либо посылают их ему. Вторые могут и посылать, и принимать сигналы одновременно. Однонаправленные уже существуют и функционируют, тогда как двунаправленные пока что представлены только в виде концепции.

По расположению различают инвазивные, малоинвазивные и неинвазивные нейроинтерфейсы. Первые вживляют в мозг, вторые располагают на поверхности мозга, а треть — на голове. Чем ближе к мозгу расположены электроды нейроинтерфейсов, тем лучше они передают сигнал.

С точки зрения функций выделяют нейроинтерфейсы для управления чем-либо с помощью мозга или для восстановления/дополнения его функций. Последнее актуально при поражениях мозга при рассеянном склерозе, деменции, болезни Альцгеймера или Паркинсона.

Как работают нейроинтерфейсы

Однонаправленные нейроинтерфейсы — или интерфейсы «мозг-компьютер» — регистрируют электроэнцефалограмму — то есть электрическую активность мозга. Образуя нейронные связи и передавая сигналы между нейронами, наш мозг излучает электрические импульсы. Эту ЭЭГ расшифровывает компьютер и преобразует в команды для системы или внешних устройств.

Инвазивные нейроинтерфейсы в виде маленьких пластинок с электродами вживляют в кору головного мозга. Неинвазивные размещают на голове в виде шлема или отдельных электродов. Для улучшения проводимости их иногда смачивают водой или специальным гелем.

Чтобы расшифровать импульсы мозга, ученые используют алгоритм, который сам вычленяет нужные сигналы или дает готовые параметры, которые система ищет в потоке данных. В первом случае интерфейс с большей вероятностью сможет предсказать, о каком движении думает человек. Во втором случае для точного результата нам нужно хорошо понимать, как именно то или иное намерение проявляется в сигнале мозга. К сожалению, пока что этот вопрос не до конца изучен.

В нейроинтерфейсах с двусторонней связью информация в виде данных о работе мозга, звуков, образов, тактильных ощущений передается в компьютер, затем анализируется и передается в мозг — при помощи стимуляции клеток центральной и периферической нервной системы.

Где применяются нейроинтерфейсы

Сегодня главных сфер применения всего две:

Сейчас ведется множество разработок, которые расширят сферу применения и возможности нейроинтерфейсов. Например, не так давно был создан биосинтетический материал, который можно будет использовать в качестве нейрочипа, который подключает мозг к искусственному интеллекту.

Кто создает нейроинтерфейсы в мире

Пока что на рынке преобладают неинвазивные устройства. Большинство из них представляют собой мобильные ЭЭГ-гарнитуры или шлемы с разным числом электродов набором функций.

Emotiv Systems в 2009 году разработала Emotiv EPOC — нейроинтерфейс в виде шлема с 14 электродами, регистрирующий 13 частот мозга, сокращения мышц и движения головы с помощью двух гироскопов. Он распознает эмоциональное состояние и уровень стресса, помогая создавать 3D-модели мозга и диагностировать психические расстройства.

NeuroSky выпускает мобильные ЭЭГ-гарнитуры MindWave для анализа активности мозга. Ее используют, чтобы играть в игры или управлять героями интерактивных фильмов. Чуть позже появились наушники MindSet, для тех же целей.

Канадская InteraXon одной из первых в 2014 году вышла на рынок с Muse — мобильной ЭЭГ-гарнитурой с четыремя электродами, которые взаимодействуют со смартфоном или компьютером. Гарнитура помогает улучшить концентрацию и медитировать, преобразуя сигналы мозга в звуки.

Международные корпорации тоже разрабатывают свои нейроинтерфейсы. Например, Nissan внедряет подобные технологии для улучшения управляемости и безопасности автомобиля на дороге. Такой нейрошлем помогает лучше реагировать на изменение ситуации, предсказывая реакцию и действия водителя.

Facebook ведет разработки технологии, которая поможет пользователям публиковать посты и комментарии без помощи клавиатуры. В первую очередь, эта функция будет полезна парализованным людям: благодаря ей они смогут печатать со скоростью 100 слов в минуту, что в пять раз быстрее, чем набор на смартфоне. Нейроинтерфейс будет неинвазивным, а над разработкой системы его управления трудятся ведущие университеты и исследовательские лаборатории США. Они занимаются алгоритмами машинного обучения для распознавания и визуализации нейронных сигналов.

Среди инвазивных нейроинтерфейсов самый известный — нейрочип от Neuralink Илона Маска. Еще в 2016-м, когда стартовал проект, бизнесмен утверждал: «Все мы практически уже киборги».

Первую презентацию компания провела в августе 2020 года. На ней показали свиней с нейрочипами, чья мозговая активность отображалась на экране.

Источник

Нейроинтерфейсы сегодня

v4ayvrp9j sduy 2oezomr pzbi

Со времён изобретения манипулятора «мышь» прошло полвека, и это по-прежнему один из основных способов взаимодействия человека с компьютером. Я поехал на конференцию в Институт когнитивных нейронаук ВШЭ, чтобы узнать о последних достижениях в области BCI, которая находится за горизонтом, и поэтому так интересна.

Отчет о конференции я переработал в статью для связанного повествования. Какие-то моменты упрощаю и опускаю, а какие-то дополняю из своих наблюдений и отчетов с других мероприятий. Прочитав ее, я надеюсь, у вас появятся общие понимания подходов к BCI и текущего состояния в этой области. За оригинальными трактовками лучше обращаться к оригинальным статьям, к счастью, почти все в открытом доступе.

История

История BCI началась в 1973 году с публикации Toward direct brain-computer communication [1], где Jacques Vidal изложил идеи в коммуникации между человеком и машиной и описал лабораторию по анализу EEG сигнала для таких целей. Спустя десятилетие Wolpaw сфокусировал применение BCI на помощи парализованным людям и описал принципиальную схему BCI [2]:

image loader

Основные реализации BCI давали возможность вводить текст людям c синдромом изоляции. Это были сложные в использовании системы, потому что пользователь должен проходить долгую тренировку [3], в противовес, появились «спеллеры» на основе распознавания P300 — компонента, который возникает в момент, когда человек совершает выбор, которые снизили требования к пользователю [4].

В 90-е тема все более становится известной, особенно с появлением техник машинного обучения [5]. С увеличением надежности BCI люди интересуются расширением применения в новые области.

Thorsten Zander предложил следующую классификацию BCI [6]:

Отдельно стоит рассмотреть вопрос стимуляции мозга, эта тема, хоть и не относится напрямую к BCI, но представляет собой связанную технологию, которая расширяет возможности BCI для контроля.

Также BCI можно классифицировать по способу получения сигнала:

EEG самый распространённый способ получения сигнала, поэтому, если не указано обратное, я имею его в виду по умолчанию.

Активные BCI

Basketparadigm

Это условное обозначение возможности контроля путем активации воображаемых движений. Дело в том, что моторная кора компактно расположена в центре головы, поэтому воображаемые движения разных частей тела хорошо классифицируются и используются для построения BCI. Пользователю, для работы с такими BCI, необходимо мысленно представлять как он совершает движения разными частями тела.

image loader

Для облегчения проведения экспериментов ученые разрабатывают собственные фреймворки, например, BCILAB. С его помощью провели эксперимент, чтобы продемонстрировать скептику возможность управления c помощью воображаемых движений. Результат составил 80% – так себе результат в условиях, когда у человека есть привычные альтернативы, но заслуживает высокой оценки, особенно, для неподготовленного респондента [7].

Этот же подход применили для управления горизонтом для авиасимулятора. Результаты неоднозначные, для 3-х респондентов удалось добиться результата в 94%, еще для 4-х 64% и меньше 60% еще для троих. Успех заключается в том, что первая троица управляла самолетам так же, как это делается штурвалом. Остальные пилоты недостаточно сосредоточились на внутреннем состоянии и совершали мускульные движения, что вносило негативный вклад в управление.

Системы реабилитации

BCI, которые распознают моторные команды, хорошо изучены и уже используются для реабилитации пациентов переживших инсульт: для восстановления разорванных связей необходимых для управления парализованными конечностями. Павел Бобров продемонстрировал результаты клинических испытаний реабилитационного комплекса для восстановления моторных функций рук, которые доказали эффективность использования. Причем, есть значимая разница для пациентов, кто начал реабилитацию спустя месяц и спустя 6 месяцев после инсульта, чем раньше начинается реабилитация, тем лучше эффект. [11]

Глава g.tec Gunter Edlinger рассказал о работе специальных тренажерных залов для реабилитации, интересный момент, что в процесс реабилитации добавлена электростимуляция конечностей, и если выше использовалась электро-механическая установка, то здесь стимуляция током, что снижает стоимость комплекса.

Если добавить в процесс элементы игры и соревнования, вовлечение будет выше, а значит пациент лучше пройдет через реабилитацию. В центре биоэлектрических интерфейсов ВШЭ под руководством Алексея Осадчего разработали прототипы для улучшения процесса реабилитации. На видео демонстрируется прототип системы для двух человек, где они управляют сосудом, выполняя воображаемые моторные команды, пытаясь склонить сосуд в свою сторону:

Или, например, алгоритм распознавания почерка по мышечной активности с помощью компактного массива электродов позволяет реконструировать написанное: [12]
image loader

Вершина в их работе – это работа над BCI в проекте ExoAtlet, который позволяет людям с ограниченными возможностями передвигаться самостоятельно или использовать его для реабилитации.

Инвазивные BCI – это более сложная тема, и сейчас эксперименты проводятся на животных или на людях, которым электроды установлены по медицинским показаниям. Была освещена серия исследований, которая показала, что возможно определять не только единичные компоненты (имеются ввиду все те же вымышленные движения), но и разделять движение, внимание, направление взгляда между собой. Доступна запись аналогичного доклада с конференции в Самаре.

Реактивные BCI

image loader

Классический пример реактивного BCI это «спеллер» на эффекте P300, это «волна», которая появляется в ответ на выбор показанного стимула, ну а в «спеллере», таким стимулом служит определенным образом кодированные символы алфавита или команды. Пользователь должен мысленно взаимодействовать со стимулами, которые показывает система – считать количество вспышек выбранного символа.

Нельзя не упомянуть о проекте Нейрочат, который позволяет общаться людям с ограниченными возможностями:

Пассивные BCI

Базовая идея пассивных BCI – это оценка состояния человека, например, оценка когнитивной нагрузки (workload), она может быть применена в системах обучения, было проведено исследование, чтобы решить эту задачу.

Классификатор тренировали на следующих задачах:

Точность алгоритма составила 70%. Классификатор протестировали на других задачах (умножение, игра в скрембл), и получили аналогичную точность, тем самым подтвердили факт, что можно сделать независимым классификатор от человека и задач. [13]
Эту идею можно применить для контроля хирурга во время операции [14]. Решалась задача определения нагрузки на хирурга во время выполнения разных по сложности манипуляций на тренажере. Система научилась определять каким способом хирург выполняет операцию с высокой точностью.

Еще один вариант – это измерение степени расслабления. На основе состояния посетителя интерактивной инсталляции в «Музее молчания» создавалась живая картина, которая отражала его внутреннее состояние. [15]

b1fd1c12e245a3afe3cd5c854b777876

Пассивные BCI можно использовать и для задач управления, довольно оригинальный подход предоставить человеку не непосредственный контроль за курсором, а лишь право судить о том, движется ли курсор по правильному пути к цели. Эксперимент был проведен на небольших матрицах размером 4х4 и 6х6 точек. Сначала систему тренировали на произвольном движении точки, и задача человека была определять в правильную ли сторону движется точка, далее тестировали в живом режиме и получили, что результат близок к оптимальному пути. [16] Можно посмотреть демонстрацию.

Midas touch problem и E-BCI интерфейсы

Управление курсором с помощью направления взгляда – простая задача, которая решается с помощью eye-tracker’инга (он же видеоокулография). Но в этих интерфейсах есть проблемы, например, непроизвольные движения глаз и проблема выбора, к слову, весьма символично ее называют проблемой прикосновения Мидаса – фригийского царя, любое прикосновение которого, обращало предмет в золото. Применений пассивных BCI позволяет решать эти проблемы.

Подход, где активный BCI использовался для совершения выбора при управлении с помощью eye-tracker’а, известен давно, но не отличается быстродействием. Исследование, где респонденты оценивали разные способы выбора по шкале NASA TLX, показало, что вариант с BCI не быстрее по времени, чем вариант с долгой фиксацией для выбора объекта, но при этом BCI вызывает меньшую степень фрустрации [10].

Дальнейшая работа команды Торстена Цандера показала, что можно отличать сознательную фиксацию на объекте от бессознательной с точностью 90%[17]. Для эксперимента использовалась парадигма «Oddball» – респондент просматривал серию из фигур, содержащих фигуру, которую он хочет выбрать в сочетании с отвлекающими фигурами.

Сергей Шишкин рассказал о улучшении вышеописанного подхода [8]. Существенный плюс их решения – это снижение скорости выбора до 300мс-500мс, что требует очень быстрой классификации, для этого использовали EEGNet [9].

Механизмы внимания – это отдельная тема, которая может расширить области применения BCI и создавать системы для реабилитации пациентов с СДВГ, о базовой идее рассказывает Mehdi Ordikhani в своем Tedtalk

Стимуляция

И целая группа исследований инвазивных интерфейсов от Михаила Лебедева на макаках-резус: был построен интерфейс мозг-компьютер-мозг, который позволял, управляя виртуальными конечностями, получать тактильную обратную связь. Можно подробнее посмотреть отрывок из лекции «Интерфейс между мозгом и компьютером».

Царство Deep Learning

Кроме того, что алгоритмы «глубокого обучения» позволяют добить и так уже высокую точность «машинного обучения», можно отметить то, что люди работают над «обратной задачей». Основываясь на быстрых данных EEG и MEG можно попытаться восстановить реальную активацию нейронов в мозге, которую сейчас показывает, например, метод fMRI, но с очень низким временным разрешением. Можно только порадоваться оптимизму и верить в скорый успех этой работы.

Еще одна проблема BCI на основе EEG или MEG – это то что результаты активности в разных областях мозга для одних и тех же компонент различаются среди пользователей, приходится учить нейросеть для каждого пользователя и задачи, что усложняет работу с системой и делает ее дороже. Тем не менее, здесь возможны изменения с «переносом обучения», когда нейросеть использует данные разных пользователей/в разных задачах и дообучивается онлайн, в результате этап калибровки может быть пропущен. [19]

Hardware

Наконец-то, мы добрались до железок!

Тут важно сказать про 2 момента, с одной стороны, оборудование для BCI довольно громоздкое, человек в нем привлекает внимание, в одном из выступлений были продемонстрированы миниатюрные электроды, такие что человек в них ничем не выделяется. [20]

image loaderimage loader

К сожалению, вставить фото большего размера возможности нет, но вы можете посмотреть через гугл фото.

Несмотря на всю миниатюрность, устанавливать эти электроды не удобно, придется приклеивать каждый отдельный электрод. Для ускорения используют различные приспособления:

w 1 gu1icslpibo8fmai7cdvjj0

Относительно свежая идея – это массивы из электродов CeeGrid, для крепления в области уха, которые одновременно и невидимы, и легко устанавливаются, но существенный минус это ограниченность применения, хотя есть работы, которые показывают, что использовать этот вариант для ERP BCI реально [21].

e1a55eaa0b23cfcad7d4c09217fb2391

И вторая проблема – это необходимость в токопроводящем геле для качественного сигнала, тут показано, что различия допустимые, и использование сухих электродов оправдано [22], но все зависит от количества волос. Над этим вопросом так же работают, например, недавно Florida Research Instruments начала продавать удлинненный сухой электрод (на картинке ниже он слева), который отличается от первоначальной версии большей округлостью пинов и, как вы понимаете, вызывает меньше негативных ощущений у пользователей. Еще более продвинутые варианты – когда сами пины на электродах снабжены амортизацией, благодаря материалу или с помощью пружин (на картинке ниже они в центре и справа).

0jhrt5qmurklbehrlbupoehw07e

Заключение

Распространение BCI в массы не будет быстрым и легким, сейчас открыты весьма ограниченные возможности по пониманию состояний мозга, но прогресс в этой области нельзя игнорировать. Главное, что есть правильная тенденция на снижение стоимости устройств/предоставление устройств по подписке и появление проектов, которые ориентированы на энтузиастов.

Лично меня очень радует то, что среди раскрученных Emotive, MUSE, OpenBCI начинают появляться и российские проекты. На недавнем Нейрофоруме, который прошел в Петербурге, были продемонстрированы:

Расширение доступных устройств делает область интерфейсов привлекательной для изучения и экспериментов. Порог вхождения низкий, всегда можно найти адекватную задачу, а улучшать алгоритмы можно до упора, приобретая новые знания и навыки. Чего я вам и желаю.

Такой я увидел область BCI, посмотрим, что интересного будет в следующем году.

UPD исправлено описание EBCI интерфейсов, по ошибки они были отнесены к активным BCI, что не соответствует действительности

Источник

Всем привет! С вами Zero, он же эксперт по всем вопросам, и сегодня я хочу поговорить об одной из весьма интересных и перспективных технологий будущего, предпосылки для полноценной реализации которой имеются уже в настоящем, а именно – о нейроинтерфейсе. Для далеких от темы читателей поясню, что нейроинтерфейс – это система для связи мозга и нервной системы человека с компьютером и совместного их использования. В рамках данной статьи я расскажу о том, на каком этапе находится развитие подобных технологий сейчас, что человечество может получить благодаря им в будущем, и почему нейроинтерфейс по потенциальной полезности можно поставить в один ряд с такими великими изобретениями, как колесо, двигатель внутреннего сгорания, электрические сети или Интернет.

Предыстория

реклама

Многие изобретения, технологии и явления были впервые описаны в произведениях писателей-фантастов – в качестве примеров можно привести работающую на электричестве подводную лодку (Жюль Верн, «Двадцать тысяч лье под водой»), платежные карты (Эдвард Беллами, «Взгляд назад»), космический туризм (Артур Кларк, «Лунная пыль») или лазеры (описаны многими писателями в начале XX века).

Объяснить этот феномен довольно просто – чтобы успешно «предсказывать» появление еще не существующих технологий, нужно обладать достаточно высоким уровнем интеллекта, широким кругозором и неординарным мышлением. Как минимум, некоторые профессиональные писатели-фантасты вполне соответствуют данным критериям – будь это не так, им было бы гораздо сложнее добиться успеха и известности.

Описаны в романах и нейроинтерфейсы – о них писал, например, болгарский фантаст Эмил Манов в произведении «Галактическая баллада» (1971). Если вам известны другие истории, в которых присутствовала данная технология – напишите о них в комментариях. Теперь же, когда дань уважения писателям-фантастам отдана, расскажу, как обстоят дела в реальности.

Ситуация в настоящий момент

Любой более-менее эрудированный современный человек, имеющий доступ к Интернету, знает, кто такой Илон Маск. Это гениальный предприниматель и миллиардер, вкладывающийся в суперсовременные технологии, такие, как электромобили и космические системы.

реклама

Если Илон Маск известен почти всем, то его компания Neuralink пока не столь знаменита, как Tesla или SpaceX – ей интересуются в основном футурологи, айтишники или гики. А ведь сфера деятельности Neuralink – как раз проектирование, разработка и производство имплантируемых нейрокомпьютерных интерфейсов.

Среди достижений Neuralink, например, вживление импланта в мозг обезьяны, благодаря которому животное смогло играть в пинг-понг силой мысли. А биоинженеры из Университета Северной Каролины помогли мужчине-инвалиду научиться схожим образом управлять роботизированной ногой. Сначала нейроинтерфейсы будут тестироваться в основном именно на добровольцах-инвалидах, желающих расширить свои возможности, но в дальнейшем благодаря им каждый желающий и достаточно обеспеченный человек сможет стать сверхчеловеком. К сожалению, пока нейроинтерфейс нужно именно имплантировать в мозг, что довольно травматично, но со временем потенциальный вред будет снижаться, а вероятная польза – повышаться.

Прогноз на будущее: почему нейроинтерфейс – это действительно эпохальная технология

Поясню подробнее. Мониторы, телевизоры и даже очки виртуальной или дополненной реальности не нужны, если можно отправить изображение прямо в зрительный центр. То же самое и с музыкой. Деликатесы не нужны, если можно придать безвкусному и дешевому, но содержащему все необходимые вещества концентрату вид и вкус любимого блюда. Путешествия не нужны, если можно просто «нарисовать» получаемые от них ощущения и эмоции. Множество занятий и видов деятельности будут доступны для полноценной эмуляции при помощи нейроинтерфейса.

реклама

Нейроинтерфейс позволит регулировать баланс нейромедиаторов в организме – в первую очередь, серотонина, норадреналина и дофамина, что даст возможность легко излечивать или как минимум компенсировать такие заболевания, как тревожные расстройства, депрессии и нарушения сна, а также управлять собственным настроением и идеально контролировать свои эмоции, просто регулируя уровень воздействующих на них нейромедиаторов и скорость их обратного захвата в синаптической щели в приложении.

Приведу еще один простой пример, демонстрирующий безграничные возможности нейроинтерфейса. Многие люди не любят заниматься спортом из-за лени и дискомфорта, который приносят интенсивные тренировки. Рассматриваемая же в данной статье технология будущего позволит эмулировать сигналы от мозга к мышцам и от мышц к мозгу. Человеку не придется заставлять тело напрягать мышцы, используя силу воли: это сделает компьютер. Не придется и терпеть дискомфорт – все неприятные ощущения будут фильтроваться и гаситься, поэтому можно будет отжиматься, подтягиваться и делать становую тягу, ощущая при этом всеми органами чувств, включая осязание и зрение, что лежишь на диване и смотришь фильм или сериал. И это будет безопасно – компьютер с запасом рассчитает допустимый уровень нагрузки.

И это только вершина айсберга! Уже сейчас при помощи нейроинтерфейса можно помогать людям с ограниченными возможностями (речь идет об управлении бионическими протезами силой мысли). В будущем же можно будет создавать киборгов-сверхлюдей, например, с хвостом, четырьмя бионическими руками или более совершенными, чем «натуральные», ногами, позволяющими бегать гораздо быстрее, чем сейчас могут даже самые тренированные спортсмены. Это получится в том числе благодаря нейропластичности – способности человеческого мозга изменяться под действием опыта, а также восстанавливать утраченные связи и создавать новые. Так, пострадавшие от инфаркта или серьезной черепно-мозговой травмы люди порой могут восстановиться на 90-100 процентов – сохранившиеся участки мозга «обучаются» и замещают функциональность поврежденных.

Откроет нейроинтерфейс и множество возможностей для развлечений. Нынешние компьютерные игры и даже игры в виртуальной и дополненной реальности будут казаться жалкими подделками: так, в RPG будущего, колдуя «огненный взрыв», вы сможете ощутить его жар. В качестве основы для ощущений от заклинаний можно взять реальные ощущения. Например, вибрация от тренажера для рук «PowerBall» может быть использована как эффект, ощущающийся при применении заклинания телекинеза, а удовольствие от хорошего потягивания – как эффект полета на собственных виртуальных крыльях.

реклама

Отдельная тема – это редактирование, удаление и добавление воспоминаний. Если то, что я описал выше – дело относительно близкого будущего, то здесь уже приходится уходить в фантастику и теоретизирование. Наука пока не разобралась, где и в каком виде хранятся воспоминания, а также, почему они могут со временем искажаться. Если же этот вопрос будет решен, то нейроинтерфейс позволит еще и редактировать или удалять «ненужные», for example, травмирующие, воспоминания и загружать необходимые знания прямо в мозг. Но, повторюсь, пока это, к сожалению, фантастика, так что стереть память о любимом сериале, чтобы восхититься им заново, в ближайшее десятилетие вряд ли получится.

Дело еще более далекого будущего – перенос сознания из одного тела в другое, например, из старого и больного в молодое клонированное или искусственное/киборгизированное (примерно, как в фильме «Суррогаты» 2009 года). Хотя есть вероятность, что это и вовсе невозможно, и сознание может быть только частично скопировано, а не перенесено, если выяснится, что подобная возможность существует, то дорога к бессмертию будет открыта.

Заключение

Подведу краткий итог. Применение нейроинтерфейса для помощи инвалидам и людям с ограниченными возможностями – дело буквально ближайших лет, в крайнем случае, одного десятилетия. Двухсторонняя эмуляция сигналов от мозга к органам чувств, мышцам и т.д. и обратно – вероятно, задача на 10-30 лет. Что же касается работы с сознанием и воспоминаниями – пока науке известно о них недостаточно, чтобы можно было строить какие-либо прогнозы.

А что вы думаете по поводу нейроинтерфейса и других связанных с ним технологий? Вы бы стали использовать эмуляцию сигналов для каких-либо задач, если бы она существовала сейчас и была вам доступна? Пишите в комментариях.

Источник

Adblock
detector