Нейротон. Занимательные истории о нервном импульсе

По этическим соображениям установка инвазивных имплантатов в мозг человека не даёт широкого простора для исследователей, а экспериментировать над собственным мозгом подобно Филу Кеннеди готовы не многие.

Поэтому на практике большинство исследователей отдаёт предпочтение конструированию неинвазивных1 нейрокомпьютерных интерфейсов, основанных на анализе данных электроэнцефалографии (ЭЭГ).

По типу используемых проявлений ЭЭГ они делятся на экзогенные и эндогенные.

Экзогенные НКИ основаны на анализе паттернов активности, возникающих в ответ на внешние стимулы, эндогенные – на анализе паттернов, возникающих произвольно в соответствии с намерениями и мысленными образами испытуемых.

Экзогенные НКИ используют естественные реакции мозга на внешние стимулы и поэтому не требуют интенсивной тренировки. К ним относятся НКИ, основанные на анализе компонента P300 2, и НКИ, основанные на анализе так называемых устойчивых зрительных вызванных потенциалов.

P300 – это эндогенный компонент связанного с событием потенциала (ERP), который имеет положительное отклонение, и возникает при записи электроэнцефалограммы спустя примерно 300 мс после получения редкого стимула, не важно, зрительного, слухового или соматосенсорного, на фоне частых незначимых стимулов. P300 бессознательно активируется каждый раз, когда мозг испытуемого обнаруживает целевой стимул (редкое событие), имеет длительность около 300 – 400 мс и положительную амплитуду 5 – 15 мкВ. Максимальное значение P300 наблюдается под центральным (Pz) электродом. P300 зависит от сосредоточенности испытуемого, но не от физических параметров стимула.

Наиболее известный НКИ, основанный на использовании P300 – это почти традиционное устройство для печатания символов. В этом НКИ на экран монитора в виде матрицы размерностью 6×6 выводятся буквы и некоторые другие символы и команды. Каждые 125 мс высвечивается один ряд или одна колонка матрицы, выбранные в случайном порядке. Испытуемому даётся инструкция считать, сколько раз высвечивались ряд и колонка, содержащие задуманный символ. Эффект P300 появляется только тогда, когда предъявляемый испытуемому ряд или колонка содержат этот символ.

После предъявления всех 12 рядов и колонок суммировались вызванные реакции на предъявление каждой колонки и каждого ряда. Всего таких сумм получается 36, по числу различных комбинаций рядов и колонок. Наибольшая сумма соответствует комбинации того ряда и той колонки, которые оба содержали задуманный символ.

Несмотря на то, что первый подобный НКИ был предложен ещё в 1988 году, этот тип интерфейса продолжает активно совершенствоваться в направлении повышения его информационной производительности, которая достигает 10 бит3 в минуту. (Для сравнения, радиотелеграфист средней квалификации работает в диапазоне скоростей 60—100 букв или цифр в минуту.)

В других экзогенных НКИ, основанных на анализе устойчивых зрительных вызванных потенциалов, испытуемому предъявляется экран компьютера, на котором изображено несколько объектов, которые высвечиваются с различными частотами, превышающими 6 Гц. Испытуемый может произвольно фокусировать внимание на одном из объектов. Тот объект, который выбрал испытуемый, может быть идентифицирован по соответствующей ему частоте устойчивых вызванных потенциалов. НКИ такого типа имеют информационную производительность – до 12 бит в минуту.

Эндогенные НКИ основаны на анализе медленных корковых потенциалов (МКП) и сенсомоторных ритмов. Негативный сдвиг МКП ассоциируется с подготовкой к движению и другими функциями коры, требующими увеличения её активности.

Ещё в начале 80-х было замечено, что игра в мяч, наблюдение за игроками и воображение игры вызывают активность одинаковых участков коры мозга. А человек способен произвольно управлять МКП. Эта способность легла в основу НКИ, названного «устройством передачи мысли» и описанному в 1999 году. МКП выделялся с помощью фильтрации и вычитания электроокулограммы4 и показывался испытуемому на экране монитора в виде временно́й развёртки.

Тренировки занимали от нескольких недель до месяцев. Когда число правильных сдвигов МКП достигало 75%, НКИ соединялся с генератором букв. Выбранная буква могла быть указана с помощью последовательности бинарных выборов. Например, вначале можно было указать первую или вторую половину алфавита, затем половину от этой половины и т. д., пока не будет указана сама буква. При таком алгоритме на каждую букву требуется 5 последовательных команд.

Можно, естественно, усовершенствовать алгоритм, учитывая при таком выборе частоту встречаемости букв в речи, как в алгоритме Шеннона – Фано. Однако в любом случае производительность составляла всего от 2 до 36 слов в час.

Гораздо большую производительность показали НКИ, основанные на анализе сенсомоторных ритмов. В них используется хорошо известные реакции десинхронизации и синхронизации в ответ на воображение движений. Движение, воображение движения или наблюдение за движением некоторого исполнительного о́ргана обычно сопровождается уменьшением мю-ритма в корковых представительствах соответствующего о́ргана. Такое уменьшение называется десинхронизацией, связанной с событием. Увеличение мю-ритма т. е. синхронизация, связанная с событием, наблюдается по окончании движения, во время расслабления.

Поскольку представительства различных органов (например, левой и правой руки) разнесены по коре на довольно большие расстояния, по локализации мю-ритма можно достаточно точно определить, движение какого исполнительного о́ргана воображает испытуемый. Поэтому НКИ, основанные на воображении движений различных органов тела, имеют наибольшую производительность, достигая скорости передачи информации до 35 бит в минуту.

НКИ, основанные на анализе паттернов ЭЭГ, соответствующих воображению различных движений, продолжают совершенствоваться как за счёт улучшения классификаторов НКИ, так и за счёт улучшения методов тренировки испытуемых.

Наиболее распространены НКИ, основанные на регистрации ЭЭГ, т. к. они являются неинвазивными и поэтому их использование не требует специальных медицинских показаний, кроме того, они дёшевы, компактны и транспортабельны.

Однако набирают популярность неинвазивные НКИ на основе наблюдения за гемодинамической активностью участков мозга, которая регистрируется с помощью функциональной магниторезонансной томографии (ФМРТ) или ближней инфракрасной спектроскопии (БИКС). Первая связана с изменением концентраций окисленного и восстановленного гемоглобина в областях мозга, где нейронная активность увеличена. Регистрация сигналов БИКС основана на зависимости поглощения инфракрасного излучения от концентрации окисленного и восстановленного гемоглобина.

В последние годы обсуждается даже фантастическая возможность введения в мозг через кровеносную систему так называемой нейронной пыли (neural dust) – множества микрочастиц, каждая из которых является пьезодатчиком, преобразующим электрическую активность мозга в ультразвуковой сигнал, регистрируемый на поверхности головы. В перспективе освоение этой технологии могло бы на порядки увеличить возможности НКИ.

1 Не связанный с проникновением через естественные внешние барьеры организма

2 Колебание P300 (по́зднее позитивное колебание). Впервые этот феномен был описан в 1965 г. С. Саттоном как позитивная волна ЭЭГ, амплитуда которой зависит не от физических характеристик стимула, а от степени неопределённости, разрешаемой при его предъявлении.

3 Бит – единица измерения количества информации. 1 бит информации – символ или сигнал, который может принимать два значения: включено или выключено, да или нет.

4 Электроокулография – исследование глазных мышц и наружного слоя сетчатки благодаря изменениям биопотенциалов во время движения глаза и стимуляции сетчатки, и переводу зарегистрированных изменений в графическое представление.

Экзокортекс

Развитие биоинженерии в далёком будущем может привести к появлению экзокортекса.

Экзокортекс (др. – греч. ἔξω [exō] – вне, снаружи; лат. cortex – кора) – внешняя система обработки информации, которая поможет усилить интеллект или выступить нейропротезом собственно ума.

Людей с вживлёнными подобными устройствами можно будет называть киборгами.

В дальнейшем, в качестве экзокортекса может быть использован мозг другого человека. Некоторые теоретики считают, что экзокортекс сможет дать возможность не только для загрузки сознания человека в компьютер, но и для объединения сознания нескольких людей.

Дорожная карта развития ИИ в России

Стоит ли этим заниматься? Получать образование, тратить время, ресурсы. Будет ли отдача?

В Предисловии я кратко упомянул, о международных программах исследования мозга. В этой главе предлагаю ознакомиться с предполагаемой российской программой.

CNews в конце июля 2019 года опубликовал оказавшийся в его распоряжении Проект дорожной карты по развитию направления «Нейротехнологии и искусственный интеллект» [48]. Документ подготовлен Сбербанком в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».

Параллельно Сбербанк подготовил другой документ на аналогичную тему – проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Документ был написан по поручению Президента России Владимира Путина, в ближайшее время ожидается подписание серии президентских указов по реализации данной стратегии.

Согласно материалам Дорожной карты, мировой рынок решений в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 г. составил $21,5 млрд, а в 2024 г. он достигнет $137,5 млрд. Мировой рынок решений в сфере нейротехнологий в 2018 г. составил $1,3 млрд, в 2024 г. он увеличится до $7 млрд.

Семь субтехнологий искусственного интеллекта

Авторы документа разделяют искусственный интеллект на семь субтехнологий. В отношении каждой из них указывается уровень готовности технологии (УГТ) по шкале от 1 до 9.

УГТ с 1-й по 3-ю – это научные стадии, во время которых проводят научно-исследовательские работы, а в отношении самого́ продукта выявлены и опубликованы фундаментальные принципы.

УГТ 4 – 6 – это экспериментальная стадия, во время которой проводятся опытно-конструкторские работы. В отношении продукта созданы компоненты или макеты, которые проверены в лабораторных условиях.

Наконец, УГТ 7 – 9 – это рыночная стадия. Прототип продукта прошёл демонстрацию в эксплуатационных условиях и идёт подготовка предсерийного или серийного производства. Для каждой субтехнологии также приводится перечень технологий, которые через несколько лет трансформируются в различные решения.

Первая из субтехнологий – это компьютерное зрение: система решений, которые находят, отслеживают и классифицируют объекты. Уровень технологической готовности – шестой. Международными разработками для данной технологии являются технология искусственного восприятия DriveNet от NVidia, Intelligent Vision System от ITRI и интерфейс HoloActive Touch от BMW.

Российский опыт представлен беспилотным автомобилем от «Яндекса», платформой распознавания лиц VisionLabs Luna и голографическая AR-навигационной системой WayRay.

Вторая субтехнология – это обработка естественного языка: система решений, направленных на понимание языка и генерацию грамотного текста, а также создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека. Уровень технологической готовности для данной субтехнологии составляет 6.

Международный опыт в этой субтехнологии представлен виртуальным помощником Cortana в операционной системе Windows, голосовым помощником Siri от Apple и продуктами Gmail и DialogFlow от Google. Российскими продуктами в этой субтехнологии являются разработки ABBYY, голосовой помощник «Алиса» от «Яндекса» и библиотека диалоговых систем DeepPavlov.

Следующая субтехнология — это распознавание и синтез речи: система решений, позволяющих осуществлять перевод речевого запроса в текстовый вид, в том числе анализ тембра и тональности голоса, распознавание эмоций. Уровень технологического развития данной субтехнологии – пять.

Международные продукты в данной сфере представлены голосовым помощником Siri от Apple и решениями компании Call Miner. Российские продукты – это «Алиса» (Yandex. SpeechKit) «Яндекса» и решения компании ЦРТ.

Другая субтехнология – это рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Речь идёт о системе принятия решений, посредством которых процесс выполняется без участия человека, поддержка в выборе решения, а также предсказание объектов, которые будут интересны пользователю по информации его профиля. Уровень готовности технологии – 8.

Международными продуктами в данной области являются рекомендательная система от онлайн-кинотеатра Netflix и система снижения потребления топлива Airbus Fuel Consumption Cycle, разработанная корпорацией Airbus в сотрудничестве со «Сколтехом». Российскими продуктами являются робот «Вера» и голосовой помощник «Алиса» от «Яндекса».

Субтехнология «Перспективные методы и технологии в ИИ» представляет из себя методы и технологии, развитие которых влияет на все нынешние субтехнологии, а также на создание новых субтехнологий в области искусственного интеллекта. Уровень технологической готовности данной субтехнологии находится лишь на отметке 2.

Международные решения для данной субтехнологии представлены службой аналитики Azure Databricks от Microsoft и платформой для высокопроизводительного глубокого обучения NVidia TensorRT. Российские решения представлены продуктом Datana – разработка «Ланит» для управления технологическими и производственными процессами и платформой Smart Open Virtual Assistant для создания, обучения и использования виртуальных помощников.

Субтехнология «Нейропротезирование» представляет собой создание решений, позволяющих человеку взаимодействовать с различными устройствами, а также создание устройств, улучшающих физические и коммуникационные возможности человека. Уровень технологической готовности данной технологии – 5.

Международные продукты для данной субтехнологии представлены Neurosky – чипы для отслеживания мозговой активности человека – и носимым устройством Epoc+ от Emotiv для управления различными девайсами с помощью мозговых усилий. Российские разработки представлены продуктами от «EхoАтлет».

Заключительная субтехнология – это нейроинтерфейсы, нейростимулиция и нейросенсинг. Речь идёт о создании решений, позволяющих отслеживать и влиять на мозговую активность человека. Уровень технологической готовности находится лишь на отметке 3.

Международные продукты представлены устройствами для контроля состояния человека от Philips. Российские решения – это устройства компании «Викиум» для отслеживания, анализа и визуализации мозговой активности.

На реализацию мероприятий данной дорожной карты потребуется 100 млрд руб. до 2024 г. и 180 млрд руб. до 2030 г. В том числе 20 млрд руб. потребуется на финансирование фундаментальных исследований, 40 млрд руб. на поддержку разработок прототипов по всем субтехнологиям, описанным в документе, 120 млрд руб. на поддержку внедрения решений по всем субтехнологиям.

Авторы документа прогнозируют, что до 2030 г. в России в сфере искусственного интеллекта будет функционировать до 1 тыс. компаний. Объём выпуска продукции и услуг в данной сфере увеличится до 100 млрд руб., а объём экспорта до 50 млрд руб.

Число патентов в области искусственного интеллекта превысит 1 тыс., число стартапов также будет более 1 тыс. Объём венчурных инвестиций в капитал российских компаний в сфере искусственного интеллекта превысит $100 млн. В сфере искусственного интеллекта будет работать более 10 тысяч человек.

В области образования вузы будут ежегодно выпускать более 5 тыс. специалистов по ИИ, а вместе с ведущими компаниями будет создано более 100 магистерских программ по ИИ. Более 30% трудоспособного населения будет проходить персональные образовательные программы, охват обучающихся на всех уровнях образования образовательными программами нового поколения также превысит 30%, а доля выпускников, устроившихся по специальности после окончания учебного заведения, превысит 70%.

В области здравоохранения средняя продолжительность жизни в России вырастет до 80 лет. Доля организаций здравоохранения, использующих ИИ при оказании медицинских услуг, диагностики, инвазивных процедур, контроля качества медицинской помощи, при профилактических осмотрах превысит 30%. Доля трудоспособного населения, использующего персональные средства ИИ для самоконтроля и управления здоровья составит 3%.

В сфере госуслуг более 30% учреждений государственного управления будут предоставлять услуги населению с помощью ИИ. Также более половины компаний, использующих государственные услуги, будут получать данные услуги с помощью технологий ИИ.

Более 30% предпринимателей будет использовать в своей деятельности сервисы самопроверки на базе ИИ. Также более 30% контролирующих и надзорных органов будут использовать в своей деятельности технологии ИИ. Доля учреждений госуправления, использующих технологии ИИ, на федеральном уровне превысит 90%, на региональном уровне 50%, на муниципальном – более 30%.

В области аппаратного обеспечения будет завершена разработка отечественных высокоскоростных и энергоэффективных микропроцессоров, показатели которых будут близкими к лучшим зарубежным аналогам, и аппаратно-программной платформы для отечественной ИИ-системы. Также разработаны и выпущены на рынок первые образцы чипов ИИ с готовыми инструментами отладки и комплектов ПО и интеллектуальные устройства на основе отечественных высокоплотных аппаратно-программных комплексов.

В сфере алгоритмов и математических методов будет создано более 10 центров совершенства в области ИИ, а число ведущих зарубежных исследователей в сфере ИИ, привлечённых для работы в России, превысит 100. В международных рецензируемых научных журналах не менее 3% публикаций про ИИ будут созданы с участием российских исследователей.

К 2023 году будет создан первый ЦОД, специализированный под задачи ИИ и построенный на российских ИИ-процессорах. А к 2024 г. будут созданы общедоступные ЦОДы, специализированные под задачи ИИ. Также будут разработаны отечественные решения с облачной архитектурой, предусматривающие интеграцию с действующими информационными системами в сфере здравоохранения.

Кроме того, к 2024 году правовое регулирование в России будет скорректировано для создания упрощённого административно-правового и нормативно-технического порядка тестирования и внедрения разработок в сфере ИИ.

Предостережение

Боюсь, что скоро приставка «нейро-» станет такой же или даже более популярной чем «нано-». И это внесёт большую путаницу в понятия. Вероятно, скоро появятся нейро-телевизоры, нейро-калькуляторы, нейро-мобильные устройства.