Primera parte: El coloso humano
Segunda parte: el cerebro
Tercera parte: Volando sobre el nido de neuronas
Cuarta parte: interfaces de neurocomputadora
norte
Quinta parte: el problema del neuaralink
Sexta parte: Age of Wizards 1
Sexta parte: Age of Wizards 2
Parte Siete: La Gran Fusión
Video promocional:
Volando sobre el nido de neuronas
Este es Bock. Bock, gracias a ti ya tu gente por inventar el lenguaje.
Para agradecerte, queremos mostrarte todas las cosas increíbles que logramos construir gracias a tu invención.
De acuerdo, pongamos a Bock en un avión, luego en un submarino, luego arrástrelo a la cima del Burj Khalifa. Ahora mostrémosle un telescopio, un televisor y un iPhone. Y déjelo sentarse un poco en Internet.
Fue divertido. ¿Cómo estás, Bock?
Sí, entendemos que esté bastante sorprendido. De postre, demostrémosle cómo nos comunicamos.
Bock se sorprendería si descubriera que, a pesar de todas las habilidades mágicas que las personas han adquirido como resultado de los diálogos entre sí, gracias a la capacidad de hablar, el proceso de nuestra comunicación no es diferente de lo que era en su tiempo. Cuando dos personas están a punto de hablar, están usando tecnología de 50.000 años.
Bock también se sorprenderá de que en un mundo en el que funcionan máquinas asombrosas, las personas que hicieron estas máquinas deambulan con los mismos cuerpos biológicos con los que caminaron Bock y sus amigos. ¿Cómo es esto posible?
Es por eso que las interfaces de neurocomputadora (BCI), un subconjunto del campo más amplio de la ingeniería neuronal que es en sí mismo un subconjunto de la biotecnología, son tan interesantes. En repetidas ocasiones hemos conquistado el mundo con nuestras tecnologías, pero cuando se trata de cerebros, nuestra principal herramienta, el mundo de la tecnología no nos da nada.
Por lo tanto, continuamos comunicándonos utilizando la tecnología inventada por Bock. Por lo tanto, estoy escribiendo esta oración 20 veces más lento de lo que creo y, por lo tanto, las enfermedades relacionadas con el cerebro todavía se cobran demasiadas vidas.
Pero 50.000 años después de ese gran descubrimiento, el mundo puede cambiar. La próxima frontera del cerebro será él mismo.
* * *
Hay muchas opciones diferentes para posibles interfaces cerebro-computadora (a veces llamadas interfaces cerebro-computadora o cerebro-máquina) que son útiles para diferentes cosas. Pero todos los que trabajan en NQI están tratando de resolver una, la segunda o ambas preguntas:
1. ¿Cómo extraeré la información necesaria del cerebro?
2. ¿Cómo enviaré la información necesaria al cerebro?
El primero se refiere a la producción del cerebro, es decir, al registro de lo que dicen las neuronas. El segundo se refiere a la introducción de información en el flujo natural del cerebro, o cambiar este flujo natural de alguna manera, es decir, estimular las neuronas.
Estos dos procesos ocurren constantemente en su cabeza. En este momento, sus ojos están realizando un conjunto específico de movimientos horizontales que le permiten leer esta oración. Son las neuronas del cerebro las que envían información a la máquina (sus ojos), y la máquina recibe el comando y responde. Y cuando sus ojos se mueven de cierta manera, los fotones de la pantalla penetran en su retina y estimulan las neuronas en el lóbulo occipital de su corteza, permitiendo que la imagen del mundo entre en su conciencia. Luego, la imagen estimula las neuronas en otra parte de su cerebro, lo que le permite procesar la información en la imagen y darle sentido a la oración.
La entrada y salida de información es lo que hacen las neuronas del cerebro. Toda la industria de NCI quiere unirse a este proceso.
Al principio parece que esta no es una tarea tan difícil. Después de todo, el cerebro es solo una bola de gelatina. Y la corteza, la parte del cerebro que queremos agregar a nuestra grabación y estimulación, es solo una servilleta convenientemente ubicada en el exterior del cerebro, donde se puede acceder fácilmente. Dentro de la corteza hay 20 mil millones de neuronas, 20 mil millones de pequeños transistores que podrían brindarnos una forma completamente nueva de controlar nuestras vidas, nuestra salud y el mundo si aprendemos a trabajar con ellos. ¿Es realmente tan difícil de entender? Las neuronas son pequeñas, pero sabemos cómo dividir un átomo. El diámetro de una neurona es 100.000 veces el tamaño de un átomo. Si un átomo fuera una paleta, una neurona tendría kilómetros de diámetro, por lo que definitivamente deberíamos poder trabajar con tales cantidades. ¿Correcto?
¿Cuál es el problema?
Por un lado, estos son los pensamientos correctos, porque conducen al progreso en el campo. Realmente podemos hacerlo. Pero tan pronto como comienza a comprender lo que realmente está sucediendo en el cerebro, inmediatamente se vuelve obvio: esta es la tarea más difícil para una persona.
Por lo tanto, antes de hablar sobre los NCI en sí, debemos estudiar detenidamente lo que están haciendo las personas que crean los NCI. Lo mejor es agrandar el cerebro 1000 veces y ver qué pasa.
¿Recuerda nuestra comparación de la corteza con una servilleta?
Si agrandamos la servilleta de corteza 1000 veces, y tenía unos 48 centímetros de cada lado, ahora tendrá dos cuadras de largo en Manhattan. Le llevará unos 25 minutos recorrer el perímetro. Y todo el cerebro tendrá el tamaño del Madison Square Garden.
Pongámoslo en la propia ciudad. Estoy seguro de que varios cientos de miles de personas que viven allí nos entenderán.
Elegí un aumento de 1000x por varias razones. Uno de ellos es que todos podemos convertir tamaños instantáneamente en nuestra cabeza. Cada milímetro del cerebro real se ha convertido en un metro. En un mundo de neuronas mucho más pequeño, cada micrón se ha convertido en un milímetro que es fácil de imaginar. En segundo lugar, la corteza adquiere un tamaño "humano": 2 mm de grosor ahora son 2 metros, como una persona alta.
Así, podemos caminar hasta la calle 29, hasta el borde de nuestra servilleta gigante, y es fácil ver lo que pasa en sus dos metros de espesor. Para la demostración, saquemos un metro cúbico de nuestra corteza gigante para examinarla, veamos qué sucede en un milímetro cúbico típico de corteza real.
¿Qué vemos en este metro cúbico? Meshanin. Limpiemos y devolvamos.
Primero, coloquemos los somas, los pequeños cuerpos de todas las neuronas que viven en este cubo.
Los somas varían en tamaño, pero los neurocientíficos con los que hablé dicen que los somas de las neuronas en la corteza suelen tener entre 10 y 15 micrones de diámetro (un micrón = micrón, 1/1000 de milímetro). Es decir, si pones entre 7 y 10 de estos en una línea, esta línea será el diámetro del cabello de una persona. En nuestra escala, el bagre tendrá 1-1,5 centímetros de diámetro. Chupete.
El volumen de toda la corteza cabe en 500.000 milímetros cúbicos, y este espacio contendrá unos 20.000 millones de som. Es decir, el milímetro cúbico medio de la corteza contiene unas 40.000 neuronas. Es decir, hay unos 40.000 caramelos en nuestro metro cúbico. Si dividimos nuestra caja en 40.000 cubos, cada uno con un borde de 3 cm, cada uno de nuestros bagres dulces estará en el centro de su propio cubo de 3 cm, y todos los demás bagres tendrán 3 cm en todas las direcciones.
¿Estás aquí ahora? ¿Te imaginas nuestro cubo metro con 40.000 caramelos flotantes?
Aquí hay una imagen microscópica de un bagre en una corteza real; todo lo demás a su alrededor ha sido eliminado:
De acuerdo, hasta ahora no parece tan complicado. Pero el soma es solo una pequeña fracción de cada neurona. Desde cada una de nuestras piruletas se extienden dendritas ramificadas y retorcidas que, en nuestra escala, pueden extenderse de tres a cuatro metros en una variedad de direcciones, y en el otro extremo podría haber un axón de 100 metros de largo (si cruza a otra parte de la corteza) o un kilómetro (si desciende). en la médula espinal y el cuerpo). Cada uno tiene un milímetro de grosor y estos alambres transforman la corteza en fideos eléctricos de tejido apretado.
Y están sucediendo muchas cosas en este fideos. Cada neurona tiene conexiones sinápticas con 1,000, a veces hasta 10,000, otras neuronas. Dado que hay alrededor de 20 mil millones de neuronas en la corteza, esto significa que tendrá más de 20 billones de conexiones neuronales individuales (y un billón de conexiones en todo el cerebro). Nuestro metro cúbico tendrá más de 20 millones de sinapsis.
Con todo esto, no solo de cada una de las 40.000 piruletas de nuestro cubo hay matorrales de fideos, sino que miles de otros espaguetis pasan por nuestro cubo desde otras partes de la corteza. Y esto significa que si tratáramos de registrar señales o estimular neuronas específicamente en esta región cúbica, tendríamos que ser muy difícil, porque en el espagueti revoltijo sería difícil determinar qué hebras de espagueti pertenecen a nuestro dulce de bagre (y Dios no lo quiera, esta pasta contendrá Células de Purkinje).
Y, por supuesto, no se olvide de la neuroplasticidad. El voltaje de cada neurona cambia constantemente, cientos de veces por segundo. Y decenas de millones de conexiones sinápticas en nuestro cubo cambiarán constantemente de tamaño, desaparecerán y reaparecerán.
Pero esto es solo el principio.
Resulta que las células gliales también existen en el cerebro, células que vienen en muchos tipos diferentes y realizan muchas funciones diferentes, como eliminar las sustancias químicas liberadas en las sinapsis, envolver los axones con mielina y servir al sistema inmunológico del cerebro. Estos son algunos de los tipos más comunes de células gliales:
¿Y cuántas células gliales hay en la corteza? Aproximadamente el mismo número que las neuronas. Así que agregue 40,000 más de estas cosas a nuestro cubo.
Finalmente, hay vasos sanguíneos. Cada milímetro cúbico de corteza contiene aproximadamente un metro de diminutos vasos sanguíneos. En nuestra escala, esto significa que hay un kilómetro de vasos sanguíneos en nuestro metro cúbico. Así es como se ven:
Digresión sobre el conectoma
Entonces, nuestra caja de medidor está empaquetada, llena de relleno electrificado de complejidad variable. Recordemos ahora que nuestra caja tiene un tamaño de milímetro cúbico.
Los ingenieros de interfaces de neurocomputadoras deben averiguar qué dice el bagre microscópico enterrado en este milímetro o estimular a ciertos bagres para que hagan las cosas correctas. Buena suerte para ellos.
Sería difícil para nosotros hacer esto con nuestro cerebro ampliado 1000 veces. Con un cerebro que perfectamente se convierte en servilleta. Pero en realidad no es así: esta servilleta está encima de un cerebro lleno de pliegues (que, en nuestra escala, tienen de 5 a 30 metros de profundidad). De hecho, menos de un tercio de la corteza de la servilleta se encuentra en la superficie del cerebro; la mayor parte se encuentra en los pliegues.
Además, no hay tanto material con el que se pueda trabajar en el laboratorio. El cerebro está cubierto de muchas capas, incluido el cráneo, que con un aumento de 1000x tendría un grosor de 7 metros. Y dado que a la mayoría de la gente no le gusta mucho cuando su cráneo está abierto durante demasiado tiempo, y de hecho este es un evento dudoso, tienes que trabajar con pequeñas piruletas cerebrales con el mayor cuidado y delicadeza posible.
Y todo esto a pesar del hecho de que está trabajando con la corteza, pero muchas ideas interesantes sobre el tema del NCI tratan con estructuras que son mucho más bajas, y si se para en la parte superior del cerebro de nuestra ciudad, se encontrarán a una profundidad de 50-100 metros.
Imagínense cuánto está sucediendo en nuestro cubo, y esto es solo una parte número 500.000 de la corteza cerebral. Si partiéramos toda nuestra corteza gigantesca en cubos de un metro igual y los alineáramos en una fila, se extenderían por 500 kilómetros, hasta Boston. Y si decides hacer un desvío, que te llevará más de 100 horas caminando rápido, en cualquier momento puedes detenerte y mirar el cubo, y toda esta complejidad estará dentro de él. Todo esto está ahora en tu cerebro.
Neuralink de Elon Musk. Parte 3: lo feliz que deberías ser si no te importa todo esto
Tuya.
Volver a la parte 3: sobrevolar el nido de neuronas
¿Cómo afrontarán los científicos e ingenieros esta situación?
norte
Están tratando de aprovechar al máximo las herramientas que tienen actualmente: las herramientas que utilizan para registrar o estimular las neuronas. Exploremos las opciones.
Herramientas NCI
Con lo que ya se ha hecho, se pueden distinguir tres amplios criterios mediante los cuales se evalúan los pros y los contras de un instrumento de registro:
1) Escala: cuántas neuronas se pueden registrar.
2) Resolución: qué tan detallada es la información que recibe el instrumento: espacial (qué tan cerca sus grabaciones dicen qué neuronas individuales están disparando) y temporal (qué tan bien puede saber cuándo está ocurriendo la actividad que está registrando).
3) Invasión: si la cirugía es necesaria y, de ser así, cuál es su costo.
El objetivo a largo plazo es recoger la crema de los tres y comer. Pero mientras surge inevitablemente la pregunta, ¿cuál de estos criterios (uno o dos) puede descuidar? La elección de tal o cual herramienta no es un aumento o disminución de la calidad, es un compromiso.
Veamos qué herramientas están en uso actualmente:
fMRI
- Escala: grande (muestra información de todo el cerebro)
- Resolución: baja a media - espacial, muy baja - temporal
- Invasividad: no invasiva
La resonancia magnética funcional no se usa con mayor frecuencia en el NCI, sino como una herramienta de registro clásica: le brinda información sobre lo que está sucediendo dentro del cerebro.
fMRI utiliza MRI, una tecnología para imágenes de resonancia magnética. Inventado en la década de 1970, la resonancia magnética fue la evolución de la tomografía computarizada de rayos X. En lugar de rayos X, la resonancia magnética usa campos magnéticos (junto con ondas de radio y otras señales) para crear imágenes del cuerpo y el cerebro. Me gusta esto:
Conjunto completo de secciones transversales que le permiten ver toda la cabeza.
Una tecnología muy inusual.
fMRI (MRI "funcional") usa tecnología MRI para rastrear cambios en el flujo sanguíneo. ¿Para qué? Porque a medida que las áreas del cerebro se vuelven más activas, consumen más energía, lo que significa que necesitan más oxígeno, por lo que el flujo sanguíneo aumenta en esa área para entregar ese oxígeno. Esto es lo que puede mostrar una resonancia magnética funcional:
Por supuesto, siempre hay sangre en el cerebro; esta imagen muestra dónde ha aumentado el flujo sanguíneo (rojo, naranja, amarillo) y dónde ha disminuido (azul). Y dado que la resonancia magnética funcional puede escanear todo el cerebro, los resultados son tridimensionales:
La FMRI tiene muchos usos médicos, como informar a los médicos sobre si ciertas áreas del cerebro están funcionando después de un accidente cerebrovascular, y la fMRI les ha enseñado mucho a los neurocientíficos sobre qué áreas del cerebro están involucradas en estas funciones. La exploración también proporciona información importante sobre lo que está sucediendo en el cerebro en un momento determinado, es segura y no invasiva.
El gran inconveniente es la resolución. El escaneo de fMRI tiene una resolución literal, como los píxeles de la pantalla de una computadora, solo que en lugar de bidimensional, su resolución está representada por píxeles volumétricos cúbicos tridimensionales: vóxeles (vóxeles).
Los vóxeles FMRI se han vuelto más pequeños a medida que la tecnología ha mejorado, lo que resulta en una mayor resolución espacial. Los vóxeles de la resonancia magnética funcional moderna pueden ser tan pequeños como un milímetro cúbico. El volumen del cerebro es de aproximadamente 1.200.000 mm3, por lo que una resonancia magnética funcional de alta resolución divide el cerebro en un millón de cubos pequeños. El problema es que a escala neuronal esto sigue siendo bastante: cada vóxel contiene decenas de miles de neuronas. Entonces, en el mejor de los casos, la fMRI muestra el flujo sanguíneo promedio extraído por cada grupo de 40,000 neuronas aproximadamente.
Un problema aún mayor es la resolución temporal. La fMRI monitorea el flujo sanguíneo, que es inexacto y ocurre con un retraso de aproximadamente un segundo, una eternidad en el mundo de las neuronas.
EEG
- Escala: alta
- Resolución: espacial muy baja, temporal medio-alta
- Invasividad: no invasiva
Inventado hace casi un siglo, el EEG (electroencefalografía) coloca muchos electrodos en la cabeza. Me gusta esto:
El EEG es definitivamente una tecnología que parecerá ridículamente primitiva para los humanos en 2050, pero por el momento es uno de los pocos instrumentos que se puede usar con un NCI completamente no invasivo. Un EEG registra la actividad eléctrica en diferentes áreas del cerebro y muestra los resultados de la siguiente manera:
Los gráficos de EEG pueden revelar información sobre problemas médicos como la epilepsia, realizar un seguimiento de los patrones de sueño o determinar el estado de la dosis de anestesia.
A diferencia de la fMRI, el EEG tiene una resolución temporal bastante buena y recibe señales eléctricas del cerebro a medida que aparecen, aunque el cráneo diluye considerablemente la precisión temporal (el hueso es un mal conductor).
La principal desventaja es la resolución espacial. El EEG no lo tiene. Cada electrodo registra solo el valor promedio: la suma vectorial de cargas de millones o miles de millones de neuronas (borrosas debido al cráneo).
Imagine que el cerebro es un estadio de béisbol, sus neuronas son personas en una multitud y la información que queremos recibir será, en lugar de actividad eléctrica, un derivado de las cuerdas vocales. En este caso, el EEG será un grupo de micrófonos fuera del estadio, fuera de sus paredes exteriores. Podrá escuchar cuándo la multitud comenzará a cantar e incluso podrá predecir de qué están a punto de gritar. Podrás distinguir señales distintivas si hay una pelea cerrada o si alguien gana. También puede averiguar si ocurre algo fuera de lo común. Eso es todo.
ECoG
- Escala: alta
- Resolución: espacial baja, temporal alta
- Invasividad: presente
Un ECoG (electrocorticografía) es similar a un EEG en que también utiliza electrodos en la superficie, simplemente los coloca debajo del cráneo en la superficie del cerebro.
Tonto. Pero efectivo, mucho más efectivo que el EEG. Sin la interferencia del cráneo, ECoG cubre resoluciones espaciales más altas (alrededor de 1 cm) y temporales (5 milisegundos). Los electrodos de ECoG se pueden colocar encima o debajo de la duramadre:
Capas de la izquierda, de arriba a abajo: cuero cabelludo, cráneo, duramadre, aracnoides, piamadre, corteza, sustancia blanca. Fuente de señal derecha: EEG, ECoG, intraparenquimatosa (LFP, etc.)
Volviendo a la analogía con nuestro estadio, los micrófonos ECoG están ubicados dentro del estadio y más cerca de la multitud. Por lo tanto, el sonido será mucho más claro que los micrófonos EEG fuera del estadio y el EKoG podrá distinguir entre los sonidos de segmentos individuales de la multitud. Pero esta mejora cuesta dinero, requiere cirugía invasiva. Pero según los estándares de la cirugía invasiva, esta intervención no es tan mala. Como me dijo un cirujano, “es relativamente no invasivo colocar el relleno debajo de la duramadre. Tienes que hacer un agujero en tu cabeza, pero no da tanto miedo.
Potencial de campo local (LFP)
- Escala: pequeña
- Resolución: espacial media-baja, temporal alta
- Invasividad: alta
Pasemos de los discos de electrodos de superficie a los microelectrodos, pequeñas agujas que los cirujanos clavan en el cerebro.
Si bien algunos electrodos todavía se fabrican a mano en la actualidad, las nuevas tecnologías utilizan obleas de silicio y técnicas de fabricación tomadas de la industria de circuitos integrados.
La forma en que funcionan los potenciales de campo local es simple: se toma una de esas agujas ultrafinas con punta de electrodo y se inserta uno o dos milímetros en la corteza. Allí, recopila el valor medio de las cargas eléctricas de todas las neuronas en un determinado radio del electrodo.
LFP le ofrece una resolución de resonancia magnética espacial no tan mala combinada con una resolución temporal de ECoG instantánea. Según los estándares de resolución, esta es probablemente la mejor opción de todas las anteriores.
Desafortunadamente, es terrible según otros criterios.
A diferencia de fMRI, EEG y ECoG, el microelectrodo LFP no tiene escala, solo le dice lo que está haciendo la pequeña esfera que lo rodea. Y es mucho más invasivo ya que realmente ingresa al cerebro.
En un estadio de béisbol, el LFP es un solo micrófono que cuelga sobre una sección de los asientos, captando un sonido claro en esa área y tal vez captando una sola voz aquí y allá durante uno o dos segundos, pero en su mayor parte detecta una vibración general.
Y un desarrollo completamente nuevo es una matriz de electrodos múltiples, que es básicamente la idea de un LFP, solo que consta de 100 LFP a la vez. La matriz de electrodos múltiples se ve así:
Un pequeño cuadrado de 4 x 4 mm con 100 electrodos de silicona. Aquí hay otro, aquí puede ver qué tan afilados son los electrodos, unos pocos micrones en la punta:
Registro de unidades individuales
- Escala: diminuta
- Resolución: ultra alta
- Invasividad: muy alta
Para registrar un LFP más amplio, la punta del electrodo se redondea ligeramente para darle al electrodo más área de superficie y la resistencia (término técnico incorrecto) se reduce para capturar señales muy débiles de una amplia gama de ubicaciones. Como resultado, el electrodo recoge un coro de actividad del campo local.
El registro de unidades individuales también implica un electrodo de aguja, pero sus puntas están muy afiladas y también aumenta la resistencia. Debido a esto, la mayor parte del ruido se desplaza y el electrodo no capta casi nada hasta que está muy cerca de la neurona (en algún lugar en 50 micrones), y la señal de esta neurona es lo suficientemente fuerte como para superar la pared del electrodo de alta resistencia. Al recibir señales separadas de una neurona y sin ruido de fondo, este electrodo puede observar la vida privada de esta neurona. Escala más pequeña posible, resolución más alta posible.
Algunos electrodos quieren llevar las relaciones al siguiente nivel y usan el método de pinza de parche, que le permite quitar la punta del electrodo y dejar solo un tubo diminuto, una pipeta de vidrio, que succionará directamente la membrana celular de la neurona y tomará medidas más finas.
La pinza de parche también tiene esta ventaja: a diferencia de todos los demás métodos, toca físicamente la neurona y no solo puede grabar, sino también estimular la neurona inyectando corriente o manteniendo el voltaje en un cierto nivel para realizar pruebas específicas (otros métodos solo pueden estimular grupos enteros neuronas enteras).
Finalmente, los electrodos pueden someter completamente la neurona y realmente penetrar la membrana para grabar. Si la punta es lo suficientemente afilada, no destruirá la célula; la membrana se sellará alrededor del electrodo y será muy fácil estimular la neurona o registrar la diferencia de voltaje entre el entorno externo e interno de la neurona. Pero esta es una técnica a corto plazo: una neurona perforada no vivirá mucho.
En nuestro estadio, el registro de unidades individuales se verá como un micrófono unidireccional unido al cuello de un hombre gordo. La sujeción del potencial local es un micrófono en la garganta de alguien que registra el movimiento preciso de las cuerdas vocales. Esta es una excelente manera de conocer los sentimientos de una persona sobre el juego, pero se sacarán de contexto y no se pueden usar para juzgar lo que está sucediendo en el juego o sobre la persona misma.
Es todo lo que tenemos. Al menos eso lo usamos con bastante frecuencia. Estas herramientas son al mismo tiempo muy avanzadas y parecerán tecnologías de la Edad de Piedra para las personas del futuro, que no creerán que tuvimos que elegir una de las tecnologías, abrir el cráneo para obtener registros del cerebro de alta calidad.
Pero a pesar de todas sus limitaciones, estas herramientas nos enseñaron mucho sobre el cerebro y llevaron a la creación de las primeras interfaces curiosas cerebro-computadora. Más sobre ellos en la siguiente parte.
ILYA KHEL
Primera parte: El coloso humano
Segunda parte: el cerebro
Tercera parte: Volando sobre el nido de neuronas
Cuarta parte: interfaces de neurocomputadora
Quinta parte: el problema del neuaralink
Sexta parte: Age of Wizards 1
Sexta parte: Age of Wizards 2
Parte Siete: La Gran Fusión
