Science Slam: Даниил Кирьянов – о том, что изменит человеческий мозг

Science Slam: Даниил Кирьянов - о влиянии нейроинтерфейсов на мозг

В Москве прошла вторая битва ученых Science Slam, в рамках которой аспирант биологического факультета МГУ, сотрудник лаборатории нейрофизиологии и нейроинтерфейсов Даниил Кирьянов рассказал, как современные технологии изменят человеческий мозг.

ВЕДУЩИЙ: Сегодня аспирант биофака МГУ, расскажет нам про то, как нейроинтерфейсы изменят человеческую жизнь, человеческий мозг. В Петербурге, на одном из слэмов, тоже ребята со всякими нейрофизиологическим штуковинами были, и сделали нейрокран, показывали, было развлечение в баре: одеваешь себе на голову такой нейрокран, и силой мысли можно наливать себе пиво. У парней нормальной популярностью пользовалась эта штука, но я надеюсь, что наука там мыслит чуть дальше, чем только наливание помощью всяких нейроштуковин. В общем-то, что дальше, мы узнаем у Даниила Кирьянова. Ваши аплодисменты.

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Добрый вечер, дорогие друзья, сегодня я расскажу вам про нейроинтерфейсы, и про то, как эти технологии изменят нас и нашу жизнь. Впервые за всю историю эволюции человечества у нас появляется новый канал связи, новый канал передачи информации во внешний мир, идущий в обход мышц, абсолютно. И это очень круто, это очень здорово. Уже сейчас каждый из вас может после недолгого обучения научиться управлять механическим манипулятором, таким, который есть сейчас в коридоре, вводить текст напрямую от мозга или же управлять протезами или какими-то нейротренажерами в медицине. И в будущем, в ближайшие годы, я думаю, эта технология претерпит множество скачков в эволюции, и мы станем свидетелями потрясающих чудес, связанных как раз с системами управления какой-нибудь электроникой и техникой от мозга.

Для начала подумаем, как же возможно вообще понять, что происходит у нас в мозгу, как можно понять наши намерения. И до этого рассмотрим, как же осуществляется передача информации в мозгу человека. На этом слайде вы видите нейрон, и в мозге таких клеток чуть менее, чем 100 миллиардов. Все они общаются друг с другом, путем передачи по специальным отросткам – это аксоны и дендриты – электрических импульсов. И огромное количество, чуть меньше, как я уже говорил, 100 миллиардов таких крохотных электрических машинок создают вокруг себя самый настоящий электрический шум, который можно измерить без какой-то хирургической операции, без подсоединения к ним, просто подсоединив электроды к коже головы человека.

И отсюда как раз мы переходим к методу электроэнцефалографии. Как раз это неинвазивная технология, которая позволяет вам проанализировать работу мозга, понять какие-то базовые закономерности работы мозга, анализируя этот шум – шум вокруг сотен и сотен тысяч миллиардов работающих нейронов.

Следует оговориться, что эта технология относится к классу неинвазивных, то есть она не требует никакого хирургического вмешательства. Чуть позже я упомяну про инвазивные технологии, куда более сложные, но на данный момент более точные.

Теперь вернемся к электроэнцефалографии. Ее изобрел немецкий ученый Ганс Бергер в начале ХХ века, во время экспериментов на себе и своем сыне. Причем насчет инвазивности стоит сказать, что тогда эта технология была куда более суровой, чем сейчас. Некоторые из вас увидели, что ничего опасного нет, просто ставим электроды, чуть смачиваем гелем толщу волос, поверхность кожи головы, и сигнал идет. Но тогда это была куда более суровая техника, и Ганс Бергер просто втыкал иглы под кожу, себе и своему сыну, чтобы обеспечить хороший электрический контакт. Такая вот история развития техники и технологии.

Первые базовые ритмы ЭЭГ, Ганс Бергер как раз сумел открыть с помощью такой техники, он был первооткрывателем альфа-ритма, который расположен под номером два на слайде. Ну, этот ритм видят все, это самый стандартный ритм ЭЭГ, который вы увидите, как только подключили электроды. Альфа-ритм интересен тем, что он появляется у человека при закрытых глазах. Чуть позже мы к альфа-ритму еще вернемся, а пока стоит сказать, что с помощью технологии энцефалографии можно ставить множество разных диагнозов, в частности с помощью такого метода хорошо диагностируется эпилепсия и многие другие болезни.

Но с развитием техники, с развитием вычислительной техники, прежде всего, у нас появляется теперь новая возможность управлять какой-то техникой, какой-то электроникой, тем же методом, который ранее использовался для диагностики. Теперь с помощью электроэнцефалографии мы можем давать команду устройствам, а не просто судить о характеристиках работы мозга и о диагнозах человека.

На этом слайде вы видите человека, который вводит текст с помощью силы мысли через нейрокомпьютерный интерфейс. Вы видите человека, который управляет инвалидной коляской через нейроинтерфейс, и человека, который проходит процедуру так называемого альфа-тренинга через нейроинтерфейс. Так как альфа-ритм – как раз считается, что этот ритм отвечает за спокойное расслабленное состояние, и некоторые психологи и психиатры считают, что полезно для человека, потренировать. Такая технология называется тренинг на основе биологической обратной связи, и довольно популярна сейчас.

Главное достижение в области нейроинтерфейсов было совершено в 2012 году, когда группе американских ученых удалось создать систему, позволяющую полностью парализованной пациентке пожилой по имени Кэтти управлять механической рукой, и даже подавать с помощью такой руки себе еду и напитки. Но данная система инвазивна, она требует сложных хирургических операций, ей было вживлено множество электродов в кору головного мозга. Такие технологии очень дороги, сложны и пока еще опасны, поэтому большинство лабораторий, в частности та, в которой я работаю, занимается неинвазивными технологиями, основанными на энцефалографии, о которой я говорил ранее.

Я занимаюсь двумя типами нейроинтерфейсов уже второй год. Первый – нейроинтерфейс на основе вызванных потенциалов, который некоторые из вас, как я уже повторяюсь, видели сегодня в коридоре. Сейчас я расскажу о том, как он работает. Если вы смотрите на какие-то мигающие объекты или просто движущиеся объекты, то после каждого резкого движения, мигания, в вашей зрительной коре, да и не только зрительной коре, вообще в энцефалограмме, можно отследить небольшой скачок потенциала. И если вы сфокусируете ваше внимание на один из мигающих объектов, на одну из мигалок на пальце этой руки, то можно будет с помощью анализа энцефалограммы определить отличия отклика на мигание целевой мигалки, на которую вы смотрите, от мигания всех остальных мигалок. И так система сделает вывод, какую из мигалок вы выбрали, которую из команд вы выбрали. Очень распространенная технология, очень точная, точность ввода текста порядка 95% в хороших условиях.

Хорошие условия – это когда испытуемого ничего не отвлекает, он сидит в некоторой камере, не видя перемещения гуляющих людей, его не отвлекают никакие шумы, тогда он очень точно вводит. Как сейчас некоторые из вас могли видеть, и в окружении толпы людей с фотоаппаратами и вспышек, человек тоже может весьма неплохо выбирать команды с помощью такого интерфейса.
Теперь мы перейдем к другому, более интересному, на мой взгляд, интерфейсу – это интерфейс на основе неосознаваемого обучения. Это более сложная технология, кардинально отличающаяся от всех остальных типов нейроинтерфейсов тем, что на этот раз не программа будет учиться распознавать энцефалограмму человека, не программа будет подставляться под человека, а мозг человека, эта колоссально сложная система, обладающая потрясающей гибкостью, куда более совершенной, чем любая программа или техническая система, созданная нами, будет подстраиваться под систему управления.

Вернемся в начало 2000-х годов, к экспериментам моего научного руководителя, которые провел их в Корее. Тогда он научился управлять радиоуправляемой машинкой напрямую от мозга через неосознаваемое обучение. Причем не потребовалось никаких ни мигалок, ни стимуляторов.

Как это работает. Здесь выведен обычный спектр энцефалограммы, и альфа-ритм, про который я уже упоминал. Просто этот ритм наиболее мощный и этот сигнал наиболее ярко различим в энцефалограмме, даже при очень зашумленном сигнале, поэтому это очень удобный ритм. Мы можем ассоциировать амплитуду альфа-ритма с командными сигналами, управляющими машинкой. Чуть выше амплитуда альфа-ритма среднего – машинка поворачивает чуть левее, чуть ниже – чуть правее. Дальше, человек с надетой шапкой, смотрит на эту машинку, видит, как она случайным образом двигается… конечно, не случайно, эти движения связаны с изменениями энцефалограммы человека, для человека они кажутся случайными. Мозг человека улавливает взаимосвязи между движением машинки и собственной активностью, и так через некоторое время человек может научиться регулировать активность, чтобы машинка вела себя как ему нужно. И здесь уже человек может даже не придерживаться такой точной концентрации внимания, он просто хочет, и система исполняет то, что ему нужно, то, что ему хочется.

Напрашивается очень интересная аналогия с тем, как ребенок учится управлять своими конечностями, учится управлять руками. Поднимите свою правую руку, пожалуйста, как вы сумели это сделать? Вы не знаете, вы просто хотите, чтобы рука поднялась, и она делает то, что вам нужно. При этом ребенку требуется значительное время в детстве, чтобы научиться владеть своими конечностями, чтобы научиться ходить, чтобы научиться точно управлять конечностями. Также и здесь: человек работающий с системой на основе неосознаваемого обучения, уподобляется ребенку, который заново учится управлять чем-то, чем ранее он управлять не умел. Или очень похоже, скажем, на езду на велосипеде, когда вы учитесь, а потом уже не понимаете, как вы так точно балансируете – и велосипед не падает.

Такая технология имеет перспективу применения в медицине, но лично мне интересно создание различных нейрогаджетов на основе такой технологии, которые будут приемлемы и для здоровых людей.

К примеру, все помнят марвеловского персонажа, доктора Осьминога, и наверняка многим из вас хотелось поуправлять самому какими-то дополнительными конечностями параллельно своим собственным рукам. И такая технология, на мой взгляд, как раз дает возможность это реализовать, дает возможность управлять дополнительными конечностями, при этом не проводя на себе никаких сложных хирургических операций, просто надев шлем. Уже сейчас в MIT разрабатывается гаджет с дополнительными руками, но этот гаджет пока что управляется от гироскопов, закрепленных на руках человека, то есть эти руки просто дублируют руки испытуемого.

Я же хочу сделать на основе системы неосознаваемого обучения технологию управления дополнительными манипуляторами параллельно собственным рукам человека: возможно, двумя, возможно, даже и четырьмя – посмотрим, как пойдет развитие, насколько будет точным управление. Сейчас весьма неплохо получается управлять уже от мозга курсором мыши через неосознаваемое обучение. В скором времени я планирую запустить проект под названием «BrainBug» – это будет нейрогарнитура, сам шлем, который позволит вам, для начала вам управлять просто курсором мыши от мозга. В дальнейшем развитии, конечно, планируется запуск системы с дополнительными конечностями, так что следите за новостями.

В заключение очень интересный пример: сравнение мозга слона, справа, и мозга человека, слева. У слона, как видите, намного больший процент от мозга занимает мозжечок, значительно больше, чем в человеческом мозгу, и он значительно больше, при прочих равных, чем мозжечок любого другого млекопитающего, просто по соотношению размеров. Такой огромный отдел мозга слону понадобился для того, чтобы научиться управлять новым манипулятором, которого больше нет ни у одного живого существа – хоботом. При появлении в течение эволюции пятой конечности, понадобилось такое развитие мозжечка, чтобы точно управлять хоботом, даже точнее, чем собственными конечностями.

Поэтому могу немножко пофантазировать и помечтать о том, что возможно, если нейроинтерфейсы будут сопровождать человечество на достаточно долгом периоде эволюции, возможно, какое-то преимущество будут получать те из нас, чей мозг будет лучше приспособлен к управлению нейроинтерфейсом, и тогда окажется, что нейроинтерфейсы вызовут следующий виток эволюции человеческого мозга. И надеюсь, что это будет положительной эволюцией, что это пойдет только на пользу человечеству и всем нам.

На этой оптимистичной ноте хочу закончить. Спасибо за внимание.

ВЕДУЩИЙ: Ну кто же не мечтает о щупальцах. Задавайте вопросы. Мне к вас подойти? Вы можете произнести, а Даня ответит.

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Упрощенно вопрос состоит в том, что мы достаточно мало двигаемся, и зачем человеку делать какие-то дополнительные механические руки, если можно использовать эту
технологию для разработки разных навыков. Спасибо за вопрос.

Уже сейчас есть технологии различных тренингов на основе энцефалограммы, тренинги на основе биологической обратной связи, но, к сожалению, с моей точки зрения, все-таки ближе и быстрее будет реализовано управление дополнительными конечностями, нежели обучение человека каким-то новым способностям просто через одетый шлем, просто потому, что это сложнее. Проще человека научить так варьировать свою активность, чтобы управлялся хорошо манипулятор, нежели вбить в голову человека какие-то новые знания. Причем потребуется еще подсоединение к отдельным нейронам, скорее всего, если это информация какая-то очень сложная.

Но кстати, есть уже технология обучения, скажем, игре на гитаре, правда, не через нейроинтерфейс, а через миографическую стимуляцию. Система так стимулирует мышцы, чтобы рука двигалась примерно так же, как должна двигаться рука гитариста, и дальше уже на сцену выходит наша моторная память. Это есть. Но какие-то знания вбить в мозг человека пока что невозможно, к сожалению.

ВЕДУЩИЙ: Спасибо.

- У меня вопрос по поводу примера. То есть вы говорите, что африканскому слону потребовалось развитие дополнительного мозжечка. Я буквально недавно видел африканского слона и у него, по сути, одна конечность, то есть у него есть хобот, а ногами он только передвигается, то есть там нет пальцев, и так далее. Вот вы как-то смотрели в этом открытии, зачем ему нужен мозжечок?

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Смотрите, ему нужен мозжечок, и чтобы достаточно точно передвигать ногами, чтобы по крайней мере не падать – у него хороший контроль над ногами, достаточный, чтобы он мог ходить, достаточный для его жизни. А хобот – это уже дальнейшее приобретение. Поэтому ресурсы мозжечка тратятся и на управление ногами, и на управление хоботом. На хобот, да, тратится больше, но на ноги тоже тратится много ресурсов.

- Через какое время можно будет управлять компьютером с такой же скоростью и точностью, как, например, с помощью мыши и клавиатуры?

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: С помощью мыши, точно, я думаю, можно будет управлять где-то в течение ближайших года-двух. Возможен даже более оптимистичный вариант, через полгода могут уже появиться какие-то гаджеты, позволяющие управлять мышью очень точно. Реализовать одновременное управление и мышью, и множеством клавиш клавиатуры – это уже сложнее: больше команд просто. Но мышью – думаю, достаточно скоро.

ВЕДУЩИЙ: То есть ты школу не успеешь закончить, как уже можно поиграть.

- От чего это зависит? От чувствительности сенсоров, или от вычислительной мощности железа?

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: От чувствительности сенсоров, скорее всего, все-таки больше зависит, так как пока что технология энцефалографии слишком чувствительна к шумам, поэтому шумоподавление – пока что основной приоритет. Сейчас компьютеры работают очень быстро, у нас с такой скоростью не меняются ритмы ЭЭГ, с которой компьютер успевает их обсчитать, поэтому это наши энцефалограммы меняются медленно, а компьютеры считают очень трудно. Тем более, если реализовать такой гаджет, скажем, на ПЛИСах, кто-то из присутствующих, возможно, знает, что это за микросхемы – программируемые интегральные микросхемы, на них все будет работать гарантированно уже сейчас, абсолютно быстро, даже быстрее, чем надо.

ВЕДУЩИЙ: Хорошо, спасибо.

- У меня два вопроса коротких. По правилам было, что вы рассказываете что-то новое и еще и свое, то есть оригинальное. Первое: то, что вы рассказали, уже лет 20-30, по-моему, во всей прессе есть научно-популярной. И второе: что же нового? Просто хотелось бы услышать.

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Рука с мигалками на пальцах – это новая разработка. Это как раз грант, который я выиграл, и который я сейчас разрабатываю для реабилитации инсультных пациентов, это моя разработка.

Второе: модификации неосознаваемого обучения – это тоже моя разработка. Да, уже существовали техники, которые позволяют управлять машинкой через анализ ритмов, но я не сказал, что я делаю так уже просто, через анализ альфа-ритма или каких-то других ритмов энцефалограммы. С помощью анализа паттернов, мне удалось достичь куда более точного управления через неосознаваемое обучение, при куда более меньшем времени подготовки самого оператора. Мы сейчас не будем обсуждать детали алгоритма, но это тоже моя разработка.

ВЕДУЩИЙ: Нормально все, отстаньте от парня, все в порядке. Короткий вопрос, короткий ответ, мы на перерыв спешим.

- Два коротких вопроса в одном коротком вопросе. Вопрос следующий: насколько лучше делать это инвазивно, когда мы напрямую пытаемся подключиться к чему-то, можем ли мы вообще подключаться, и скоро ли это будет массово? Потому что я бы лучше купил штуку, которая будет работать точно.

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Инвазивные технологии пока что остаются достаточно опасными из-за все еще не нулевой вероятности заражения, которое в мозгу приведет к весьма фатальным последствиям очень быстро.

Вторая проблема – это отторжение электродов, поэтому не все инвазивные штуковины, держатся внутри мозга человека достаточно долго, они успевают обрастать реальной тканью, потому что мозг старается их отторгнуть. Да, есть и решения таких проблем, но, во-первых, это слишком дорогая технология, во-вторых, как я уже говорил, это опасная технология, просто пока еще нужно подождать.

- Короткая, но яркая жизнь получится.

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Возможно, да. Особенно из-за галлюцинаций при повреждении мозга, я думаю, совсем круто.

ВЕДУЩИЙ: Заключительный вопрос перед перерывом.

- Меня зовут Алексей, будьте любезны, такой вопрос. Corcom-интерфейс предполагает отсутствие большого количества вставочных нейронов. Думается, что точность работы такого манипулятора будет ниже – так ли это? И как вы справляетесь с изменениями точности? Спасибо.

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Вы говорите про corcom-интерфейс, или про неинвазивные технологии?

ВЕДУЩИЙ: Ты говори уже о чем-нибудь, ладно тебе.

ДАНИИЛ КИРЬЯНОВ: Сейчас поясню. Ситуация идет следующим образом: нам не нужно поймать, скажем, воображаемое движение, как делается в других технологиях нейроинтерфейса. Нам
нужно просто достаточно точно ловить какие-то паттерны активности энцефалограммы и научить человека точно регулировать такую активность. В неосознаваемом обучении ставка идет на то, что человек научится варьировать свою активность, а не на то, что программа распознает какие-то активности отдельных групп нейронов или еще что-нибудь. Другая идея.

ВЕДУЩИЙ: Отлично, спасибо. Давайте замерять и пойдем уже на перерыв. Нейроинтерфейсы, Даниил, ваши децибелы – вперед! Итак, конечно, поленились немного – 103,6 децибел, что, в общем, тоже неплохо. Но важно заметить, что 103,6 – неплохо. В конце мы будем замерять еще, поэтому финальные замеры будут все равно в конце, поэтому сейчас у нас в большей степени экспериментальные замеры, чтобы вы почувствовали, как это делается, работает и так далее. Даня, спасибо.