Нейрокомпьютерный интерфейс

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
Пример управления с помощью однонаправленного нейро-компьютерного интерфейса

Нейро-компьютерный 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 нейро-компьютерного интерфейса, часто используется метод биологической обратной связи.

Предыстория[править | править вики-текст]

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 278 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 278 дней]. Большой вклад[источник не указан 278 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.

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[править | править вики-текст]

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[править | править вики-текст]

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.

Испытания НКИ на животных[править | править вики-текст]

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.[3]

Ранние работы[править | править вики-текст]

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 1980Апостолос 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 вики-текст]

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.[4]

В массовой культуре[править | править вики-текст]

  • В мультсериале Эховзвод с помощью нейрокомпьютерного интерфейса осуществляется управление боевыми экзоскелетами под названием Эхолеты.
  • В фильме Тихоокеанский рубеж с помощью нейрокомпьютерного интерфейса команда из двух человек управляет гигантскими роботами для борьбы с пришельцами из другого измерения. Отличительной особенностью НКИ в этом фильме, является необходимость двух человек для управления одной машиной. При этом нагрузка на мозг равномерно распределяется между двумя пилотами.
  • В компьютерной игре EvE Online, с помощью нейрокомпьютерного интерфейса осуществляется управление космическим кораблем, счетами, рынком.

См. также[править | править вики-текст]

Литература[править | править вики-текст]

  1. Анохин П. К. Проблема центра и периферии в современной физиологии нервной системы // Проблема центра и периферии в вышей нервной деятельности. Горький, 1935, с. 9-70.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Бехтерева Н. П. Нейрофизиологические аспекты психической деятельности человека. М.: Медицина, 1971, — 120 с., Oxford Univ . Press (USA), 1978.
  5. Бехтерева Н. П. Мозговые коды психической деятельности / Бехтерева Н. П., Будзен П. В., Гоголицын Ю. Л. — Л.: Наука, 1977. — 165 с.
  6. 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.
  7. 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.
  8. Иваницкий А. М. Сознание и мозг // В мире науки, 2005, № 11, с. 3-11.
  9. 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.
  10. 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.
  11. Савельева-Новосёлова Н.А., Савельев А.В. Принципы офтальмонейрокибернетики // В сборнике «Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы», Донецк-Таганрог-Минск, 2009, с. 117—120.
  12. 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.
  13. Савельев А. В. Онтологическое расширение теории функциональных систем // Журнал проблем эволюции открытых систем, Казахстан, Алматы, 2005, № 1(7), c. 86-94.
  14. 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.
  15. 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.
  16. Vidal J., Real-Time Detection of Brain Events in EEG, in IEEE Proceedings, May 1977, 65-5:633-641.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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,

Примечания[править | править вики-текст]

  1. 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))
  2. Исследователи продемонстрировали курсор, контролируемый силой мысли — нейробиология — Новости науки
  3. не указана ссылка
  4. Еникеева, Альфия«Российские учёные научат компьютер читать мысли», «Наука и технологии России», Проверено 2011-7-24.

Ссылки[править | править вики-текст]