As neurointerfaces - tecnologias que conectam o cérebro e o computador - estão gradativamente se tornando uma rotina: já vimos como, com a ajuda de ordens mentais, uma pessoa pode controlar uma prótese ou digitar um texto no computador. Isso significa que as promessas dos escritores de ficção científica que escreveram sobre a leitura completa de pensamentos usando um computador ou mesmo sobre a transferência da consciência humana para um computador logo se tornarão realidade? O mesmo tema - "Personalidade Aumentada" - em 2019 é dedicado ao concurso de histórias de ficção científica "Future Time", organizado pela fundação de caridade Sistema. Junto com os organizadores da competição, os editores do N + 1 descobriram do que as interfaces neurais modernas são capazes e se podemos realmente criar uma conexão cérebro-computador completa. E Alexander Kaplan nos ajudou nisso,fundador do primeiro laboratório de interface russo na Lomonosov Moscow State University.
Hackear o corpo
Neil Harbisson tem acromatopsia congênita, que o privou da visão das cores. O britânico, decidido a enganar a natureza, implantou uma câmera especial que converte cor em informação sonora e a envia para o ouvido interno. Neil se considera o primeiro ciborgue oficialmente reconhecido pelo estado.
Em 2012, nos Estados Unidos, Andrew Schwartz, da Universidade de Pittsburgh, demonstrou uma paciente paralisada de 53 anos que, usando eletrodos implantados em seu cérebro, enviou sinais para um robô. Ela aprendeu a controlar o robô tanto que conseguiu se servir de uma barra de chocolate.
Em 2016, no mesmo laboratório, um paciente de 28 anos com lesão grave na coluna vertebral estendeu uma mão artificial controlada pelo cérebro para Barack Obama, que o visitou. Sensores na mão permitiram que o paciente sentisse o aperto de mão do 44º presidente dos Estados Unidos.
A biotecnologia moderna capacita as pessoas a "quebrar" as limitações de seus corpos, criando uma simbiose entre o cérebro humano e o computador. Parece que tudo caminha para que a bioengenharia em breve faça parte da vida cotidiana.
Vídeo promocional:
O que vai acontecer à seguir? O filósofo e futurista Max More, adepto da ideia do transumanismo, desde o final do século passado, vem desenvolvendo a ideia da transição do homem para um novo estágio de evolução utilizando, entre outras coisas, a tecnologia computacional. Na literatura e no cinema dos últimos dois séculos, um jogo semelhante da imaginação futurista está escorregando.
No mundo do romance de ficção científica de William Gibbson, Neuromancer, publicado em 1984, foram desenvolvidos implantes que permitem que seu usuário se conecte à Internet, expanda suas capacidades intelectuais e reviva memórias. Masamune Shiro, autor do mangá de ficção científica japonês "Ghost in the Shell" recentemente filmado nos EUA, descreve um futuro em que qualquer órgão pode ser substituído por biônica, até a transferência completa de consciência para o corpo de um robô.
Até onde podem ir as interfaces neurais em um mundo onde, por um lado, a ignorância multiplica as fantasias e, por outro lado, as fantasias muitas vezes acabam sendo providência?
Diferença potencial
O sistema nervoso central (SNC) é uma rede de comunicação complexa. Existem mais de 80 bilhões de neurônios apenas no cérebro, e há trilhões de conexões entre eles. A cada milissegundo, dentro e fora de qualquer célula nervosa, a distribuição de íons positivos e negativos muda, determinando como e quando reagirá a um novo sinal. Em repouso, o neurônio tem potencial negativo em relação ao meio ambiente (em média -70 milivolts), ou "potencial de repouso". Em outras palavras, é polarizado. Se um neurônio recebe um sinal elétrico de outro neurônio, para que seja transmitido posteriormente, os íons positivos devem entrar na célula nervosa. A despolarização ocorre. Quando a despolarização atinge um valor limite (aproximadamente -55 milivolts, no entanto, este valor pode variar),a célula fica excitada e deixa entrar cada vez mais íons carregados positivamente, o que cria um potencial positivo, ou "potencial de ação".
Potencial de acção.
Além disso, o potencial de ação ao longo do axônio (canal de comunicação celular) é transmitido ao dendrito - o canal receptor da próxima célula. No entanto, o axônio e o dendrito não estão diretamente conectados, e o impulso elétrico não pode simplesmente passar de um para o outro. O local de contato entre eles é chamado de sinapse. As sinapses produzem, transmitem e recebem neurotransmissores - compostos químicos que "encaminham" diretamente um sinal do axônio de uma célula para o dendrito de outra.
Quando o impulso atinge o final do axônio, ele libera neurotransmissores na fenda sináptica, cruzando o espaço entre as células e fixando-se no final do dendrito. Eles forçam o dendrito a permitir a entrada de íons carregados positivamente, passar do potencial de repouso para o potencial de ação e transmitir um sinal ao corpo celular.
O tipo de neurotransmissor também determina qual sinal será enviado posteriormente. Por exemplo, o glutamato leva ao disparo neuronal, o ácido gama-aminobutírico (GABA) é um mediador inibitório importante e a acetilcolina pode fazer ambos, dependendo da situação.
É assim que um neurônio se parece esquematicamente:
Diagrama do neurônio.
E é assim que parece na realidade:
Neurônio sob o microscópio.
Além disso, a resposta da célula receptora depende do número e do ritmo dos impulsos recebidos, informações provenientes de outras células, bem como da área do cérebro de onde o sinal foi enviado. Várias células auxiliares, os sistemas endócrino e imunológico, o ambiente externo e a experiência anterior - tudo isso determina o estado do sistema nervoso central no momento e, portanto, afeta o comportamento humano.
E embora, como o entendemos, o sistema nervoso central não seja um conjunto de "fios", o trabalho das neurointerfaces se baseia justamente na atividade elétrica do sistema nervoso.
Salto positivo
A principal tarefa da neurointerface é decodificar o sinal elétrico proveniente do cérebro. O programa tem um conjunto de "modelos" ou "eventos" que consistem em várias características de sinal: frequências de vibração, picos (picos de atividade), localizações no córtex e assim por diante. O programa analisa os dados recebidos e tenta detectar esses eventos neles.
Os comandos enviados posteriormente dependem do resultado obtido, bem como da funcionalidade do sistema como um todo.
Um exemplo de tal padrão é o potencial evocado P300 (Positivo 300), freqüentemente usado para os chamados spellers - mecanismos para digitar textos usando sinais cerebrais.
Quando uma pessoa vê o símbolo de que precisa na tela, após 300 milissegundos, um salto positivo no potencial elétrico pode ser detectado no registro da atividade cerebral. Ao detectar o P300, o sistema envia um comando para imprimir o caractere correspondente.
Nesse caso, o algoritmo não consegue detectar o potencial de um momento devido ao nível de ruído do sinal por atividade elétrica aleatória. Portanto, o símbolo deve ser apresentado várias vezes e os dados obtidos devem ser calculados.
Além de uma mudança de potencial em uma etapa, a neurointerface pode procurar por mudanças na atividade rítmica (ou seja, oscilatória) do cérebro causada por um determinado evento. Quando um grupo suficientemente grande de neurônios entra em um ritmo síncrono de flutuações de atividade, isso pode ser detectado no espectrograma de sinal na forma de ERS (sincronização relacionada a eventos). Se, ao contrário, houver uma dessincronização das oscilações, o espectrograma conterá ERD (dessincronização relacionada ao evento).
No momento em que uma pessoa faz ou simplesmente imagina um movimento da mão, o ERD é observado no córtex motor do hemisfério oposto com uma frequência de oscilação de aproximadamente 10-20 hertz.
Este e outros modelos podem ser atribuídos ao programa manualmente, mas geralmente são criados no processo de trabalho com cada indivíduo específico. Nosso cérebro, assim como as características de sua atividade, é individual e requer adaptação do sistema a ele.
Eletrodos de registro
A maioria das neurointerfaces utiliza a eletroencefalografia (EEG) para registrar a atividade, ou seja, um método não invasivo de neuroimagem, devido à sua relativa simplicidade e segurança. Eletrodos fixados na superfície da cabeça registram a mudança no campo elétrico causada pela mudança no potencial dos dendritos após o potencial de ação ter "cruzado" a sinapse.
No momento em que íons positivos penetram no dendrito, um potencial negativo é formado no ambiente circundante. Na outra extremidade do neurônio, íons com a mesma carga começam a deixar a célula, criando um potencial positivo externo, e o espaço ao redor do neurônio se transforma em um dipolo. O campo elétrico que se propaga a partir do dipolo é registrado por um eletrodo.
Infelizmente, o método tem várias limitações. O crânio, a pele e outras camadas que separam as células nervosas dos eletrodos, embora sejam condutores, não são tão boas a ponto de não distorcer as informações sobre o sinal.
Os eletrodos são capazes de registrar apenas a atividade total de muitos neurônios vizinhos. A principal contribuição para o resultado da medição é feita pelos neurônios localizados nas camadas superiores do córtex, cujos processos são perpendiculares à sua superfície, pois são eles que criam o dipolo, cujo campo elétrico o sensor pode melhor captar.
Tudo isso leva à perda de informações de estruturas profundas e à diminuição da precisão, fazendo com que o sistema seja forçado a trabalhar com dados incompletos.
Eletrodos invasivos, implantados na superfície ou diretamente dentro do cérebro, permitem uma precisão muito maior.
Se a função desejada estiver associada às camadas superficiais do cérebro (por exemplo, atividade motora ou sensorial), então a implantação é limitada a trepanação e fixação de eletrodos à superfície do córtex. Os sensores lêem a atividade elétrica total de muitas células, mas esse sinal não é tão distorcido como no EEG.
Se a atividade localizada mais profundamente for importante, os eletrodos são inseridos no córtex. É até possível registrar a atividade de neurônios individuais usando microeletrodos especiais. Infelizmente, a técnica invasiva representa um perigo potencial para os humanos e é usada na prática médica apenas em casos extremos.
No entanto, há esperança de que a técnica se torne menos traumática no futuro. A empresa americana Neuralink planeja implementar a ideia de introduzir com segurança milhares de eletrodos flexíveis finos sem perfurar o crânio, usando um feixe de laser.
Vários outros laboratórios estão trabalhando em sensores biodegradáveis que irão remover eletrodos do cérebro.
Banana ou laranja?
A gravação do sinal é apenas a primeira etapa. Em seguida, você precisa "lê-lo" para determinar as intenções por trás dele. Existem duas maneiras possíveis de decodificar a atividade cerebral: deixar o algoritmo extrair as características relevantes do próprio conjunto de dados ou fornecer ao sistema uma descrição dos parâmetros a serem procurados.
No primeiro caso, o algoritmo, não limitado por parâmetros de pesquisa, classifica o próprio sinal "bruto" e encontra os elementos que prevêem as intenções com a maior probabilidade. Se, por exemplo, um sujeito pensa alternadamente em movimento com sua mão direita e esquerda, então o programa é capaz de encontrar os parâmetros de sinal que distinguem ao máximo uma opção da outra.
O problema com essa abordagem é que os parâmetros que descrevem a atividade elétrica do cérebro são muito multidimensionais e os dados são muito barulhentos com vários ruídos.
Com o segundo algoritmo de decodificação, é necessário saber com antecedência onde e o que procurar. Por exemplo, no exemplo da grafia do P300 descrito acima, sabemos que quando uma pessoa vê um símbolo, o potencial elétrico muda de uma determinada maneira. Ensinamos o sistema a procurar essas mudanças.
Em tal situação, a capacidade de decifrar as intenções de uma pessoa está ligada ao nosso conhecimento de como as funções cerebrais são codificadas na atividade neural. Como esta ou aquela intenção ou estado se manifesta no sinal? Infelizmente, na maioria dos casos, não temos uma resposta para essa pergunta.
A pesquisa neurobiológica sobre a função cognitiva está em andamento, mas mesmo assim podemos decifrar uma fração muito pequena dos sinais. O cérebro e a consciência permanecem para nós uma "caixa preta" por enquanto.
Alexander Kaplan, neurofisiologista, doutor em Ciências Biológicas e fundador do Laboratório de Neurofisiologia e Neurointerfaces da Lomonosov Moscow State University, que recebeu a primeira bolsa na Rússia para o desenvolvimento de uma neurointerface para comunicação entre o cérebro e um computador, diz que os pesquisadores são capazes de decifrar automaticamente algumas intenções humanas ou imagens imaginadas por eles com base no EEG …
No entanto, no momento, não há mais do que uma dúzia dessas intenções e imagens. Esses são, via de regra, estados associados ao relaxamento e à tensão mental ou à representação de movimentos de partes do corpo. E mesmo seu reconhecimento ocorre com erros: por exemplo, estabelecer pelo EEG que uma pessoa pretende cerrar a mão direita em punho, mesmo nos melhores laboratórios isso é possível em não mais que 80-85 por cento do número total de tentativas.
E se você tentar entender pelo EEG se uma pessoa imagina uma banana ou uma laranja, então o número de respostas corretas excederá apenas um pouco o nível de adivinhação aleatória.
O mais triste é que não foi possível melhorar a confiabilidade dos sistemas de neurointerface no reconhecimento das intenções humanas por EEG e expandir a lista de tais intenções por mais de 15 anos, apesar dos avanços significativos no desenvolvimento de algoritmos e tecnologia de computação alcançados durante o mesmo tempo.
Aparentemente, o EEG reflete apenas uma pequena parte da atividade mental de uma pessoa. Portanto, os sistemas de neurointerface devem ser abordados com expectativas moderadas e claramente delineadas as áreas de sua aplicação real.
Perdido na tradução
Por que não podemos criar um sistema que faça o que o cérebro pode fazer facilmente? Em suma, a maneira como o cérebro funciona é muito complexa para nossas capacidades analíticas e computacionais.
Primeiro, não conhecemos a "linguagem" em que o sistema nervoso se comunica. Além da série de impulsos, é caracterizado por muitas variáveis: características das vias e das próprias células, reações químicas que ocorrem no momento da transferência de informações, o trabalho de redes neurais vizinhas e outros sistemas do corpo.
Além do fato de que a "gramática" dessa "linguagem" é complexa em si mesma, ela pode diferir em diferentes pares de células nervosas. A situação é agravada pelo fato de que as regras de comunicação, assim como as funções das células e as relações entre elas, são todas muito dinâmicas e em constante mudança sob a influência de novos eventos e condições. Isso aumenta exponencialmente a quantidade de informações que precisam ser levadas em consideração.
Os dados que descrevem totalmente a atividade cerebral simplesmente afogarão qualquer algoritmo que se comprometa a analisá-la. Portanto, decodificar intenções, memórias, movimentos é uma tarefa praticamente insolúvel.
O segundo obstáculo é que não sabemos muito sobre as funções cerebrais que estamos tentando detectar. O que é memória ou imagem visual, de que são feitas? A neurofisiologia e a psicologia vêm tentando responder a essas perguntas há muito tempo, mas até agora há pouco progresso na pesquisa.
As funções mais simples, como as funções motoras e sensoriais, levam vantagem nesse sentido, pois são mais bem compreendidas. Portanto, as interfaces neurais disponíveis atualmente interagem principalmente com eles.
Eles são capazes de reconhecer sensações táteis, movimento imaginário de um membro, resposta à estimulação visual e reações simples a eventos ambientais, como uma reação a um erro ou uma incompatibilidade entre o estímulo esperado e o real. Mas a atividade nervosa elevada continua sendo um grande segredo para nós hoje.
Comunicação bidirecional
Até agora, discutimos apenas a situação de leitura unilateral da informação, sem qualquer influência para trás. No entanto, hoje já existe uma tecnologia para transmitir sinais de um computador para o cérebro - CBI (interface computador-cérebro). Isso torna o canal de comunicação da neurointerface bidirecional.
As informações (por exemplo, sons, sensações táteis e até dados sobre o funcionamento do cérebro) entram no computador, são analisadas e, por meio da estimulação das células do sistema nervoso central ou periférico, são transmitidas ao cérebro. Tudo isso pode ocorrer ignorando completamente os órgãos naturais de percepção e é usado com sucesso para substituí-los.
De acordo com Alexander Kaplan, atualmente não há mais restrições teóricas para equipar uma pessoa com "órgãos" sensoriais artificiais conectados diretamente às estruturas cerebrais. Além disso, eles estão sendo ativamente introduzidos na vida diária de uma pessoa, por exemplo, para substituir os órgãos dos sentidos naturais perturbados.
Para pessoas com deficiência auditiva, já existem os chamados implantes cocleares: microchips que combinam um microfone com receptores auditivos. Os testes de implantes de retina para restauração da visão já começaram.
De acordo com Kaplan, não há restrições técnicas para conectar quaisquer outros sensores ao cérebro que respondam ao ultrassom, mudanças na radioatividade, velocidade ou pressão.
O problema é que essas tecnologias precisam ser totalmente baseadas em nosso conhecimento de como o cérebro funciona. Que, como já descobrimos, são bastante limitados.
A única maneira de contornar esse problema, segundo Kaplan, é criar um canal de comunicação fundamentalmente novo, com sua própria linguagem de comunicação, e ensinar não só o computador, mas também o cérebro a reconhecer novos sinais.
Esses desenvolvimentos já começaram. Por exemplo, no laboratório de física aplicada da Universidade Johns Hopkins, há vários anos, eles testaram uma mão biônica capaz de transmitir informações táteis ao cérebro.
Ao tocar os sensores da mão artificial, os eletrodos estimulam as vias do sistema nervoso periférico, que então transmitem o sinal às áreas sensoriais do cérebro. Uma pessoa aprende a reconhecer os sinais recebidos como diferentes tipos de toque. Assim, ao invés de tentar reproduzir o sistema tátil de sinais que é natural para os humanos, um novo canal e linguagem de comunicação é criado.
No entanto, esse caminho de desenvolvimento é limitado pelo número de novos canais que podemos criar e como eles serão informativos para o cérebro, diz Alexander Kaplan.
Futuro
Kaplan acredita que no momento não existe uma nova maneira de desenvolver tecnologias de neurointerface. Segundo ele, a própria possibilidade de uma interface de comunicação entre o cérebro e o computador foi descoberta na década de 70 do século passado, e os princípios do cérebro, nos quais se baseiam os desenvolvimentos de hoje, foram descritos há cerca de trinta anos e, desde então, praticamente não surgiram novas ideias.
Assim, o potencial agora amplamente utilizado do P300 foi descoberto na década de 1960, as imagens motoras nas décadas de 1980-1990 e a negatividade de incompatibilidade nos anos 1970).
Os cientistas antes nutriam esperanças de que seriam capazes de estabelecer um contato informativo mais próximo entre o cérebro e a tecnologia do processador, mas hoje ficou claro que isso não se concretizou.
No entanto, diz Kaplan, ficou claro que neurointerfaces podem ser implementadas para uso médico. Segundo o cientista, agora o desenvolvimento das neurointerfaces se dá em grande medida com a introdução da tecnologia na esfera clínica.
Os cientistas antes nutriam esperanças de que seriam capazes de estabelecer um contato informativo mais próximo entre o cérebro e a tecnologia do processador, mas hoje ficou claro que isso não se concretizou.
No entanto, diz Kaplan, ficou claro que neurointerfaces podem ser implementadas para uso médico. Segundo o cientista, agora o desenvolvimento das neurointerfaces se dá em grande medida com a introdução da tecnologia na esfera clínica.
No entanto, graças à pesquisa do cérebro e aos avanços da tecnologia, as neurointerfaces de hoje são capazes do que antes parecia impraticável. Não sabemos ao certo o que acontecerá em 30, 50 ou 100 anos. O historiador da ciência Thomas Kuhn apresentou a ideia de que o desenvolvimento da ciência é um ciclo: períodos de estagnação são substituídos por mudanças paradigmáticas e revoluções científicas que se seguem. É bem possível que no futuro tenhamos uma revolução que tirará o cérebro da caixa preta. E ela virá do lado mais inesperado.
Maria ermolova
