Neuralink Илона Маска. Часть вторая: полет над гнездом нейронов
Эксцентричный предприниматель, плейбой, филантроп Илон Маск известен всему миру. Это он решил вывести человечество в космос, колонизировать Марс, сделать мир чище, пересадив нас с автомобилей с ДВС на... БЛА БЛА БЛА (ред.). Пока разворачиваются эти предприятия, он не сидит сложа руки. Он задумал Neuralink, который поможет нам стать новыми людьми. Без границ и без слабостей, как и положено в новом мире (Илона Маска).
Документировать сумасшедшие идеи Маска, как и всегда, вызвался Тим Урбан с WaitButWhy (он писал про искусственный интеллект, колонизацию Марса и SpaceX). Представляем одно из лучших произведений современной научно-популярной журналистики. Далее от первого лица.
Полет над гнездом нейронов
Давайте на секунду отправимся назад во времени, в 50 000 год до нашей эры, украдем кого-нибудь и принесем его в 2017.
Это Бок. Бок, спасибо тебе и твоим людям за то, что вы изобрели язык.
Чтобы отблагодарить тебя, мы хотим показать тебе все невероятные штуки, которые нам удалось построить благодаря твоему изобретению.
Ладно, давайте посадим Бока на самолет, потом в подводную лодку, потом затащим на вершину Бурдж-Халиф. Теперь давайте покажем ему телескоп, телевизор и айфон. И пусть немного посидит в Интернете.
Было весело. Как тебе, Бок?
Да, мы поняли, что ты весьма удивился. На десерт, давайте покажем ему, как мы общаемся друг с другом.
Бок был бы потрясен, если бы узнал, что, несмотря на все волшебные способности, которые люди приобрели в результате диалогов между собой, благодаря умению говорить, процесс нашего общения ничуть не отличается от того, что был в его время. Когда два человека собираются поговорить, они используются технологии возрастом 50 000 лет.
Бок также удивится тому, что в мире, в котором работают удивительные машины, люди, сделавшие эти машины, бродят с теми же биологическими телами, с которыми ходили Бок и его друзья. Как такое возможно?
Вот почему нейрокомпьютерные интерфейсы (НКИ) — подмножество более широкой области нейронной инженерии, которая сама является подмножеством биотехнологий, — так интересны. Мы неоднократно покорили мир своими технологиями, но когда дело доходит до мозгов — нашего главного инструмента — мир технологий ничего нам не дает.
Поэтому мы продолжаем общаться с использованием технологий, изобретенных Боком. Поэтому я набираю это предложение в 20 раз медленнее, чем думаю, и поэтому болезни, связанные с мозгом, по-прежнему уносят слишком много жизней.
Но через 50 000 лет после того самого великого открытия мир может измениться. Следующим рубежом мозга будет он сам.
Есть много разных вариантов возможных нейрокомпьютерных интерфейсов (которые иногда называют интерфейсом «мозг — компьютер» или «мозг — машина»), которые пригодятся для разных вещей. Но все, кто работает над НКИ, пытаются решить один, второй или оба этих вопроса:
1.Как я буду извлекать нужную информацию из мозга
2.Как я буду посылать нужную информацию в мозг?
Первое касается вывода мозга — то есть записи того, что говорят нейроны. Второе касается внедрения информации в естественный поток мозга или изменение этого естественного потока каким-то образом — то есть стимулирование нейронов.
Два этих процесса постоянно протекают в вашей голове. Прямо сейчас ваши глаза выполняют определенный набор горизонтальных движений, которые позволяют вам прочитать это предложение. Это нейроны мозга выводят информацию в машину (ваши глаза), а машина получает команду и реагирует. И когда ваши глаза движутся определенным образом, фотоны с экрана проникают в вашу сетчатку и стимулируют нейроны в затылочной доли вашей коры, позволяя картинке мира попасть вам в сознание. Затем эта картинка стимулирует нейроны в другой части вашего мозга, которая позволяет вам обрабатывать информацию, заключенную в картинке, и извлекать смысл из предложения.
Ввод и вывод информации — вот что делают нейроны мозга. Вся индустрия НКИ хочет присоединиться к этому процессу.
Поначалу кажется, что это не такая сложная задача. Ведь мозг — это просто шарик холодца. И кора — часть мозга, которую мы хотим присовокупить к нашей записи и стимулированию — это просто салфетка, удобно расположенная на внешней части мозга, где к ней легко можно получить доступ. Внутри коры работают 20 миллиардов нейронов — 20 миллиардов маленьких транзисторов, которые могут дать нам совершенно новый способ контроля нашей жизни, здоровья и мира, если мы научимся с ними работать. Неужели их так сложно понять? Нейроны маленькие, но ведь мы знаем, как расщепить атом. Диаметр нейрона в 100 000 раз больше атома. Если бы атом был леденцом, нейрон был бы километровым в поперечнике — так что мы точно должны уметь работать с такими величинами. Правильно?
В чем же проблема?
С одной стороны, это правильные мысли, потому что они приводят к прогрессу в области. Мы действительно можем это сделать. Но как только вы начинаете понимать, что на самом деле происходит в мозге, сразу становится очевидно: это самая сложная задача для человека.
***
Это напомнило мне, почему я люблю работать с мозгом, который выглядит милым и чистым, как этот:
Потому что настоящий мозг очень неприятный и грустный на вид. Люди грубоваты.
Но весь последний месяц я провел на дне мерцающего, залитого кровью раздела изображений Google, и теперь вам придется тоже с ним ознакомиться. Поэтому расслабьтесь.
Теперь давайте зайдем издалека. В биологии есть такой момент — он иногда заставляет задуматься, и мозг тоже порой заставляет по самое не хочу. Первое — это ситуация с матрешкой в вашей голове.
Под вашими волосами кожа, а под ней — вы думали череп? — нет, там 19 пунктов, а потом только череп. Затем идет череп и еще целый букет штучек, которые ждут на пути к мозгу.
Вот полный обзор на примере головы, кажется, свиньи.
Слева вы видите кожу (розовую), затем два слоя скальпа, затем череп, затем твердую мозговую оболочку, арахноид, а справа мозг, покрытый только мягкой оболочкой.
Как только мы снимаем все лишнее, мы остаемся тет-а-тет с этим умным парнем.
Эта странная на вид штука — один из самых сложных известных объектов во Вселенной — килограмм, как говорит нейроинженер Тим Хансон, «одного из самых информационно плотных, структурных и самоорганизованных веществ среди всех известных». Все это работает при помощи всего 20 Вт энергии (компьютер эквивалентной мощности кушает 24 000 000 Вт).
Но ведь в этом все мы. Ты смотришь в зеркало, видишь свое тело и свое лицо и думаешь, что это ты, но на самом деле это лишь машина, которой ты управляешь. По сути, ты — это странный на вид желеобразный шар. Как тебе такая аналогия?
Учитывая странность всего этого, не стоит винить Аристотеля или древних египтян, а также многих других за то, что они считали мозг бессмысленной черепной начинкой. Аристотель считал, что сердце было центром разума.
***
Но давайте вернемся к "самой сложной задаче человека"(разработка нейрокомпьютерного интерфейса).
Как же ученые и инженеры будут справляться с этой ситуацией?
Они стараются выжать максимум из инструментов, которые у них есть сейчас — инструментов, используемых для записи или стимулирования нейронов. Давайте изучим варианты.
ЭГГ
Масштабы: высокие
Разрешение: очень низкое пространственно, средне-высокое временное
Инвазивность: неинвазивный
Изобретенная почти сто лет назад ЭЭГ (электроэнцефалография) накладывает на голову множество электродов. Вот так:
ЭЭГ — это определенно технология, которая будет выглядеть забавно примитивной для людей 2050 года, но на данный момент это один из немногих инструментов, которые можно использовать с абсолютно неинвазивными НКИ. ЭЭГ регистрирует электрическую активность в различных областях головного мозга, отображая результаты следующим образом:
Графики ЭЭГ могут выявлять информацию о таких медицинских проблемах, как эпилепсия, отслеживать режим сна или определять состояние дозы анестезии.
Главный недостаток — пространственное разрешение. У ЭЭГ его нет. Каждый электрод регистрирует только среднее значение — векторную сумму зарядов от миллионов или миллиардов нейронов (размытое из-за черепа).
Представьте, что мозг — это бейсбольный стадион, его нейроны — это люди в толпе, а информация, которую мы хотим получить, будет вместо электрической активности производной голосовых связок. В таком случае ЭЭГ будет группой микрофонов за пределами стадиона, за его внешними стенами. Вы сможете услышать, когда толпа начнет скандировать и даже сможете предугадать, о чем она примерно кричит. Вы сможете разобрать отличительные сигналы, если будет тесная борьба или кто-то будет побеждать. Возможно, вы также разберете, если случится что-то необычное. На этом всё.
ЭКоГ
Масштабы: высокие
Разрешение: низкое пространственное, высокое временное
Инвазивность: присутствует
ЭКоГ (электрокортикография) похожа на ЭЭГ, поскольку тоже использует электроды на поверхности — только помещает их под череп на поверхность мозга.
Стремно. Но эффективно — намного эффективнее ЭЭГ. Возвращаясь к аналогии с нашим стадионом, микрофоны ЭКоГ находятся внутри стадиона и ближе к толпе. Поэтому звук будет много чище, чем у микрофонов ЭЭГ за пределами стадиона, и ЭКоГ смогут различать звуки отдельных сегментов толпы. Но это улучшение стоит денег — требует инвазивной хирургии. Но по мерками инвазивной хирургии, это вмешательство не такое уж и плохое. Как сказал мне один хирург, «поместить начинку под твердую мозговую оболочку можно относительно неинвазивно. Придется проделать дыру в голове, но это не так страшно».
Потенциал локального поля (LFP)
Масштабы: малые
Разрешение: средне-низкое пространственное, высокое временное
Инвазивность: высокая
Давайте перейдем с поверхностных электродных дисков к микроэлектродам — крошечным иголочкам, которые хирурги втыкают в мозг.
Способ работы локальных полевых потенциалов прост — вы берете сверхтонкую иглу с электродным кончиком и вставляете ее на один-два миллиметра в кору. Там она собирает среднее значение электрических зарядов со всех нейронов в определенном радиусе электрода.
На бейсбольном стадионе LFP — это один микрофон, висящий над одной секцией с сиденьями, снимающий четкий звук в этой области и, возможно, на секунду-другую выхватывающий отдельный голос тут и там — но по большей части он ощущает общую вибрацию.
И совсем новая разработка это многоэлектродный массив, который представляет в своей основе идею LFP, только состоит из 100 LFP одновременно. Многоэлектродный массив выглядит вот так:
Крошечный квадрат 4 на 4 мм с 100 кремниевых электродов на нем. Вот еще один, здесь вы можете увидеть, насколько острые электроды — несколько микрон на самом кончике:
Регистрация отдельных единиц
Масштабы: крошечные
Разрешение: сверхвысокое
Инвазивность: очень высокая
Регистрация отдельных единиц также задействует игольчатый электрод, но их кончики делают очень острыми и сопротивление тоже повышают. За счет этого вытесняется большая часть шума и электрод практически ничего не улавливает, пока не окажется очень близко к нейрону (где-то в 50 мкм), и сигнал этого нейрона будет достаточно силен, чтобы преодолеть стенку электрода с высоким сопротивлением. Получая отдельные сигналы от одного нейрона и не имея фонового шума, этот электрод может наблюдать за личной жизнью этого нейрона. Наименьший возможный масштаб, максимально возможное разрешение.
Некоторые электроды хотят вывести отношения на следующий уровень и применяют метод локальной фиксации потенциала (patch clamp), который позволяет убрать кончик электрода и оставить лишь крохотную трубку, стеклянную пипетку, которая будет непосредственно засасывать клеточную мембрану нейрона и проводить более тонкие измерения.
На нашем стадионе, регистрация отдельных единиц будет выглядеть как однонаправленный микрофон, закрепленный на воротнике одного толстяка. Локальная фиксация потенциала — это микрофон у кого-нибудь в горле, записывающий точное движение голосовых связок. Это прекрасный способ узнать о переживаниях человека об игре, но они будут вырваны из контекста, и по ним никак нельзя будет судить о происходящим в игре или о самом человеке.
Это все, что у нас есть. По крайней мере что мы используем довольно часто. Эти инструменты одновременно очень продвинутые и покажутся технологиями каменного века людям будущего, которые не поверят, что нам приходилось выбирать одну из технологий, вскрывать черепушку, чтобы получить качественные записи о работе мозга.
Но при всей их ограниченности, эти инструменты научили нас многому о мозге и привели к созданию первых любопытных нейрокомпьютерных интерфейсов. Подробнее о них в следующей части.