Las neurointerfaces, tecnologías que conectan el cerebro y la computadora, se están convirtiendo gradualmente en una rutina: ya hemos visto cómo, con la ayuda de órdenes mentales, una persona puede controlar una prótesis o escribir texto en una computadora. ¿Significa esto que las promesas de los escritores de ciencia ficción que escribieron sobre la lectura completa de pensamientos usando una computadora o incluso sobre la transferencia de la conciencia humana a una computadora pronto se convertirán en una realidad? El mismo tema - "Personalidad aumentada" - en 2019 está dedicado al concurso de cuentos de ciencia ficción "Future Time", organizado por la fundación benéfica Sistema. Junto con los organizadores de la competencia, los editores de N + 1 descubrieron de qué son capaces las interfaces neuronales modernas y si realmente podemos crear una conexión cerebro-computadora completa. Y Alexander Kaplan nos ayudó en esto,fundador del primer laboratorio de interfaz ruso en la Universidad Estatal Lomonosov de Moscú.
Hackear el cuerpo
Neil Harbisson tiene acromatopsia congénita, lo que le ha privado de la visión de los colores. El británico, decidiendo engañar a la naturaleza, implantó una cámara especial que convierte el color en información sonora y la envía al oído interno. Neil se considera el primer cyborg reconocido oficialmente por el estado.
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En 2012, en los Estados Unidos, Andrew Schwartz de la Universidad de Pittsburgh hizo una demostración de una paciente paralizada de 53 años que, usando electrodos implantados en su cerebro, envió señales a un robot. Aprendió tanto a controlar el robot que pudo servirse una barra de chocolate.
En 2016, en el mismo laboratorio, un paciente de 28 años con una lesión espinal grave extendió una mano artificial controlada por el cerebro a Barack Obama que lo visitó. Los sensores en la mano permitieron al paciente sentir el apretón de manos del 44º presidente de los Estados Unidos.
La biotecnología moderna permite a las personas "romper" las limitaciones de sus cuerpos, creando una simbiosis entre el cerebro humano y la computadora. Parece que todo apunta a que la bioingeniería pronto se convertirá en parte de la vida cotidiana.
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¿Qué pasará después? El filósofo y futurista Max More, seguidor de la idea del transhumanismo, desde finales del siglo pasado viene desarrollando la idea de la transición del hombre a una nueva etapa evolutiva utilizando, entre otras cosas, las tecnologías informáticas. En la literatura y el cine de los dos últimos siglos, se ha ido deslizando un juego similar de la imaginación futurista.
En el mundo de la novela de ciencia ficción Neuromancer de William Gibbson, publicada en 1984, se han desarrollado implantes que permiten a su usuario conectarse a Internet, ampliar las capacidades intelectuales y revivir recuerdos. Masamune Shiro, autor del manga de ciencia ficción de culto japonés "Ghost in the Shell" filmado recientemente en los EE. UU., Describe un futuro en el que cualquier órgano puede ser reemplazado por biónica, hasta la transferencia completa de la conciencia al cuerpo de un robot.
¿Hasta dónde pueden llegar las interfaces neuronales en un mundo donde, por un lado, la ignorancia multiplica las fantasías y, por otro lado, las fantasías a menudo resultan ser providencia?
Diferencia de potencial
El sistema nervioso central (SNC) es una red de comunicación compleja. Hay más de 80 mil millones de neuronas solo en el cerebro, y hay billones de conexiones entre ellas. Cada milisegundo dentro y fuera de cualquier célula nerviosa, la distribución de iones positivos y negativos cambia, determinando cómo y cuándo reaccionará a una nueva señal. En reposo, la neurona tiene un potencial negativo en relación con el medio ambiente (en promedio -70 milivoltios) o "potencial de reposo". En otras palabras, está polarizado. Si una neurona recibe una señal eléctrica de otra neurona, para que se transmita más, los iones positivos deben ingresar a la célula nerviosa. Se produce la despolarización. Cuando la despolarización alcanza un valor umbral (aproximadamente -55 milivoltios, sin embargo, este valor puede variar),la célula se excita y deja entrar cada vez más iones cargados positivamente, lo que crea un potencial positivo o "potencial de acción".
Potencial de acción.
Además, el potencial de acción a lo largo del axón (canal de comunicación celular) se transmite a la dendrita, el canal receptor de la siguiente célula. Sin embargo, el axón y la dendrita no están conectados directamente y el impulso eléctrico no puede pasar simplemente de uno a otro. El lugar de contacto entre ellos se llama sinapsis. Las sinapsis producen, transmiten y reciben neurotransmisores, compuestos químicos que "envían" directamente una señal desde el axón de una célula a la dendrita de otra.
Cuando el impulso llega al final del axón, libera neurotransmisores en la hendidura sináptica, cruzando el espacio entre las células y adhiriéndose al final de la dendrita. Obligan a la dendrita a dejar entrar iones cargados positivamente, pasar del potencial de reposo al potencial de acción y transmitir una señal al cuerpo celular.
El tipo de neurotransmisor también determina qué señal se enviará posteriormente. Por ejemplo, el glutamato conduce a la activación neuronal, el ácido gamma-aminobutírico (GABA) es un mediador inhibidor importante y la acetilcolina puede hacer ambas cosas dependiendo de la situación.
Así es como se ve una neurona esquemáticamente:
Diagrama de neuronas.
Y así es como se ve en realidad:
Neurona bajo el microscopio.
Además, la respuesta de la célula receptora depende del número y el ritmo de los impulsos entrantes, la información procedente de otras células, así como del área del cerebro desde la que se envió la señal. Varias células auxiliares, los sistemas endocrino e inmunológico, el entorno externo y la experiencia previa: todo esto determina el estado del sistema nervioso central en este momento y, por lo tanto, afecta el comportamiento humano.
Y aunque, según lo entendemos, el sistema nervioso central no es un conjunto de "cables", el trabajo de las neurointerfaces se basa precisamente en la actividad eléctrica del sistema nervioso.
Salto positivo
La principal tarea de la neurointerfaz es decodificar la señal eléctrica proveniente del cerebro. El programa tiene un conjunto de "plantillas" o "eventos" que constan de varias características de señal: frecuencias de vibración, picos (picos de actividad), ubicaciones en la corteza, etc. El programa analiza los datos entrantes e intenta detectar estos eventos en ellos.
Los comandos enviados dependen del resultado obtenido, así como de la funcionalidad del sistema en su conjunto.
Un ejemplo de tal patrón es el potencial evocado P300 (Positivo 300), que a menudo se usa para los llamados deletreos: mecanismos para escribir texto usando señales cerebrales.
Cuando una persona ve el símbolo que necesita en la pantalla, después de 300 milisegundos, se puede detectar un salto positivo en el potencial eléctrico en el registro de la actividad cerebral. Al detectar el P300, el sistema envía un comando para imprimir el carácter correspondiente.
En este caso, el algoritmo no puede detectar el potencial de una vez debido al nivel de ruido de la señal por actividad eléctrica aleatoria. Por lo tanto, el símbolo debe presentarse varias veces y los datos obtenidos deben promediarse.
Además de un cambio de potencial de un solo paso, la neurointerfaz puede buscar cambios en la actividad rítmica (es decir, oscilatoria) del cerebro causada por un evento determinado. Cuando un grupo suficientemente grande de neuronas entra en un ritmo sincrónico de fluctuaciones de actividad, esto puede detectarse en el espectrograma de señales en forma de ERS (sincronización relacionada con eventos). Si, por el contrario, hay una desincronización de las oscilaciones, entonces el espectrograma contiene ERD (desincronización relacionada con eventos).
En el momento en que una persona realiza o simplemente imagina un movimiento de la mano, la ERD se observa en la corteza motora del hemisferio opuesto a una frecuencia de oscilación de aproximadamente 10 a 20 hercios.
Esta y otras plantillas se pueden asignar al programa manualmente, pero a menudo se crean en el proceso de trabajar con cada individuo específico. Nuestro cerebro, al igual que las características de su actividad, es individual y requiere la adaptación del sistema a él.
Electrodos de registro
La mayoría de las neurointerfaces usan electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad, es decir, un método no invasivo de neuroimagen, debido a su relativa simplicidad y seguridad. Los electrodos adheridos a la superficie de la cabeza registran el cambio en el campo eléctrico causado por el cambio en el potencial de las dendritas después de que el potencial de acción ha “cruzado” la sinapsis.
En el momento en que los iones positivos penetran en la dendrita, se forma un potencial negativo en el entorno circundante. En el otro extremo de la neurona, los iones con la misma carga comienzan a salir de la célula, creando un potencial positivo en el exterior, y el espacio que rodea a la neurona se convierte en un dipolo. El campo eléctrico que se propaga desde el dipolo se registra mediante un electrodo.
Desafortunadamente, el método tiene varias limitaciones. El cráneo, la piel y otras capas que separan las células nerviosas de los electrodos, aunque son conductores, no son tan buenos como para no distorsionar la información sobre la señal.
Los electrodos son capaces de registrar solo la actividad total de muchas neuronas vecinas. La principal contribución al resultado de la medición proviene de las neuronas ubicadas en las capas superiores de la corteza, cuyos procesos son perpendiculares a su superficie, porque son ellas las que crean el dipolo, cuyo campo eléctrico es el que mejor capta el sensor.
Todo esto conduce a la pérdida de información de estructuras profundas y una disminución de la precisión, por lo que el sistema se ve obligado a trabajar con datos incompletos.
Los electrodos invasivos, implantados en la superficie o directamente dentro del cerebro, permiten una precisión mucho mayor.
Si la función deseada está asociada con las capas superficiales del cerebro (por ejemplo, actividad motora o sensorial), entonces la implantación se limita a la trepanación y la unión de electrodos a la superficie de la corteza. Los sensores leen la actividad eléctrica total de muchas células, pero esta señal no está tan distorsionada como en el EEG.
Si la actividad localizada más profundamente es importante, entonces los electrodos se insertan en la corteza. Incluso es posible registrar la actividad de neuronas individuales utilizando microelectrodos especiales. Desafortunadamente, la técnica invasiva representa un peligro potencial para los humanos y se usa en la práctica médica solo en casos extremos.
Sin embargo, existe la esperanza de que la técnica sea menos traumática en el futuro. La empresa estadounidense Neuralink planea implementar la idea de introducir de manera segura miles de electrodos delgados y flexibles sin perforar el cráneo, utilizando un rayo láser.
Varios otros laboratorios están trabajando en sensores biodegradables que eliminarán electrodos del cerebro.
¿Plátano o naranja?
La grabación de señales es solo el primer paso. A continuación, debe "leerlo" para determinar las intenciones detrás de él. Hay dos formas posibles de decodificar la actividad cerebral: dejar que el algoritmo seleccione las características relevantes del propio conjunto de datos, o darle al sistema una descripción de los parámetros a buscar.
En el primer caso, el algoritmo, no limitado por los parámetros de búsqueda, clasifica la propia señal "sin procesar" y encuentra elementos que predicen intenciones con la mayor probabilidad. Si, por ejemplo, un sujeto piensa alternativamente en el movimiento con su mano derecha e izquierda, entonces el programa puede encontrar los parámetros de señal que distinguen al máximo una opción de la otra.
El problema con este enfoque es que los parámetros que describen la actividad eléctrica del cerebro son demasiado multidimensionales y los datos son demasiado ruidosos con varios ruidos.
Con el segundo algoritmo de decodificación, es necesario saber de antemano dónde y qué buscar. Por ejemplo, en el ejemplo del deletreo P300 descrito anteriormente, sabemos que cuando una persona ve un símbolo, el potencial eléctrico cambia de cierta manera. Enseñamos al sistema a buscar estos cambios.
En tal situación, la capacidad de descifrar las intenciones de una persona está ligada a nuestro conocimiento de cómo las funciones cerebrales están codificadas en la actividad neuronal. ¿Cómo se manifiesta esta o aquella intención o estado en la señal? Desafortunadamente, en la mayoría de los casos no tenemos una respuesta a esta pregunta.
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Se están realizando investigaciones neurobiológicas sobre la función cognitiva, pero, sin embargo, podemos descifrar una fracción muy pequeña de las señales. El cerebro y la conciencia siguen siendo para nosotros una "caja negra" por ahora.
Alexander Kaplan, neurofisiólogo, Doctor en Ciencias Biológicas y fundador del Laboratorio de Neurofisiología y Neurointerfaces de la Universidad Estatal Lomonosov de Moscú, quien recibió la primera subvención en Rusia para el desarrollo de una neurointerfaz para la comunicación entre el cerebro y una computadora, dice que los investigadores pueden descifrar automáticamente algunas intenciones humanas o imágenes imaginadas por ellos basándose en EEG …
Sin embargo, por el momento, no hay más de una docena de tales intenciones e imágenes. Estos son, por regla general, estados asociados con la relajación y la tensión mental o con la representación de movimientos de partes del cuerpo. E incluso su reconocimiento ocurre con errores: por ejemplo, para establecer mediante el EEG que una persona tiene la intención de apretar la mano derecha en un puño, incluso en los mejores laboratorios es posible en no más del 80-85 por ciento del número total de intentos.
Y si intenta comprender a partir del EEG si una persona imagina un plátano o una naranja, entonces el número de respuestas correctas solo superará ligeramente el nivel de adivinanzas aleatorias.
Lo más triste es que no ha sido posible mejorar la confiabilidad de los sistemas de neurointerfaz en el reconocimiento de intenciones humanas por EEG y expandir la lista de tales intenciones durante más de 15 años, a pesar de los importantes avances en el desarrollo de algoritmos y tecnología informática logrados durante el mismo tiempo.
Aparentemente, el EEG refleja solo una pequeña parte de la actividad mental de una persona. Por lo tanto, los sistemas de neurointerfaces deben abordarse con expectativas moderadas y delinear claramente las áreas de su aplicación real.
Perdido en la traducción
¿Por qué no podemos crear un sistema que haga lo que el cerebro puede hacer fácilmente? En resumen, la forma en que funciona el cerebro es demasiado compleja para nuestras capacidades analíticas y computacionales.
Primero, no conocemos el "lenguaje" en el que se comunica el sistema nervioso. Además de la serie de impulsos, se caracteriza por muchas variables: las características de las vías y las propias células, las reacciones químicas que ocurren en el momento de la transferencia de información, el trabajo de las redes neuronales vecinas y otros sistemas corporales.
Además del hecho de que la "gramática" de este "lenguaje" es compleja en sí misma, puede diferir en diferentes pares de células nerviosas. La situación se ve agravada por el hecho de que las reglas de comunicación, así como las funciones de las células y las relaciones entre ellas, son todas muy dinámicas y cambian constantemente bajo la influencia de nuevos eventos y condiciones. Esto aumenta exponencialmente la cantidad de información que debe tenerse en cuenta.
Los datos que describen completamente la actividad cerebral simplemente ahogarán cualquier algoritmo que se comprometa a analizarla. Por tanto, decodificar intenciones, recuerdos, movimientos es prácticamente una tarea insoluble.
El segundo obstáculo es que no sabemos mucho acerca de las funciones cerebrales que estamos tratando de detectar. ¿Qué es la memoria o la imagen visual, de qué están hechas? La neurofisiología y la psicología han estado tratando de responder estas preguntas durante mucho tiempo, pero hasta ahora hay pocos avances en la investigación.
Las funciones más simples como las funciones motoras y sensoriales tienen la ventaja en este sentido, ya que se entienden mejor. Por lo tanto, las interfaces neuronales disponibles actualmente interactúan principalmente con ellas.
Son capaces de reconocer sensaciones táctiles, movimiento imaginario de una extremidad, respuesta a la estimulación visual y reacciones simples a eventos ambientales, como una respuesta a un error o un desajuste entre el estímulo esperado y el real. Pero una mayor actividad nerviosa sigue siendo un gran secreto para nosotros hoy.
Comunicación bidireccional
Hasta ahora, solo hemos discutido la situación de la lectura unidireccional de información sin ninguna influencia hacia atrás. Sin embargo, hoy en día ya existe una tecnología para transmitir señales desde una computadora al cerebro: CBI (interfaz computadora-cerebro). Hace que el canal de comunicación de la neurointerfaz sea bidireccional.
La información (por ejemplo, sonido, sensaciones táctiles e incluso datos sobre el funcionamiento del cerebro) ingresa a la computadora, se analiza y, mediante la estimulación de las células del sistema nervioso central o periférico, se transmite al cerebro. Todo esto puede ocurrir sin pasar por alto los órganos naturales de percepción y se utiliza con éxito para reemplazarlos.
Según Alexander Kaplan, en la actualidad ya no existen restricciones teóricas para equipar a una persona con "órganos" sensoriales artificiales conectados directamente a las estructuras cerebrales. Además, se están introduciendo activamente en la vida diaria de una persona, por ejemplo, para reemplazar los órganos de los sentidos naturales alterados.
Para las personas con discapacidad auditiva, ya están disponibles los llamados implantes cocleares: microchips que combinan un micrófono con receptores auditivos. Han comenzado las pruebas de implantes de retina para restaurar la visión.
Según Kaplan, no existen restricciones técnicas para conectar cualquier otro sensor al cerebro que responda a los ultrasonidos, cambios en la radioactividad, velocidad o presión.
El problema es que estas tecnologías deben basarse completamente en nuestro conocimiento de cómo funciona el cerebro. Que, como ya hemos visto, son bastante limitados.
La única forma de solucionar este problema, según Kaplan, es crear un canal de comunicación fundamentalmente nuevo, con su propio lenguaje de comunicación, y enseñar no solo a la computadora, sino también al cerebro a reconocer nuevas señales.
Estos desarrollos ya han comenzado. Por ejemplo, en el laboratorio de física aplicada de la Universidad Johns Hopkins hace varios años, probaron una mano biónica capaz de transmitir información táctil al cerebro.
Al tocar los sensores de la mano artificial, los electrodos estimulan las vías del sistema nervioso periférico, que luego transmiten la señal a las áreas sensoriales del cerebro. Una persona aprende a reconocer las señales entrantes como diferentes tipos de contacto. Así, en lugar de intentar reproducir el sistema táctil de señales que es natural para los humanos, se crea un nuevo canal y lenguaje de comunicación.
Sin embargo, este camino de desarrollo está limitado por la cantidad de nuevos canales que podemos crear y cuán informativos serán para el cerebro, dice Alexander Kaplan.
Tiempo futuro
Kaplan cree que por el momento no existe una nueva forma de desarrollar tecnologías de neurointerfaces. Según él, la posibilidad misma de una interfaz para conectar el cerebro y una computadora se descubrió en los años 70 del siglo pasado, y los principios del cerebro, en los que se basan los desarrollos actuales, se describieron hace unos treinta años, y desde entonces prácticamente no han aparecido nuevas ideas.
Por ejemplo, el potencial ahora ampliamente utilizado del P300 se descubrió en la década de 1960, las imágenes del motor, en las décadas de 1980 y 1990, y la negatividad de desajuste, en la década de 1970).
Los científicos alguna vez abrigaron esperanzas de poder establecer un contacto informativo más estrecho entre el cerebro y la tecnología del procesador, pero hoy quedó claro que no se hicieron realidad.
Sin embargo, dice Kaplan, ha quedado claro que las neurointerfaces se pueden implementar para uso médico. Según el científico, ahora el desarrollo de las neurointerfaces está pasando en gran medida a través de la introducción de tecnología en la esfera clínica.
Los científicos alguna vez abrigaron esperanzas de poder establecer un contacto informativo más estrecho entre el cerebro y la tecnología del procesador, pero hoy quedó claro que no se hicieron realidad.
Sin embargo, dice Kaplan, ha quedado claro que las neurointerfaces se pueden implementar para uso médico. Según el científico, ahora el desarrollo de las neurointerfaces está pasando en gran medida a través de la introducción de tecnología en la esfera clínica.
Sin embargo, gracias a la investigación del cerebro y los avances tecnológicos, las neurointerfaces de hoy son capaces de hacer lo que antes parecía impracticable. No sabemos con certeza qué pasará en 30, 50 o 100 años. El historiador de la ciencia Thomas Kuhn propuso la idea de que el desarrollo de la ciencia es un ciclo: los períodos de estancamiento son reemplazados por cambios paradigmáticos y revoluciones científicas que siguen. Es muy posible que en el futuro tengamos una revolución que saque al cerebro de la caja negra. Y vendrá del lado más inesperado.
María Ermolova
