Не голова, а компьютер
Что такое нейроинтерфейсы и что ждет их в будущем
Нейроинтерфейсы — технологии, позволяющие связать мозг и компьютер, — постепенно становятся рутиной: мы уже видели, как с помощью мысленных приказов человек может управлять протезом или набирать текст на компьютере. Означает ли это, что уже скоро станут реальностью обещания фантастов, писавших о полноценном чтении мыслей с помощью компьютера или даже о переносе человеческого сознания в вычислительную машину? Этой же теме — «Дополненная личность» — в 2019 году посвящен конкурс научно-фантастических рассказов «Будущее время», организованный благотворительным фондом «Система». Вместе с организаторами конкурса редакция N + 1 разбиралась, на что способны современные нейроинтерфейсы и сможем ли мы действительно создать полноценную связь мозг-компьютер. А помогал нам в этом Александр Каплан, основатель первой в России лаборатории интерфейсов в МГУ имени Ломоносова.
«Взломать» тело
У Нила Харбиссона врожденная ахроматопсия, лишившая его цветного зрения. Британец, решив обмануть природу, вживил себе специальную камеру, преобразующую цвет в звуковую информацию и отправляющую ее во внутреннее ухо. Нил считает себя первым официально признанным государством киборгом.
В 2012 году в США Эндрю Шварц из Питсбургского университета продемонстрировал парализованную 53-летнюю пациентку, которая при помощи имплантированных в мозг электродов посылала сигналы роботу. Она научилась управлять роботом настолько, что смогла сама подать себе плитку шоколада.
В 2016 году в той же лаборатории 28-летний пациент с тяжелой травмой позвоночника протянул управляемую от мозга искусственную руку навестившему его Бараку Обаме. Сенсоры на кисти позволили пациенту почувствовать рукопожатие 44-го президента США.
Современные биотехнологии дают возможность людям «взломать» ограничения своего тела, создавая симбиоз между человеческим мозгом и компьютером. Похоже, все идет к тому, что биоинженерия скоро станет частью повседневной жизни.
Что будет дальше? Философ и футурист Макс Мор, последователь идеи трансгуманизма, с конца прошлого столетия развивал идею перехода человека на новую ступень эволюции при помощи, помимо прочего, компьютерных технологий. В литературе и кинематографе последних двух столетий проскальзывает похожая игра футуристического воображения.
В мире научно-фантастического романа Уильяма Гиббсона «Нейромант», опубликованного в 1984 году, разработаны имплантаты, позволяющие их носителю подключаться к интернету, расширять интеллектуальные возможности и заново переживать воспоминания. Масамуне Сиро, автор экранизированной недавно в США культовой японской сай-фай манги «Призрак в доспехах», описывает будущее, в котором любой орган можно заменить на бионику, вплоть до полного переноса сознания в тело робота.
Как далеко смогут зайти нейроинтерфейсы в мире, где, с одной стороны, незнание множит фантазии, а с другой, фантазии зачастую оказываются провидением?
Разность потенциалов
Нейроинтерфейсы сегодня
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]:
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.
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]
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
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]
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]
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:
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].
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).
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
Силой мысли: история нейроинтерфейсов, современные разработки и финансовые перспективы области
Обозреватель vc.ru и автор нескольких научно-популярных книг Алесь Мищенко изучил развитие отрасли нейроинтерфейсов — технологий, которые позволяют управлять объектами «силой мысли». Он выделил основные научные и промышленные разработки в этой области, описал историю направления и предположил, как отрасль будет развиваться в дальнейшем.
Что такое нейроинтерфейс
Идея нейроинтерфейса, почти как идея межзвёздного корабля, стара как сама фантастика. Тот, кто смотрел, например, сериал «Звездные врата», знает, что управление техникой силой мысли (то есть с помощью нейроинтерфейса) — это одна из основных технологий древних высокоразвитых цивилизаций.
Нейроинтерфейс (НКИ или интерфейс «мозг — компьютер») — это, в широком смысле, устройство для обмена информацией между мозгом и внешним устройством (компьютером, экзоскелетом, искусственными органами чувств, бытовыми устройствами или инвалидной коляской). Современный уровень технологий позволяет использовать однонаправленные интерфейсы, в которых внешние устройства могут либо принимать, либо посылать сигналы мозгу. Двунаправленные многофункциональные нейроинтерфейсы, взаимодействующие с мозгом фактически как его расширение — это пока дело будущего.
Нейроинтерфейсы сочетают технологии многих областей, в том числе информатики, электротехники, нейрохирургии и биомедицинской инженерии и различаются по типу: инвазивные (с вживлением электродов в мозг), частично инвазивные (с расположением электродов на поверхности мозга) и неинвазивные (на основе технологий регистрации электрический активности мозга внешними приборами).
Нейроинтерфейсы также различают по применению (управление или восстановление функции мозга) и области использования (медицина, военная отрасль, производство, игры и развлечения)
История и области применения нейроинтерфейсов
История интерфейсов «мозг — компьютер» насчитывает более ста лет. В 1875 году Ричард Кэтон обнаружил электрические сигналы на поверхности мозга животного, а в 1929 году Ханс Бергер опубликовал результаты опытов с ЭЭГ и установил способность мозга для электрической сигнализации.
Первым нейроинтерфейсом можно считать Stimoceiver — электродное устройство, которое может управляться по беспроводной сети с помощью FM-радио. В 1950-е годы Хосе Дельгадо, нейрохирург в Йельском университете, испытал его в мозге быка, и впервые изменил направление движения животного с помощью НКИ (нейрокомпьютерного интерфейса — прим. ред.).
В 1960-е годы нейрофизиолог Грей Уолтер, используя электроды на коже головы человека, зарегистрировал возбуждения от движения большого пальца человека. В 1972 году был создан кохлеарный имплант — первый нейропротез, ставший коммерчески успешным на рынке. Сегодня более 25 тысяч человек используют эти устройства, позволяющие глухим людям слышать.
В 1998 году Филип Кеннеди внедрил первый нейроинтерфейс в обследуемого человека. Им был художник и музыкант Джонни Рей. Думая или представляя движения рук, Рей управлял курсором на экране компьютера. В 1999 году группа Яна Дэна из Университета Калифорнии расшифровала сигналы зрительной системы кошки и воспроизвела изображения, воспринимаемые её мозгом. К 2000 году группа Николелиса создала НКИ, воспроизводящий движения обезьяны во время манипуляций джойстиком. А в июне 2004 года первый «человек-киборг» Мэтью Нэйгл получил полнофункциональный нейроимплант с нейроинтерфейсом от Cyberkinetics Inc.
В России с 2009 года в рамках проекта NeuroG разрабатываются алгоритмы распознавания зрительных образов человеком. В 2011 году в Политехническом музее Москвы проектом NeuroG была проведена демонстрация распознавания воображаемых образов.
Как видно, нейроинтерфейсы находятся на старте своих возможностей. Можно только представить, к чему эта технология может привести нас в будущем.
Но уже сейчас нейроинтерфейсы занимают ниши во многих областях применения. И первая область — это медицина. Нейроинтерфейсы используются в неврологической диагностике. Кроме того, уже существуют приборы НКИ-нейрофидбэка, которые способствуют восстановлению функций мозга — пациент учится управлять своим состоянием на основании такой обратной связи.
Другим перспективным направлением является нейропротезирование. Когда невозможен «ремонт» поврежденных проводящих нервов, например, в парализованной конечности, их можно заменить электродами, которые служат для проведения сигналов к мышцам. Сейчас, кроме кохлеарных имплантатов, существуют уже нейронные имплантаты сетчатки глаза, которые помогают восстановить зрение. В будущем такие системы могут быть использованы для манипулирования роботами-«аватарами».
Игры и устройства виртуальной реальности — вторая после медицины область применения НКИ. И здесь виртуальные роботы-«аватары», управляемые НКИ, существуют уже сейчас.
Принцип нейроинтерфейса (то есть, фактически, управление предметами «силой мысли») выглядит чрезвычайно привлекательным для потребителя. Действительно, кто откажется, например, с помощью НКИ и 3D-принтера «материализовать воображение», создавая представленные им предметы или предметы искусства — картины, виртуальные скульптуры или нейро-видео-арт.
Но с реализацией нейроинтерфейсов всё не так просто.
Сложности применения нейроинтерфейсов
Основной проблемой с инвазивными и полуинвазивными нейроинтерфейсами является повреждение нервной ткани электродом — нервы в месте контакта просто отмирают с течением времени. Необходимы технологии разъединения нервной ткани и электрода, обеспечивающие стабильное соединение. Другая проблема заключается в нахождении «правильного нерва» для контакта с электродом, что трудно в плотно упакованной коре мозга.
Не только мозг, но и вся нервная ткань является очень хрупким объектом. Это мешает созданию НКИ, контактирующих, например, с сетчаткой (где уже находятся пять слоёв нейронов визуальной обработки). Для устройств, взаимодействующих со здоровой сетчаткой, более перспективны не НКИ, а мини-дисплеи, проецирующие изображение непосредственно на сетчатку, или дисплеи-контактные линзы, которые уже сейчас можно увидеть в шпионских фильмах
Ещё одной проблемой является энергообеспечение нейроинтерфейсов. Здесь уместно вспомнить фильм «Матрица», в котором люди использовались в качестве батареек. И действительно, работа мышц производит достаточно электричества не только для миниустройств, но и для, например, встроенных телефонов будущего (например, дыхание — около 1 Вт, ходьба — более 50 Вт) — если часть этого напряжения использовать для нейроинтерфейсов, они могут работать без необходимости подключения к внешним источникам энергии.
Но самой серьёзной проблемой является точность НКИ. Если для инвазивных НКИ точность зависит скорее от нейрохирурга и материалов, обеспечивающих надёжный контакт с правильной группой нейронов, то для неинвазивных нейроинтерфейсов точность — это прежде всего точность алгоритмов обработки регистрируемой информации.
Задача неинвазивных нейроинтерфейсов — восстановить активность группы нейронов по электрическому или магнитному полю. Эта задача является математически некорректной — она не имеет единственного решения.
Есть и альтернатива — экспериментальное установление связи между желаемым результатом работы нейроинтерфейса (например, желаемым движением робота или протеза руки) и регистрируемой при этом желании активностью датчиков. Таким образом происходит «обучение» нейроинтерфейса, после которого он работает в режиме «желание определённого движения — команда соответствующим моторам». И, конечно, установленная связь далеко не всегда является точной, устойчивой к ошибкам, к активности других электродов и временным изменениям.
И тем не менее, рынок нейроинтерфейсов уже начал свой осторожный рост.
Рынок нейроинтерфейсов
По прогнозам Мarkets and Markets (октябрь 2016 года), рынок нейроинтерфейсов начнёт расти вслед за исследованиями расстройств и травм мозга, а также нарушений его работы. Кроме того, спрос на биосовместимые материалы будет дополнительно стимулировать рост рынка.
Среди факторов, ограничивающих рост этого рынка, Мarkets-and-markets упоминает прежде всего нехватку квалифицированных технических специалистов для создания и обслуживания сложных нейроинтерфейсов.
И, тем не менее, по прогнозам Аlliedmarketresearch (2015 год), объём рынка нейроинтерфейсов увеличится в период с 2014 года по 2020 год на 12% и к 2020 году станет одной из самых наукоёмких технологий в следующих областях (в порядке убывания доли на рынке): медицина, игры и развлечения, связь и телекоммуникации, «умные» дома.
Интересно, что доля полуинвазивных и инвазивных нейроинтерфейсов на рынке будет суммарно даже больше доли неинвазивных нейроинтерфейсов. «Все мы практически уже киборги», — так сказал в интервью самый известный современный инноватор и изобретатель Элон Маск.
По мнению Аlliedmarketresearch, рост рынка нейроинтерфейсов зависит от развития медицины мозговых нарушений, влияющих на движение частей тела, совершенствование инфраструктуры здравоохранения в динамично развивающихся странах, таких как Индия и Китай, а также использования сенсорных технологий и нейротехнологий в области игр и развлечений.
Среди крупных игроков, работающих на рынке нейроинтерфейсов — прежде всего американская Mind Technologies, а также ирландская Covidien, австралийская Compumedics, американская Natus Medical, японская Nihon Kohden, американские Integra Life Sciences, CAS Medical Systems и Advanced Brain Monitoring.
Нейроинтерфейс у вас дома
Первое применение нейроинтерфейсов в области игр и развлечений — это произведённая в 2003 году шведской компанией Interactive Productline настольная игра Mindball, в которой два игрока с помощью электрической активности своего мозга управляют катящимся по столу мячиком.
Сейчас на рынке развлекательных нейроинтерфейсов можно выделить трёх основных игроков: NeuroSky, Emotiv и OCZ.
Говоря об игровых нейроинтерфейсах, следует упомянуть связанную с ними иллюзию. Пользователь игровых НКИ — как коммерческих, так и созданных индивидуально — обычно считает что то, что он производит с их помощью, является следствием команд, желаний и состояний его мозга (то же написано и в рекламных буклетах).
В реальности электрическое поле, создаваемое на поверхности кожи даже небольшим напряжением подкожных мышц, превосходит электричество, вырабатываемое мозгом. Поэтому обычно напряжение лицевых мышц, сопровождающее «попытки напрячь мысль», фактически и управляет всеми игровыми НКИ.
Будущее нейроинтерфейсов
И, тем не менее, нейроинтерфейсы являются, пожалуй, одной из самых фантастических технологий, разработка которых приближает нас к новому, непохожему на сегодня, миру будущего.
НКИ потенциально позволяют, например, читать и записывать мысли. Сейчас нас отделяет от возможности определения того, о чём думает другой человек, лишь проблема отсутствия достаточно надёжных алгоритмов обработки регистрируемой информации. Впрочем, определить, например, думает ли человек о движении, вспоминает ли произошедший ранее разговор или представляет какой-то визуальный образ, можно уже сегодня.
Уже сейчас существуют исследования, способные «увидеть» изображения по их образам в зрительной коре мозга. Уже получено первое изображение сна. Пока соответствующее разрешение не превосходит нескольких пикселей — из-за проблемы неточности контакта электродов.
В будущем, когда НКИ будут распространены повсеместно, кто-то может использовать их для визуальных или звуковых спам-галлюцинаций или передавать ложную информацию.
Глубокая стимуляция мозга сейчас успешно используется для лечения болезни Паркинсона, а в будущем может быть успешно использована как для стирания, так и для создания воспоминаний, снов и визуальных образов.
Нейроинтерфейсы — потенциально очень мощная технология, она способна существенно изменить не только человеческое общество, но и самого человека, каким мы его знаем сегодня. Именно нейроинтерфейсы вместе с искусственным интеллектом и биотехнологиями будут способствовать превращению человека в новый кибербиологический вид, и далее — в новый тип организации материи, называемый футурологами и философами мыслящей материей.
