Если бы клетки головного мозга общались друг с другом при помощи голоса, в наших головах стоял бы непрерывный гвалт. Нейроны не только постоянно обмениваются сигналами, реагируя на внешние импульсы, но и производят фоновый «шум», дергая друг друга по делу и без. Как ни странно, именно это, похоже, дает человеческому интеллекту преимущество перед искусственным. Опираясь на исследования ученых из Франкфуртского университета, Флоридского университета нейронауки имени Макса Планка и Миннесотского университета, главный редактор журнала Nautilus Майкл Сигал объясняет, как нестабильность живых нейронных сетей связана с мышлением и воображением. T&P публикуют перевод с некоторыми сокращениями.
Одну из главных проблем современного искусственного интеллекта можно проиллюстрировать на примере желтого школьного автобуса. Если он изображен со стороны лобового стекла, обученная нейронная сеть безошибочно его распознает. Если он лежит на боку поперек дороги, алгоритм с большой уверенностью предположит, что перед ним снегоочиститель. А при взгляде снизу и под углом нейросеть и вовсе решит, что это мусоровоз.
Все дело в контексте. Когда очередное изображение сильно отличается от ранее загруженных картинок, механизм распознавания запинается, даже если разница сводится к тому, что искомый объект повернут или частично перекрыт другим. Современные модели ИИ все еще не дотягивают до человеческого мозга и поэтому хуже ориентируются в непривычных ситуациях.
Шумный мозг
Компьютеры — цифровые устройства, они работают с бинарными элементами, которые могут находиться во включенном или выключенном состоянии. Исходящий сигнал нейрона тоже похож на двоичный код — нейрон в каждый момент времени либо активен, либо нет, — но «на вход» нейрон работает как аналоговое устройство: данные недискретны, и на их характеристики влияет множество факторов.
Кроме этого, построенные человеком вычислительные системы строго детерминированы: отдавая одну и ту же команду несколько раз, вы всегда получите одинаковый результат. В человеческом мозге все устроено иначе — реакция на один и тот же стимул всегда будет разной.
Возможно, все дело в ненадежной нейротрансмиссии, то есть сбоях движения сигнала в синапсах. Во время активности нейрона сигнал движется по аксону, но вероятность того, что он достигнет следующего нейрона, составляет лишь 50%. Из-за этого в системе возникают помехи.
Другой фактор — постоянная активность в самых разных отделах мозга. Например, зрительная кора активируется визуальными образами, но одновременно получает сигналы из других источников, поскольку в мозге много перекрестных соединений. Это позволяет нам ориентироваться в контексте и формировать горизонт ожиданий: так, услышав лай собаки, мы спешим настороженно обернуться, чтобы найти ее глазами.
Даже в отсутствие визуальных стимулов зрительная кора демонстрирует такую же активность, как и при их наличии, являя что-то вроде визуального воображения. Вы что-то видите, одновременно думаете о том, что видели вчера, — возможно, это тоже способствует тому, что реакция на одни и те же стимулы раз от раза меняется.
Наконец, эксперименты и модели показали, что в мозге может возникать активность, затрагивающая области, расположенные далеко друг от друга. Это обычное дело для зрелой коры, в которой связи дальнего радиуса действия сформированы анатомически. Однако даже в раннем возрасте, когда физических связей между разными областями мозга еще нет, корреляция между их активностью уже наблюдается.
Ученые создали внутривенный интерфейс мозг-компьютер
В конце прошлого года ученые, опубликовав свою статью в Journal of NeuroInterventional Surgery, представили научному обществу новое устройство для управления компьютером «силой мысли». Тем, кто интересуется нейронауками или Илоном Маском, известно, что с помощью электродов, погруженных прямо в ткани мозга, можно «считывать» его электрическую активность и далее с помощью декодера, расшифровывающего сигнал, подавать ее в нейроинтерфейс – компьютер или нейропротез. Другой вариант – использовать импланты для стимуляции нужных частей мозга. В обоих случаях интерфейс мозг-компьютер представляет собой габаритную и малопривлекательную «шапочку» из проводов, использование которой, например, в повседневной жизни затруднительно. Другое дело – скрытое от посторонних глаз, надежное устройство, позволяющее, например, открывать сообщения или совершать банковские переводы прямо с домашнего компьютера парализованным пациентам. Стало ли это устройство прорывным или просто очередным прототипом – читайте в нашей статье.
Схематическое изображение внутривенного нейроинтерфейса. Credit: Thomas J Oxley et al / Journal of NeuroInterventional Surgery 2020
При остром повреждении головного мозга (инсульт или травма) у человека так или иначе остается здоровая нервная ткань, которая за счет нейропластичности «включится» в восстановление потерянных функций. Если потерянная область слишком обширна, или же управление телом невозможно из-за гибели нейронов спинного мозга, то на помощь приходит не реабилитация, а нейроинтерфейс.
Группе австралийских ученых под руководством Томаса Оксли (Thomas J Oxley) удалось через венозную систему установить считывающий электродный блок вблизи здорового (на момент исследования) двигательного центра головного мозга (прецентральной извилины) у двух пациентов с боковым амиотрофическим склерозом. Несмотря на то что электроды не вводились вглубь мозговой ткани, а удерживались в просвете вены стентом, они достаточно точно собирали импульсы с двигательной коры, а чрескожный инфракрасный декодер, соединенный с мозговым блоком гибким проводом, преобразовывал сигналы в нажатия клавиш виртуальной мыши в популярной операционной системе. Курсором пациенты могли управлять с помощью «айтрекера», то есть движениями глазных яблок, так как эта функция при данном заболевании не страдает ( в отличие от «синдрома запертого человека»).
Нужно понимать, что после имплантации нейроинтерфейса пациентам требовалось время для обучения. Им приходилось в течение шести недель представлять, как парализованная рука кликает по мышке однократно или двухкратно, быстро или медленно. Во время этих заданий устройство запоминало электрическую активность коры, чтобы потом декодер смог правильно преобразовать ее в команду для домашнего компьютера.
После тренировок пациенты могли совершать покупки в интернете, пользоваться мобильным банком, печатать текст на виртуальной клавиатуре с помощью «кликов». Важно отметить инертность волокон, помещенных в венозное русло (ни один из них не стал причиной закупорки вен или источником инфекции), надежность (через 12 месяцев у одного из пациентов стент оставался на прежнем месте), быстрота (сопоставима с внутримозговыми электродами) и простота использования устройства дома.
«Эти первые данные, полученные на людях, демонстрируют потенциал эндоваскулярного моторного нейропротеза для цифрового управления устройством с помощью нескольких команд у людей с параличом … для улучшения функциональной независимости», — говорит Томас Оксли.
Таким образом, мы видим хорошее функционирование нового внутрисосудистого нейроинтерфейса, но на ограниченной группе пациентов. В будущем большие группы испытуемых помогут разработать более точные протоколы исследований и скорректировать профили безопасности.
Текст: Марина Калинкина
Motor neuroprosthesis implanted with neurointerventional surgery improves capacity for activities of daily living tasks in severe paralysis: first in-human experienceby Thomas J Oxley , Peter E Yoo, Gil S Rind, Stephen M Ronayne et al. in Journal of NeuroInterventional Surgery. Published October 2021.
https://dx.doi.org/10.1136/neurintsurg-2020-016862
Откуда шум?
Любопытно, что паттерны спонтанной активности нейронов складываются на ранних стадиях развития мозга, еще до того, как сформировано сенсорное восприятие. Например, спонтанная активность в зрительной коре наблюдается еще до того, как ребенок впервые откроет глаза. Уже после этого воображение связывается с реальными зрительными образами.
Спонтанная активность присуща нам с раннего возраста, но ее природа пока неизвестна. Возможно, она предопределена генетически, но с большой вероятностью связана с процессом самоорганизации (как самоорганизующаяся система может формировать сложные паттерны, описывается в теории динамических систем). Можно предположить, что весь наш ум определен генами, но это невозможно:
информации в ДНК слишком мало, чтобы определить все многочисленные синаптические связи в мозге. Генетически можно закодировать лишь несколько простых алгоритмов
для ранних стадий развития мозга, которые дадут импульс созданию и развитию определенной структуры. Отправной точкой для такого процесса могут стать всего несколько основных правил — например, как нейроны формируют цепи и как активность цепи, в свою очередь, изменяет соединения в цикле обратной связи.
КЛЕТКИ МОЗГА
Клетки ЦНС называются нейронами; их функция – обработка информации. В мозгу человека от 5 до 20 млрд. нейронов. В состав мозга входят также глиальные клетки, их примерно в 10 раз больше, чем нейронов. Глия заполняет пространство между нейронами, образуя несущий каркас нервной ткани, а также выполняет метаболические и другие функции.
Нейрон, как и все другие клетки, окружен полупроницаемой (плазматической) мембраной. От тела клетки отходят два типа отростков – дендриты и аксоны. У большинства нейронов много ветвящихся дендритов, но лишь один аксон. Дендриты обычно очень короткие, тогда как длина аксона колеблется от нескольких сантиметров до нескольких метров. Тело нейрона содержит ядро и другие органеллы, такие же, как и в других клетках тела (см. также КЛЕТКА).
Зачем все так сложно
Теория аттракторных нейросетей гласит, что вся их активность сводится к конечному множеству состояний. При определенном наборе входящих сигналов сеть приходит в одно из возможных состояний; при других, но схожих, — к такому же состоянию. Это делает ее устойчивой к небольшим колебаниям сигналов и помехам. Обсуждение теории идет уже не первый год, но пока не удалось получить адекватных экспериментальных доказательств того, что мозг работает именно так. Нам бы не помешала возможность регистрировать состояние достаточно большого числа клеток мозга в достаточно стабильных условиях — а еще инструменты, которые позволили бы активировать их напрямую.
Возможно, в непредсказуемости мозга есть свой смысл.
Смотря на один и тот же предмет, мы всегда воспринимаем его немного по-разному, и именно эта изменчивость реакции на одинаковый стимул помогает обнаружить новые грани знакомых вещей.
Любое визуальное изображение состоит из тысяч деталей. Выделяя главное, мы отсеиваем ненужное. Это похоже на эволюцию, когда в результате хаотичных мутаций выживают наиболее приспособленные особи. По аналогии можно предположить, что мозг добавляет «шум», чтобы пересмотреть множество возможных изображений и найти самое подходящее для данного контекста.
Можно ли разгадать алгоритм спонтанной активности? Вероятно. Один из вариантов — изучение близнецов. Другой — наблюдение за ранними стадиями проявления спонтанной активности.
Ствол мозга
расположен у основания черепа. Он соединяет спинной мозг с передним мозгом и состоит из продолговатого мозга, моста, среднего и промежуточного мозга.
Через средний и промежуточный мозг, как и через весь ствол, проходят двигательные пути, идущие к спинному мозгу, а также некоторые чувствительные пути от спинного мозга к вышележащим отделам головного мозга. Ниже среднего мозга расположен мост, связанный нервными волокнами с мозжечком. Самая нижняя часть ствола – продолговатый мозг – непосредственно переходит в спинной. В продолговатом мозгу расположены центры, регулирующие деятельность сердца и дыхание в зависимости от внешних обстоятельств, а также контролирующие кровяное давление, перистальтику желудка и кишечника.
На уровне ствола проводящие пути, связывающие каждое из больших полушарий с мозжечком, перекрещиваются. Поэтому каждое из полушарий управляет противоположной стороной тела и связано с противоположным полушарием мозжечка.
Воспроизвести помехи
Глубокие нейронные сети — наиболее успешный вид ИИ — созданы по образу и подобию человеческого мозга: у них есть нейроны, своеобразная иерархия и гибкость связей. Но о том, могут ли такие сети воспроизводить процессы, происходящие в процессе обработки сигналов мозгом, ведутся споры.
Одна из особенностей работы глубоких нейронных сетей, за которую их часто критикуют, — прямая восходящая связь: сигнал передается от входа к выходу через последовательность промежуточных уровней без какого-либо «петляния». Рекуррентные связи (например, между нейронами одного уровня) либо отсутствуют, либо смоделированы довольно грубо; как правило, нет нисходящих связей, которые бы передавали сигнал от выхода ко входу. Такие связи затрудняют обучение нейросети — но в коре головного мозга их полно! Сеть, построенная только на прямой связи, — это очень грубое упрощение, сильно отличающееся от тесно взаимосвязанных отделов мозга.
Как правило, нейронная активность в человеческом мозге — это непрерывные перекрестные «разговоры» между разными областями мозга, где сенсорный стимул играет лишь модулирующую роль.
Глубокие нейронные сети работают совсем иначе: они активизируются только при наличии исходных данных. К чему это приводит? Например, к неспособности ИИ уловить контекст: глубокая сеть обучается на определенном наборе данных и не справляется, когда появляется принципиально новая информация. В то время как, согласно одной из теорий, спонтанная активность в мозге как раз и кодирует контекст. Возможно, эта активность являет собой нейронную основу обработки визуальных образов, в ходе которой мы устанавливаем взаимосвязь между различными объектами (и их частями) в пространстве. Это предположение слегка притянуто за уши, потому что функционал этой спонтанной активности пока до конца не понятен, но уже ясно, что она может играть важную роль в интерпретации событий.
Нам остается черпать вдохновение из наблюдений за мозгом. Например, упоминавшаяся выше ненадежность синаптических связей уже сейчас эмулируется в машинном обучении для избежания «переподгонки» (ситуации, когда построенная нейросетью модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но не работает на примерах, не участвовавших в обучении. — T&P
).
Где можно учиться по теме #искусственный интеллект
Курс
Искусственный интеллект: как это работает в бизнесе
13 февраля 2021 — 2 апреля 2019
Курс
Deep Learning. Расширенный курс
9 февраля 2021 — 6 июня 2019
Курс
КАК РАБОТАЕТ МОЗГ
Рассмотрим простой пример. Что происходит, когда мы берем в руку карандаш, лежащий на столе? Свет, отраженный от карандаша, фокусируется в глазу хрусталиком и направляется на сетчатку, где возникает изображение карандаша; оно воспринимается соответствующими клетками, от которых сигнал идет в основные чувствительные передающие ядра головного мозга, расположенные в таламусе (зрительном бугре), преимущественно в той его части, которую называют латеральным коленчатым телом. Там активируются многочисленные нейроны, которые реагируют на распределение света и темноты. Аксоны нейронов латерального коленчатого тела идут к первичной зрительной коре, расположенной в затылочной доле больших полушарий. Импульсы, пришедшие из таламуса в эту часть коры, преобразуются в ней в сложную последовательность разрядов корковых нейронов, одни из которых реагируют на границу между карандашом и столом, другие – на углы в изображении карандаша и т.д. Из первичной зрительной коры информация по аксонам поступает в ассоциативную зрительную кору, где происходит распознавание образов, в данном случае карандаша. Распознавание в этой части коры основано на предварительно накопленных знаниях о внешних очертаниях предметов.
Планирование движения (т.е. взятия карандаша) происходит, вероятно, в коре лобных долей больших полушарий. В этой же области коры расположены двигательные нейроны, которые отдают команды мышцам руки и пальцев. Приближение руки к карандашу контролируется зрительной системой и интерорецепторами, воспринимающими положение мышц и суставов, информация от которых поступает в ЦНС. Когда мы берем карандаш в руку, рецепторы в кончиках пальцев, воспринимающие давление, сообщают, хорошо ли пальцы обхватили карандаш и каким должно быть усилие, чтобы его удержать. Если мы захотим написать карандашом свое имя, потребуется активация другой хранящейся в мозге информации, обеспечивающей это более сложное движение, а зрительный контроль будет способствовать повышению его точности.
На приведенном примере видно, что выполнение довольно простого действия вовлекает обширные области мозга, простирающиеся от коры до подкорковых отделов. При более сложных формах поведения, связанных с речью или мышлением, активируются другие нейронные цепи, охватывающие еще более обширные области мозга.
Что может мозг
Как посчитали ученые, человеческий мозг может вместить количество байт, выражающееся числом с 8432 нулями.
Великий шахматист Алехин мог играть по памяти «вслепую» с 30–40 партнерами.
Юлий Цезарь знал в лицо и помнил по именам все свое войско. А это 25 000 солдат.
Некто Гаси помнил наизусть все 2500 книг, которые прочел в течение своей жизни.
Москвич Самвел Гарибян без ошибки воспроизводит 1000 продиктованных ему слов, выбранных в произвольном порядке из десяти языков.
Академик Сергей Чаплыгин мог безошибочно назвать номер телефона, по которому он звонил лет пять назад случайно всего один раз.
Англичанин Доменик О’Брайен получил письменный запрет на посещение игральных домов. Уникальная память позволяла ему знать все карты, оставшиеся в колоде.
НЕЙРОХИМИЯ МОЗГА
К числу самых важных нейромедиаторов мозга относятся ацетилхолин, норадреналин, серотонин, дофамин, глутамат, гамма-аминомасляная кислота (ГАМК), эндорфины и энкефалины. Помимо этих хорошо известных веществ, в мозге, вероятно, функционирует большое количество других, пока не изученных. Некоторые нейромедиаторы действуют только в определенных областях мозга. Так, эндорфины и энкефалины обнаружены лишь в путях, проводящих болевые импульсы. Другие медиаторы, такие, как глутамат или ГАМК, более широко распространены.
