Как подключить мозг к компьютеру

Привет! Меня зовут Самат Галимов, и это подкаст «Запуск завтра». Здесь я пытаюсь разобраться, как устроены технологии, которые меняют нашу жизнь. А помогают мне в этом профессионалы, с которыми можно поговорить простым человеческим языком. Вы наверняка слышали про очередной амбициозный проект Илона Маска— Neuralink. Пациентам с параличом и серьезными заболеваниями вживляют чипы прямо в мозг, и с помощью их они учатся управлять устройствами силой мысли. Звучит это фантастически, но вообще задачу подключения мозга к компьютеру решают научные лаборатории по всему миру уже не одно десятилетие. Мы позвали ученого, чтобы разобраться, как исследует эту область, как применяются нейроинтерфейсы сейчас и какой потенциал у этой технологии. Друзья, наш канал новый и нам нужна ваша поддержка. Пожалуйста, подписывайтесь, ставьте лайки и оставляйте комментарии. Если вы нас не смотрите, а слушаете на подкаст-платформах, в описании эпизода есть ссылка на YouTube. Спасибо. Партнер этого сезона— провайдер IT-инфраструктуры Selectel. В середине выпуска вы услышите нашу совместную рубрику. В ней мы рассказываем истории стартапов на заре интернета. Их опыт— это огромная база идей для решения современных бизнес-задач. Привет. Скажите, пожалуйста, как вас зовут и чем вы занимаетесь?

Я Сергей Шишкин. Я руковожу группой нейрокогнитивных интерфейсов в МЭГ-центре, что называется, Центре нейрокогнитивных исследований Московского государственного психолого-педагогического университета. Я уже много лет, с второй половины нулевых годов, занимаюсь интерфейсами мозг-компьютер. И, в общем, наша группа научная тоже занимается этими интерфейсами. Мы стараемся создавать новые типы этих интерфейсов, находить им новые применения.

Все наверняка слышали про Neuralink, и мы решили поговорить с настоящим ученым, как можно подключиться к мозгу, чем это может быть полезно и какие у этого последствия. Что вообще такого происходит в мозге, что можно заметить и считать извне?

Ну, в мозге очень много всего происходит, а мы еще даже, наверное, не все знаем, что там такое, что доступно для считывания. Ну, так или иначе, там, наверное, все знают, что есть такие маленькие нервные клеточки, нейроны серенькие, и они обмениваются в общении с помощью таких электрических сигналов. Электричество все время там включается. И вот самое простое, это, в общем-то, следить за тем, какие электрические разряды нейронов, если мы можем внутрь мозга залезть. Или какие-то более медленные колебания. Это прямо на поверхности кожи головы можно наблюдать. Нет никаких наук оснований считать, что есть что-то такое, что не связано с физическими процессами в мозге. Обязательно есть какая-то мысленная деятельность и некие физические процессы. Соответственно, за этими процессами мы какими-то приборами можем следить. А с помощью этого мы можем соединять мысли человека с компьютером. Самая популярная технология – это электроэнцефалограмма. Ставятся электроды на голову, металлические пластиночки в пластиковом корпусе с проводами. И организуется электрический контакт между кожей головы и этими пластиночками. И штрихами они по-разному выглядят. Ну, такой электропроводный гель. И это подключается к усилителю или напрямую к отцифровывающему. Это платье с аналогоцифровым преобразователем. И, в общем, так или иначе, получается цифровой сигнал. И этот сигнал поступает на компьютер. Мы, в общем, получаем просто записи с какой-то разрядности, в секунду обычно это порядка сотен. Сотни отсчетов в секунду, и, как правило, с разных позиций. И на голове, поскольку там в разных местах разные участки мозга подходят ближе. И вот, как ни странно, прямо с кожи головы, вообще ничего не повреждая, можно довольно много всякой информации прямо в реальном времени наблюдать. Практически почти со скоростью света у нас этот сигнал оказывается на коже головы. Как наша техника позволит, мы можем ее с этой скоростью пытаться разбирать. Но там еще проблема есть в том, что мозг не только тот сигнал порождает, который нам захочется использовать для наших интерфейсов. Просто там очень много чего работает одновременно, и получается такое, как бы, плохое соотношение сигнал-шум. Мы должны, в принципе, как правило, получить довольно много вот записи этого сигнала, в лучшем случае, если, так сказать, много секунд или даже минут человек делает одну и ту же задачу. Вот тогда мы как можно более точно сможем определить, собственно, что там происходит. Но чтобы нам в реальном времени чем-то, допустим, управлять с помощью таких сигналов, конечно, нам нужно очень быстро это получать, этот сигнал быстро декодировать, и тут вот получается такое довольно приличное снижение точности. Обычно все эти интерфейсы, соответственно, работают с каким-то большим количеством ошибок.

Вот мне наклеили на голову электроды, сняли электрический сигнал. Насколько сложно их декодировать? Вообще это какие-то там алгоритмы с блок-схемами или это машинное обучение?

Это так или иначе, это машинное обучение. Ну, алгоритм машинного обучения старается, конечно, как можно более продвинутый, но у них с ними проблемы обычно с чем более продвинутым алгоритмом. Ну, не всегда так, но, в общем, есть такая тенденция, что нужно очень много данных. А данных нужно, соответственно, записывать, ну, они должны быть размеченные данные. Должно быть известно, что к каждому типу данных, допустим, соответствует какое состояние мозга. И вот это уже накапливать очень сложно, потому что человек, ну, ему сложно выдерживать какое-то длительное время какое-то одно состояние. И у него все время все меняется. Вроде бы одно и то же он пытается делать, но в разных ситуациях, когда он в разной степени устал, ему какие-то еще мысли приходят в одно время, ему самые разные какие-то дополнительные факторы работают. В общем, выглядит по-разному. Соответственно, нужно много данных, и сложно набрать это с одного человека. Собирать с разных людей, у разных людей очень по-разному все это выглядит. Соответственно, в принципе, это... Ну, в общем, решают эти проблемы, надо сказать, как-то накапливают достаточно большие данные. Там иногда собирают датасеты с тысяч людей. Но, естественно, это такая, в общем-то, непростая задача, поскольку в обычной жизни человек не носит на голове вот эти электроды. Его нужно каким-то образом, значит, мотивировать, чтобы заплатить. Но все равно, в любом случае, это получается такое непростое мероприятие, собирать эти данные. Надо сказать, что есть все-таки существенные отличия в случае, когда работают... Ну, я говорил про неинвазимную технологию, когда нам не нужно лезть внутрь черепа. Но такие наиболее эффективные технологии, это когда все-таки там делается операция, и попадает внутрь... Можно поставить внутрь электроды. Особенно, когда прямо совсем куда-то в кору головного мозга попадают эти электроды. Обычно не глубоко, там буквально миллиметр, может, порядка. Но все равно они уже там, где эти непосредственно нейроны находятся. И тогда они уже... Там соотношение сигналов шума гораздо лучше. Есть алгоритмы, уже давно существует, когда можно отличить то, что идет от каких-то ближайших нейронов, каких-то конкретных нейронов. к этому электроду. И, соответственно, мы можем присоединиться, подключиться именно к этому электроду... к этому нейрону электродом. А нейрон еще может через какое-то время... Не он поймет. В общем, мозг поймет, что он через этот нейрон может что-то там делать, что-то управлять. Вот такая взаимная, может быть, адаптация алгоритма, допустим, машинного обучения можно под это подстраивать, и мозг сам подстраивает свои, так сказать, собственные алгоритмы, и, в общем-то, там, соответственно, точность может быть гораздо выше, гораздо, может быть, меньше данных, а если данных много, то, ну, соответственно, тоже, так сказать, очень хорошо получается. Кстати говоря, там... Еще тут одно решение проблемы с записью данных, потому что это если уже эти электроды ставят, они уже ставят довольно долго, потом... ЭЭГ у нас человек обычно носит час, допустим, может быть, иногда несколько часов, ну, и часто меньше даже часа с этими электродами, а тут он все время с этими электродами, все время накапливается какие-то данные, ну, по крайней мере, мы имеем какой-то Представление атомов как фоновое, активность выглядит нейронов. И, соответственно, мы можем тут гораздо эффективнее обучать алгоритмы машинного обучения.

Окей, значит, есть какой-то способ подключиться к мозгу, либо наклеить, либо прям вставить. Так или иначе, сняли эту информацию, как-то ее даже проинтерпретировали. Что дальше можно сделать? Для чего это можно использовать?

В случае с электроэнцефалограммой, например, можно мысленно представить движение левой или правой руки, какое-то действие левой или правой рукой. Их можно различить, хотя не с очень большой точностью, тем более пальцы, вот отдельных пальцев еще до сих пор непонятно, можно в принципе по ЭГ это делать или нет, но если можно, то с очень тоже опять же небольшой точностью и при очень плотной расстановке электродов. Ну, в общем, в случае с ЭЭГ диапазон таких возможностей небольшой. Можно какие-то самые грубые вещи декодировать. Есть внимание, нет внимания к какому-то, допустим. Можно декодировать, например, на экране показывать алфавит. Это занимались довольно много. Одна из первых хорошо работающих интерфейс-мозг-компьютер для человека, который не требует инвазивных технологий. Таблица на экране с буквами. И каждая буквка подсвечивается. И мы знаем, в какой момент подсвечивается буква. Соответственно, если человек смотрит на букву, то у него довольно быстро, в момент после подсветки, там возникает волна, связанная с вниманием. И мы видим, что на эту подсветку есть эта волна, на другую подсветку нет волны. Значит, та буква, которая подсвечена, в момент, когда появилась эта самая волна, соответственно, человек хочет на нее напечатать. Он на нее смотрит, он за ней следит. Да, вот это так, в принципе, работает. Ну, там только есть проблема, что вот то же самое можно сделать технологию на движение глаз. Просто можно смотреть, поставить камеру перед человеком и смотреть, куда его зрачки ориентированы. Точно так же, как мы можем определить, куда смотрит какой-то человек, с которым мы общаемся. Ну, по крайней мере, грубо на нас, на другую сторону. Здесь вот тот же принцип, и, соответственно, можем тоже определять без всякой электроэнцефалограммы, без вообще контакта с человеком, просто по его взгляду немножко откалибровав это. И получается, что эти две технологии реально конкурируют, но гораздо больше известно то, что можно с помощью силы мысли печатать буквы. Но на практике коммерческое распространение, реально там инвалиды это используют, это все-таки с помощью взгляда. Порядка нескольких тысяч долларов, наверное, такая система сейчас стоит. И, в принципе, можно даже более дешевле делать. И они так вот печатают глазами. С помощью ЭЭГ, наверное. как правило, вот это. Но у некоторых людей все-таки, когда взгляд плохо контролируется, там все-таки вот с помощью электроэнцефалограммы может получить лучший результат. Ну, в общем, это, откровенно говоря, такая не очень большая категория людей.

Партнер этого сезона – компания Selectel. Я часто консультирую предпринимателей и замечаю, что технические проблемы, с которыми они сталкиваются, не новые. Вместе с Selectal мы вспоминаем истории стартапов на заре интернета, успешных и не очень, и делаем выводы для себя. А вы знали, что сын агента ЦРУ Джош Харрис придумал интернет-телевидение еще за 12 лет до появления Ютуб? Его стартап назывался Pseudo.com. Там вели прямые трансляции с политических съездов, показывали десятки шоу, которые можно было комментировать онлайн, и говорили на темы, которые не поднимали крупные медиа. В стартап вложились технологические компании и люксовые бренды. Barron's / Wired назвал Харриса первым интернет-миллионером Нью-Йорка, его состояние оценили в 85 миллионов долларов. Особенно всем запомнился один эксперимент Харриса. Он нашел бункер на Манхэттене, поставил в нем десятки камер в души, в туалете, в тесных спиральных капсулах, затем поселил туда добровольцев, обеспечивал их бесплатным алкоголем, едой и стрельбищами в подвале. Их жизнь в бункере транслировали онлайн. Харрис так увлекся шоу, что вкладывал в него огромные суммы, пока его компания сжигала по 2 миллиона долларов в месяц и близилась к разорению. Проблема была не в сомнительных экспериментах. Вообще-то Харрис предугадал реалити-шоу и жизненный показ задолго до онлайн-стримингов и соцсетей, что же пошло не так? Основной бизнес Pseudo.com, интернет-телевидение, оказался слишком дорогим для своего времени. В те годы трансляция видео требовала серверных мощностей, которые стоили космических денег, а большинство американцев сидели на медленных модемах и не могли эти видео посмотреть. В итоге проект с сильной идеей не выдержал экономики. Расходы росли быстрее, чем аудитория и выручка. Через год pseudo.com обанкротилась. Сегодня все мы смотрим видео часами, а серверные мощности обходятся гораздо дешевле. Например, облачные серверы с видеокартами от нашего партнера Selectel стоят от 30 рублей в час. С инфраструктурой для медиапроектов и социальных сетей от Selectel можно вести онлайн-трансляции для миллионов пользователей по всему миру без задержек. А еще растить цифровые медиа и интернет-порталы, зная, что данные ваших пользователей в безопасности. Ссылки на этот и более 50 других продуктов и сервисов Selectel в описании.

Окей.

Умение очень медленно печатать. Человек как бы запомнил. Практическое применение вот такое. Что еще можно делать теоретически с помощью электроэнцефалограммы, таким образом получая информацию из мозга?

С помощью электроэнцефалограммы еще можно... Я говорил, это всякие декодировать намерения или мысли представления движением. И это можно использовать в разных ситуациях, ну, в общем, там, постоянно пытаются какие-то инвалидные кресла там как-то этим сделать управление, но это плохо работает, потому что слишком много разных факторов, вот, влияет на вот это качество декодирования. К сожалению, вот когда человек, например, все время напряженный, а у него все время будут подавлены те ритмы, к которым можно привязывать вот эту технологию. Где это пытаются реально использовать довольно многие исследователи, мы в том числе вот этим сейчас занимаемся. Это реабилитация после инсульта, когда у человека нужно разрабатывать, у него часто очень какие-то моторные проблемы с движением, какие-то движения плохо идут или совсем не идут. За определенное время после инсульта начинают давать физические упражнения. Один из вариантов – это разрабатывать с помощью какой-нибудь робота, который двигает, допустим, двигает руку или раскрывает, закрывает кисть. И можно сделать, чтобы это не пассивно, так вот робот по своему как-то алгоритму это делал. А вот когда человек пытается это сделать сам. Есть еще тоже такая классическая методика. Она в обычных таких клиниках используется, реабилитационных. Когда просто человек... Ему учат мысленно представлять, что у него двигается рука. И это помогает тоже восстановлению. Но здесь можно объединить и то, и другое. Человек представляет, и в это время робот ему раскрывает, собственно, кисть. По многим данным исследований получается, что это улучшает, ускоряет реабилитацию. А пациентам, в принципе, обычно нравится это все тоже. Такое применение, которое, наверное, если смотреть не только в лабораториях, но и на практике, это, наверное, сейчас самое массовое. И еще, ну, может быть, даже еще более массовое, но оно еще более, наверное, сомнительная вещь. Базовая идея нормальная, а на практике все, к чему приводят, не очень понятно дает ли пользу. Это технология, когда человек может, допустим, определять, когда он устал. Точнее говоря, технология определяет, когда он устал. Человек может сам не почувствовать, что он устал, а ему, допустим, подсказывает. Устал, надо сейчас отдыхать. Мне очень нужная штука. В конце рабочего дня такой, все, хватит,

иди отдохни, пользоваться тебя уже никакой не будет.

Да, ну вот есть система, которая вроде бы детектирует, что человек пошел в состояние усталости. Ну, насколько они точно это делают, да, и насколько это вообще в принципе полезно, потому что, вообще говоря, может быть, как раз полезнее следить самому за своими... учиться за тем, как себя чувствуешь, а не отдавать это технике. И, может быть, это... По крайней мере, каких-то крупных исследований тут пока не было. И это все очень под вопросом. Но это, по крайней мере, такая область, где реально это можно пытаться использовать. И еще, если говорить о неинвазивных технологиях, это тоже процесс разработки, тоже можно на усталость или еще на какие-то состояния человека реагировать и подстраивать, например, то, как работает техника, с которой взаимодействует человек, так называемые нейроадаптивные технологии, иногда еще называют пассивный интерфейс в мозг-компьютер. Это когда, ну, например, вам темп предъявления какого-то текста на экране или какой-то информации на экране, он зависит от того, насколько вы в активном состоянии или не очень активном, или совсем уставшем находитесь, вот. И, ну, по исследованию вроде там иногда получаются какие-то прямо очень красивые результаты. Например, вот с такой скорочтений, когда показывают, в центре экрана по слову, и темп можно менять в зависимости от текущего состояния. Но опять же, это все пока не прошло какой-то такой однозначной ясности, насколько это может помогать, пока нет.

Мне очень нравится. Я чётко чувствую, что вы не стартаперы-предприниматели, а учёные, потому что вы каждый раз делаете такую оговорку, типа достаточно данных нет, нужно больше ещё происследовать. Но можете рассказать какие-то истории? Я просто знаю, что вы сами этим, буквально, сидели рядом с этими людьми, которые своими глазами это видели. Какие есть примеры, может быть, когда это реально работает? Можете рассказать, пожалуйста.

Ну, я, собственно, сам в этих экспериментах по возможности стараюсь участвовать. Вы сами все подключаете, что ли? Ну, конечно, как же. Вот. И я, и мои коллеги в нашей лаборатории.

Какое это вообще ощущение, когда вы это делали?

Был такой эксперимент в МГУ, когда альфа-ритм, самое известное в электроэнцефалограмме, ритм, который обычно, когда человек расслаблен. И этот ритм, он в данном случае был так подключен к этой петле обратной связи, что если расслабляешься, то у тебя не будет этого удара тока. Если напрягаешься, то он будет. И это довольно тогда немножко интуитивно, потому что когда ты понимаешь, что тебя могут с током стукнуть, ты, конечно, будешь напрягаться. Вот здесь надо было расслабиться. И вот момент, когда я почувствовал, что я могу вот это самое расслабление, он был очень интересный. Было такое вот ощущение, что что-то такое вот... включилась какой-то способ взаимодействия, который для меня был непривычен. Бывает интересно, когда в спорте, например, осваиваешь какой-то новый навык, вдруг он начинает работать неожиданно, он уже переходит в некоторое автоматизированное такое состояние, а там бывает очень приятно вот это, так сказать, ощущать. И вот здесь было что-то очень похожее. То есть я не понимал, как это мне удается, но оно у меня срабатывало.

В субботу, 25 апреля, на YouTube-канале Либо-Либо пройдет стрим, где мы вместе с Ильей Красильщиком будем целый день вайбкодить приложение для студии Либо-Либо. Мы хотим проверить, можно ли всего за один рабочий день сделать работающее приложение, в котором можно будет слушать все подкасты студии. В общем, это довольно сумасшедший эксперимент. Мы будем демонстрировать свои экраны так, чтобы весь процесс был наглядным. Обязательно приходите на все это посмотреть. Ссылку на YouTube-канал Либо-Либо мы оставим в описании выпуска. Вот вы сейчас описали про электроэнцефалограмму в первую очередь. В чем ограничение этого подхода? Почему, зачем некоторые группы, тот же самый Neuralink, например, вживлять электроды прямо в мозг?

К сожалению, вот неинвазивные методы, они очень сильно ограничены в возможностях тем, что мы видим, в случае, допустим, электроэнцефалограммы, Суммарный результат работы огромного количества нейронов, ну, как минимум, десятки тысяч нужно, чтобы какое-то колебание мы увидели на поверхности головы от них. При этом работает множество других нейронов. Они все создают некоторый шум. И полезный сигнал очень трудно выявляется от конкретных групп. Ну, и потом это нужно, чтобы целая группа большая работала. Если какие-то единичные нейроны, мы вообще ничего не видим. В общем, у нас пока нет ближайшей перспективы... Можно это с помощью магнитной энцефалографии, когда магнитное поле вместо электрического детектируется. Можно несколько увеличить возможность разделять сигналы от разных групп нейронов. Но все равно это... Небольшие улучшения. И только если ставить электроды прямо в кору мозга, тогда мы максимально подробную картину можем получить. Вплоть до того, к чему стремятся. Довольно небольшое количество этих проектов в мире есть. компания Neuralink. Есть еще академические проекты. Там вот ставят, когда электроды именно в кору мозга, мы получаем возможность следить за индивидуальными нейронами. Кроме того, что мы вообще очень подробно, четкий вот этот сигнал получаем, мы еще можем добиться, чтобы нейрон обучался тому, что... Он привыкал к тому, что машина на него реагирует. То, что устройство, которое человеку подключено, И он, ну, не сам нейрон, это вообще, так сказать, мозг начинает чувствовать, что через этот нейрон он может выполнять нужные действия. Основные вещи, которые пытаются делать при этом, это выполнение каких-то движений, действий. Ну, это может быть на компьютерном экране. То есть, мы можем управлять курсором мыши. Если бы это своей рукой... Можно ее двигать как бы тоже силой мысли. Ну, на самом деле, там разные способы ее, так сказать, произвести вот это движение. Можно ее двигать и делать клик, и мы сразу получаем очень большие возможности. Вот это потом управление робототехникой. Это, может быть, самая разная робототехника, но в основном какая-то вот Поскольку речь обычно о тяжелых пациентах, которые можно решиться на серьезную операцию. И у них, как правило, речь о людях, которые полностью парализованы. И они могут управлять какой-то роботизированной рукой. Могут еще какие-то действия выполнять. И речевый интерфейс. Это сейчас очень хорошо развивается в последнее время. Система, когда человек парализован, ну и вообще может звук не издавать, или очень трудно понять, что он говорит. И можно создать возможность говорить с помощью этого интерфейса. Мы можем, опять же, методом машинного обучения накопить, допустим, какое-то количество данных в разных случаях, когда человек, допустим, пытается произнести какие-то определенные слова или определенные даже звуки. Ну, чаще всего это какие-то слова. И потом это можно... В общем-то, используется иногда очень сложный алгоритм, иногда и очень несложный, оказывается, работает даже лучше. Но вот так или иначе можно обучить их вот этому самому распознаванию. Самое лучшее, что на данный момент сделано, это совсем недавно... До недавнего времени казалось, что это сообщение практически неизвестно, когда удастся, но это вдруг смогли сделать. Это такой Сергей Стависки (Sergey Stavisky), Калифорнийский университет в Дэвисе, сколько я помню. У них очень давно речевой проект, где они инвазивны. И им удалось декодировать прямо в реальном времени фонемы, которые в данный момент человек пытается произнести. То есть, это не слова, не слоги, а прямо самые элементарные как бы, единицы. И это очень важно. Почему? Потому что мы обычно слышим свою речь, когда мы говорим. Если совсем мы не слышим, то нам говорить очень трудно и неестественно. Это даже здорово человеку. А здесь, когда человек пытается произнести что-то в такой искусственной ситуации, то у него еще больше сложностей. А здесь ему помогают сразу. Вот эту самую фонем, которую он произносит, он прям сразу декодирует, он слышит, что произносится, и прям у них очень неплохие результаты сразу получились. В прошлом году была в Nature опубликована эта статья про это. Поскольку вот эта система инвазивная, она работает очень точно в сравнении с неинвазивными. Там тоже есть, конечно, свои ошибки у них. Пока это все не идеально, это пока не готово к тому, чтобы это можно было массово использовать. И, возможно, это не очень скоро удастся более-менее широко внедрять. Но вот у компании Neuralink тоже совсем недавно был первый пациент, который начал что-то... У него происходит некое декодирование того, что он пытается говорить. Они это подали как огромный успех, и вот я вижу там в соцсетях или даже в новостях, там это как-то про это говорят, как будто это вот какое-то вообще достижение впервые вообще в истории. Ну это там вот, ну видно, что это прям-прям самый начальный уровень. То есть это то, что делалось где-то лет 15 назад, ну больше 10 точно совершенно. На самом деле, в академической науке то, что происходит, менее все-таки известно, тоже попадает в новости. Но, конечно, с такой помпой, как Маск... Ну, и потом, не так следят люди обычно за тем, что делает Маск. Это, конечно, привлекает внимание. Кстати говоря, научное сообщество, оно ему благодарно за то, что он все-таки занялся этой областью, поскольку раньше как-то это было все гораздо больше на периферии, а вот поскольку то, что делает Маск, это все сразу, все новостные агентства, все крупнейшие издания, все блогеры начинают все это обсуждать. То же самое у них с моторными интерфейсами. Они, в принципе, делают довольно серьезные вещи. Основу, особенно то, что они сделали в самом начале, где-то буквально первые годы после того, как создана компания Neuralink. Хотя уж пошло там, не знаю, скоро 10 лет уже будет, по-моему, где-то год 17-18. По-моему, они вот уже даже какую-то статью публиковали про это, и видео выпустили где-то году, по-моему, 19-м, если я не ошибаюсь, может быть, 18-м, где было показано, как это у них работает, вот эти базовые технологии. И вот там вот это был действительно очень крупный прорыв. Это было, во-первых, такой вот, то, что называют чип, ну, это вот такой блочок, который вставляется беспроводной по блютузу, по-моему, просто у них там работает, вставляется прямо в кости черепа, там, где вот эту дырку делают для того, чтобы ставить электроды. Он там... Просто кожа там сверху зарастает, и даже вот не видно там, как чисто... Даже косметически. Это, в общем, часто не понимают, что это, вообще говоря, очень непростое дело. Некоторые пытаются это воспроизвести. На самом деле в Китае очень много в это вкладывается. Никто пока не сделал прямо в таком виде. Потому что эта система должна довольно мощный поток сигнала все время передавать по многим каналам. И при этом она не должна нагреваться.

Точно, ты же не можешь охлаждать, он же прямо в голове стоит.

Да-да-да. И это очень такая тяжелая задача, которую только они смогли решить на данный момент. Хотя уже много времени прошло. Еще они сделали такую для вживления этих электродов. Хотя они там не глубоко выживляются, где-то порядка миллиметра. Но все-таки это мозг, где есть кровеносные сосуды, хоть маленькие, но все равно в них нельзя попадать, ну, лучше не попадать, потому что тогда там любое повреждение, оно провоцирует воспаление в этом месте, воспаленный процесс. Там, соответственно, будет идти какая-то работа нервной ткани для того, чтобы это восстановить. И там есть вот такие клетки, которые просто начинают в этой ситуации обматываться вокруг электрода. И они изолируют его. Но в результате электрический контакт между нейроном и этим электродом мы лишаемся. Фактически можно даже отключать. Вот. И здесь вот этот робот, он видит, где находятся эти кровеносные сосуды. И он еще... Там все время, когда... Это живая ткань. Там есть кровоток. И все время движение. Я видел.

Видео, оно прямо как будто сердцебиение вместе. Вся эта сетка трясется постоянно. В смысле, сжимается и разжимается. Господи, как там вообще можно что-то... И

вот здесь хирургу очень сложно, конечно, если человеку это делать. А у них там, в общем... Еще одна их разработка, которая, правда, есть аналогия уже, это электродные нити. Это нити, на которые очень тонкие, кажется, тоньше человеческого волоса. Такое сравнение типичное. И там сразу много электродов. Не очень много, но некоторое количество электродов на одном таком волосе сидят. Но все равно их нужно много вставить, этих волосков. И вот этот робот, он каждый волосок, соответственно, он смотрит, где, в какой момент рассчитывает. И раз вставляет, потом следующий, следующий. И так вот... Между сердцебиениями. Да-да-да. Ну, вот как-то находит подходящий момент. И это действительно очень здорово. И вот они... Собственно, в этом они сильно опередили академическую науку. Но дальше что происходит? Оказалось бы, должно быть все очень хорошо пойти. Но вот все, что они показывали с тех пор, это повторение очень давно все сделанного. Некоторые вещи из того, что показывали в академической науке, например, управление роботизированной рукой, там с большим числом степеней свободы, там это больше... Не знаю, в 13-м году, что ли, в 12-м сделали. Они до сих пор это не воспроизвели.

Я видел передачу 60 minutes, эту знаменитую 60 минут. Там как раз ведущий приходит и здоровается за руку с роботизированной рукой. Женщина сидит, говорит, ну, типа, вот я могу вот так сделать, могу вот так сделать. Потом они ударяются, плакать кулачками.

Совершенно полное безумие.

Я так понимаю, а Нейролинк это до сих пор не сделал.

Да, они до сих пор это не сделали. Там, на самом деле, тоже было не так все хорошо с этой рукой. Там, если присматриваться, то вот они... Она пожимает ему руку, а потом начинает немножко выкручивать. Ну, не сломано, но еще как-то да. Это не совсем то, что нужно. А это все-таки полного контроля. Ну, а потом они сделали это получше, потому что у нее тогда еще не было чувствительности, не шло обратно в мозг от, так сказать, этих датчиков с этой руки. Когда датчики это подключили, стало, в общем, сильно лучше. Но все-таки вот там один из исследователей, который, собственно, участвовал в этих проектах, он сделал потом такое исследование о том, насколько все-таки мозг пластичен, насколько он легко может подстраиваться, потому что к нему что-то такое новое подключает. И оказывается, что, в общем, не так это все хорошо может быть. То есть, там все-таки есть какие-то определенные пределы. И, в общем, если какая-то область мозга, она занималась определенной какой-то... участвовала в определенной функции, она этой функцией может ее освоить. Но, в общем, глубоко как-то въезжать... В смысле, глубоко перестраиваться... Глубоко перестраиваться уже как-то не... Ну, в общем, практически не получается.

Есть физическое разделение, что вот эта часть мозга отвечает за это действие, и нечего...

Там несколько сложнее, там не совсем части, там какие-то сети мозговые. Так или иначе, это все сильно ограничено. И когда... Окей, даже они, может быть, когда-то смогут сделать в нейролинке очень крутые вещи, может быть, круче, чем сейчас есть академические достижения. Но там есть два крупных ограничения. Это то, что есть в принципе фундаментальные ограничения возможности мозга. И второе, это еще то, что это все-таки хирургическая операция. И насколько ее можно сделать массовой, это тоже очень большой вопрос.

А они втыкаются только в одно место? Или ты, имея доступ к мозгу, можешь один электрод в речевую область, другую в моторную, третью в зрительную?

На большинстве случаев это все-таки такие локальные блочки электродов. Ну, собственно, там же есть проблема с тем, что нужно получить разрешение на то, чтобы что-то определенное втыкать. И вот есть сейчас у нейролинка такое разрешение на их технологии. А есть такие юта-эрей, массивы юты, электроды. Они очень давно их разработали. Это уже лет 20, наверное. Начиная с животных экспериментов. Может, даже больше 20. Сейчас я могу запутаться. Может быть, уже на людях 20 лет прошло после первой имплантации. Они немножко меняли эту технологию, но очень не сильно. Это такая маленькая группа электродов. Совсем вот такая крохотная. Но они все очень маленькие, эти электроды. И там сразу порядка 100 электродов в этой группе может стоять. Кажется, даже больше. Но их обычно две. Втыкают две или четыре площадки. Естественно, чем больше вскрыт череп, тем это больше травмирует мозг. Поэтому стараются очень большую область не открывать. Поэтому это все-таки где-то поблизости находится. В нейролинке, там у них тоже, в общем, этот их блочок, он такой локальный, и тоже они стараются как можно меньше травмировать, поэтому это, соответственно, Тоже не какая-то обширная область. Это какая-то крупная монета, скажем, такого размера. И, соответственно, это тоже ограничение. Конечно, было бы хорошо поставить в очень многих местах. Вот нельзя. В будущем, может быть, будут методы, которые можно будет какие-то сенсоры поставить по всему мозгу. Там вот какие-то на наночастицах вот пытаются периодически разрабатывать такие вот, которые могут оказаться везде в мозге и чувствовать в случае того, как, так сказать, там у них, допустим, электрический потенциал рядом с ними меняется, они будут как-то реагировать с помощью Дополнительно каких-то методов можно видеть реакцию этих частиц и уже по всему объёму мозга, может быть, очень быстро это всё отслеживать. Но, тем не менее, пока это очень далёкое в будущее, если говорить про человека, потому что человеку нужно сделать, чтобы всё было безопасным, и это, в общем-то, требует очень долгих исследований. Есть еще вариант, это когда ставят электроды на поверхность коры мозга, уже на оболочке, которая ее защищает. Собственно, это чем? Хорошо, это значительно менее травматично и меньше опасность занесения инфекции. Поскольку когда под этими оболочками уже мозг такой наиболее... почти беззащитный, но там есть своя иммунная система. Раньше считал, что вообще нет иммунной системы. У него, как выяснилось, есть свои способы защищаться. Но, тем не менее, они все-таки гораздо слабее, чем если мы не влезаем в эти оболочки. Вот. Но если сверху ставить электроды, там, в общем, можно их более обширно ставить. Ну, сейчас это в основном делается при операциях, когда, так сказать, для каких-то других целей, там, эпилепсии, там еще какие-то в редких случаях. В основном связано с эпилепсией. Там нужен мониторинг. И когда нужно удалять какую-то область мозга, течение некоторого времени проводят смотрят, где собственно эпилептический очаг, и где наоборот области, которые нужно защитить, стараться не затронуть при операции, связанной с речью, например. Есть возможность в это время, если человек не занят как-то чем-то связанным с этим лечением и диагностикой, в это время он, электроды стоят, Можно делать некоторые исследования, связанные с развитием технологий этих интерфейсов. И там, в частности, в России, такие исследования проводились. В общем, можно видеть, что тоже можно декодировать лучше, чем с электроэнцефалограммой. Вот, сигналы. И делаются попытки разработать такие относительно малоинвазивные технологии, когда даже, может быть, не вскрывать совсем череп, а делать только некоторый разрез узкий и в щель в него всовывать туда вот такую пластиночку, площадку, на которой электроды стоят. Но это пока в разработке все такое. Есть еще один способ подходить к мозгу не очень травматичным путем. Даже его пропагандируют как совсем нетравматично, но все-таки это тоже хирургия. Это через сосуды. Synchron. Ее основал нейрохирург Томас Оксли, австралиец. Она сначала была в Австралии, потом переехала в США. И вот у них... Собственно, он работал с сосудистыми операциями, даже не совсем... Ну, как бы вмешательство это называется, интервенционная такая медицина, где подводят по сосудам В стенды там ставят, допустим, когда очень сужены сосуды, которые питает мозг, там вот туда по довольно длинному пути вводят специально такой вот расширяющий нечто, называется стенд, и стоит всю жизнь. В случае с этими электродами... Да, электроды поставили на такой тип стента. Он подводится тоже по сосудам. Пока какое-то количество людей живет с этими установленными электродами. Есть такой у них крупный венозный... канал, где синус в центральной части мозга. И вот там у них... Дальше довольно сложно подводить. Там всякие извилины и сужения. А вот здесь они как-то ставят. Там не очень много электродов. Несколько проблем. Во-первых, они говорят, что это как бы совсем безопасная операция. Но на самом деле непонятно, сколько электродов будет там долго стоять. Да, все-таки, если это часто делать, у каких-то людей, может быть, будет развиваться какая-то нехорошая реакция на эти электроды. Вот. И есть вопрос о длительном использовании. В общем, это еще не скоро будет известно, насколько это все-таки... Через несколько лет, допустим, как это будет. Да. Вот. И еще есть проблема в том, что там уже... Уже некоторые области мозга близки к этому месту, куда можно поставить эти электроды, а остальные далеки. И там, в общем, поскольку это еще не напрямую, не рядом с нейронами, там сигнал довольно сильно и ослабляется, и смешивается. В общем, та же история, как с электроэнцефалограммой. И, в общем, были сравнения с вот этой кортикограммой, когда ставят на поверхность оболочки мозга. И, в общем, критикограмму вроде бы выигрывает. Но что касается... В сравнении с ЭГ, вроде бы, это лучше. Но, опять же, ЭГ это все-таки совсем не инвазивный метод. Тут, да, интересно, что вот Томас Уокслин, как он критикует нейролинк, он говорит, что... И похожие технологии такие высокоинвазивные. Он говорит, что... Эти технологии никогда не станут массовыми по-настоящему. Вот Маска обещает, что будет очень скоро, у него много пациентов, но при этом все-таки нужно же, чтобы были очень квалифицированы хирурги. И вот Укси как раз очень хорошо знает эту сферу, и он говорит, что таких хирургов нет и не будет в таком достаточном количестве. Потому что робот все-таки сам операцию полностью не делает. Это, в общем, он может это сделать под контролем, под очень хорошим. И у разных людей очень разный мозг, очень разные какие-то особенности состояния, тем более, что это, как правило, не очень здоровые люди. То, что касается подводить по сосуду мозга, это же, во-первых, операция со стендами отработанная. Во-вторых, на сердце ставят кардиостимуляторы, тоже очень похожая технология. Тоже подводятся электроды. Причем там еще подвижный такой орган. И это все, в общем, отлично работает. Но вот там есть очень большие проблемы с тем, что эта технология дает. Потому что, опять же, не только Маск... У него очень много какого-то такого хайпа, который на самом деле неоправдан. Но и его конкуренты, такая компания Синхрон, которая вроде создана ученым, нейрохирургом, которому можно гораздо больше доверять. И все равно посмотреть, что у них происходит в новостях, как они все это показывают. Например, они с компанией Apple, у них сотрудничество. И они показывают, как у них это все работает, и не рассказывают, что в этих устройствах, которые у них работают пациенты, eye tracker (айтрекер). То есть устройство для отслеживания взгляда. И у них технология, на самом деле, работает на взгляде. Там вот с помощью мозга... Интерфейс мозго-компьютера дает только некоторый клик. А курсор, допустим, наводится с помощью взгляда. Он очень хорошо наводится. Но, собственно, клик, там это можно делать какими-то другими способами. Для этого вставлять электроды в сосуды совершенно необязательно. И вот это совершенно обычно упускают, когда про это рассказывают.

с помощью ЭЭГ, это был такой медленный процесс, типа минуты занимает даже одно слово напечатать. в случае нейролинка. Это медленнее, чем с клавиатурой и мышкой? Или быстрее? Или сравнимо?

Я сейчас точную цифру не вспомню, но кажется, это примерно так же, как клавиатура. К сожалению, у них там с ними какая проблема? Они вот вроде бы так очень красиво все это показывают, там в разных видеодемонстрациях. Но если пытаешься найти какие-то конкретные цифры, у них там даже на сайте сейчас есть какие-то истории. Там нет статистики подробной. Они могли просто... Человек 100 часов, допустим, играл. И где-то в какой-то момент они подцепили, сняли красивое видео, как у него все точно без ошибок, с большой скоростью. И там скорость может быть выше, чем у человека, который сейчас механически управляет.

Ну, мы не знаем, как часто у него это получается.

Но это, может быть, у него получилось один раз за очень долгое время. И вот так вот у них во всем, к сожалению, очень сложно оценить.

Дико интересно.

Вот дьявол в деталях прям... Собственно, почему у специалистов к этому очень скептически относятся, потому что они показывают... Ну, у них нет публикаций научных про это дело, кроме самой первой статьи, которая не совсем научная. Ну, по крайней мере, она описала... Вот когда у них была очень крутая технология, вот они вначале показали. А дальше, что они получают с этими людьми? Ну, вот только верить на слово. Поэтому они заинтересованы то, чтобы это очень красиво показать.

А что насчет пределов все-таки? Вот что реалистично, а что является вечным двигателем, если говорить об интерфейсах мозг-компьютер?

Ну, какие-то простые задачи. И там, где надежность не требуется, не должно быть очень высокой. Вот это можно делать. Вот можно... Да, компьютерные игры, ну, там тоже иногда нужно, чтобы высокая точность была. достаточно долгое время. И вот это, наверное, в таких случаях это будет плохо работать. Но вот когда все-таки нет такого жесткого, жестких ограничений, то, наверное, все совершенно нормально. Вот. То есть, где-то может быть быстрее, чем у человека в обычной ситуации, через физический... Поскольку у него... Ну, тут напрямую из мозга, да? И реакцию реально можно ускорить. Везде все-таки это протезирование реальных возможностей, реальной функции. Это замена... Говорите об улучшении. Все ждут, что такие технологии сделают и здоровый человек круче. Вот здесь из-за очень высокой специализации и моторного выхода, и сенсорных входов у человеческого мозга В некоторых случаях можно, в очень частных каких-то задачах, можно ожидать, что что-то может получаться лучше. Но всё-таки это очень частные какие-то вещи. Мне кажется, что тут даже... Вот что мне самому интересно, и то, что я просто из своего собственного опыта взаимодействия с этими интерфейсами почувствовал, всё-таки в каких-то, возможно, игровых... в играх, в каких-то определенных сценариях, если это правильно встроить, это взаимодействие, оно может давать хоть очень необычный опыт, очень интересный.

То, что вы описываете с помощью нейролинка, это на самом деле все равно, пускай даже с этими ограничениями, выглядит довольно внушительно и гораздо круче, чем неинвазивные методы, которые мы обсуждали вначале. Как вы думаете, сможем ли мы вот то, что делаем сейчас с помощью втыкания электродов в мозг, сделать неинвазивно? Или это просто физика процесса нам мешает?

Ну, совсем неинвазивно, по-видимому, нет. Тут есть такая вот надежда, она как бы постепенно слабеет. Вот когда появились вот эти foundational models, такие фундаментальные, основополагающие модели языка, многих других вещей. Вот возникла надежда, что, может быть, поскольку у нас же этот сигнал от нейронов, он все равно идет куда-то. Он очень сильно ослабляется, но, в конце концов, он все-таки достигает, видимо, и кожи. Это индивидуальных нейронов. И, может быть, если мы очень хорошо обучим какую-то очень правильную сеть, может быть, она сможет все-таки гораздо больше разделять то, что идет из мозга, не погружаясь туда, а беря с поверхности сигнал. И я знаю, там говорил с количеством людей, которые и за границей, и у нас с этим занимаются. Они пытаются, еще сейчас пытаются, но, может быть, слишком много нужно для обучения этих данных. Но пока каких-то прорывов нет. И время от времени говорят, что сделали такую модель. И, ну, видно, что они, в общем, дают очень... Такие слабые результаты. если совсем серьёзно разбираться. Поэтому пока это вот такая некоторая надежда. Потом еще есть физические принципы, которые... Опять же, та же магнита энцефалографии дает гораздо больше. Может быть, опять же, соединение ее вместе с такими моделями, может быть, что-то даст. Но пока что там есть тоже большие ограничения, потому что, возможно, можно сделать датчики, которые будут более чувствительные, чем современные. В общем, там есть определенные, так сказать. Некоторые перспективы и ограничения технологии. Ограничения пока непонятно. Насколько они тяжелые. Далее какие-то принципы. полуинвазивные варианты. Когда какие-то частицы туда, в мозг. понапускать, которые дадут... Они будут везде, допустим, безопасным образом сидеть. И как-то реагировать на то, что рядом с ними происходит. И с них уже считывать будет проще, чем... Да. Уже с них будет... Простит считывание. Но, в общем, пока это все... Ну, на животных кое-что, так сказать. Это, естественно, пробуют. Такие возможности время от времени какие-то появляются. обнадёживающие результаты. Но это достаточно далекое будущее. Все-таки особенно с точки зрения тестирования безопасности. Тут надо понимать, что с такими методами, с инвазивными, там есть в каком-то смысле тоже фундаментальное ограничение, что мы должны, если что-то человеку туда поместили, что он будет сидеть в голове уже очень долго или там уже до самой смерти, Мы должны быть уверены, что оно не вызовет какие-то проблемы через сколько-то лет. И мы, соответственно, нельзя сразу попробовать все возможные варианты, потому что вдруг они все будут приводить к каким-то проблемам. Все люди, которые участвуют в экспериментах, они погибнут или какие-то очень тяжелые заболевания получат. Это можно очень маленькими шагами делать. И только, как правило, в каких-то серьезных, очень обоснованных случаях, и когда уже достаточно проверено, перед этим уже все, так сказать, отработано, все, что можно, сделано. И поэтому это просто страшно замедляет прогресс инвазивных методов. Поэтому, ну вот, всё-таки я пока пытаюсь продолжать что-то делать с неинвазивными. Надеюсь, что здесь мы всё-таки можем, если кто-то очень умно с ними обращаться, всё-таки что-то получить. Тем не менее, сильно более крутое, чем то, что дают они сейчас.

Сергей, спасибо огромное. Очень классный разговор. Надеюсь, получится интересно.

Да, в общем, тоже было интересно. Спасибо.

Это подкаст студии Либо-Либо. Над эпизодом работали редакторка Маша Апельчева, продюсеры Данила Остапов и Аня Коваленко, монтажёр Серёжа Христолюбов. За джингл спасибо Алексею Зеленскому. До встречи в следующий четверг.

Редактор субтитров А.Семкин Корректор А.Егорова