Neurointerfaces - teknologi yang menghubungkan otak dan komputer - secara bertahap menjadi rutinitas: kita telah melihat bagaimana, dengan bantuan perintah mental, seseorang dapat mengontrol prostesis atau mengetik teks di komputer. Apakah ini berarti janji para penulis fiksi ilmiah yang menulis tentang membaca pikiran secara menyeluruh menggunakan komputer atau bahkan tentang mentransfer kesadaran manusia ke dalam komputer akan segera menjadi kenyataan? Topik yang sama - "Augmented Personality" - pada tahun 2019 didedikasikan untuk kompetisi cerita fiksi ilmiah "Future Time", yang diselenggarakan oleh yayasan amal Sistema. Bersama dengan penyelenggara kompetisi, editor N + 1 menemukan kemampuan antarmuka saraf modern dan apakah kita benar-benar dapat membuat koneksi otak-komputer yang lengkap. Dan Alexander Kaplan membantu kami dalam hal ini,pendiri laboratorium antarmuka Rusia pertama di Lomonosov Moscow State University.
Retas tubuh
Neil Harbisson menderita achromatopsia bawaan, yang membuatnya kehilangan penglihatan warna. Orang Inggris, yang memutuskan untuk menipu alam, menanamkan kamera khusus yang mengubah warna menjadi informasi suara dan mengirimkannya ke telinga bagian dalam. Neil menganggap dirinya cyborg pertama yang secara resmi diakui oleh negara.
Pada tahun 2012, di Amerika Serikat, Andrew Schwartz dari University of Pittsburgh mendemonstrasikan seorang pasien lumpuh berusia 53 tahun yang, menggunakan elektroda yang ditanamkan di otaknya, mengirimkan sinyal ke robot. Dia belajar mengendalikan robot begitu banyak sehingga dia bisa menyajikan sebatang coklat untuk dirinya sendiri.
Pada 2016, di laboratorium yang sama, seorang pasien berusia 28 tahun dengan cedera tulang belakang parah mengulurkan tangan buatan yang dikendalikan otak kepada Barack Obama yang mengunjunginya. Sensor di tangan memungkinkan pasien merasakan jabat tangan Presiden ke-44 Amerika Serikat itu.
Bioteknologi modern memberdayakan orang untuk "memecahkan" keterbatasan tubuh mereka, menciptakan simbiosis antara otak manusia dan komputer. Tampaknya semuanya mengarah pada fakta bahwa bioteknologi akan segera menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari.
Video promosi:
Apa yang akan terjadi selanjutnya? Filsuf dan futuris Max More, pengikut gagasan transhumanisme, sejak akhir abad lalu, telah mengembangkan gagasan transisi manusia ke tahap baru evolusi dengan menggunakan, antara lain, teknologi komputer. Dalam sastra dan sinema dua abad terakhir, permainan imajinasi futuristik yang serupa telah tergelincir.
Dalam dunia novel fiksi ilmiah karya William Gibbson, Neuromancer, yang diterbitkan pada tahun 1984, implan telah dikembangkan yang memungkinkan pemakainya terhubung ke Internet, memperluas kemampuan intelektual, dan menghidupkan kembali ingatan. Masamune Shiro, penulis manga fiksi ilmiah Jepang "Ghost in the Shell" yang baru-baru ini difilmkan di AS, menggambarkan masa depan di mana organ apa pun dapat diganti dengan bionik, hingga pemindahan kesadaran sepenuhnya ke dalam tubuh robot.
Seberapa jauh antarmuka saraf dapat berjalan di dunia di mana, di satu sisi, ketidaktahuan melipatgandakan fantasi, dan di sisi lain, fantasi sering kali berubah menjadi pemeliharaan?
Perbedaan potensial
Sistem saraf pusat (SSP) adalah jaringan komunikasi yang kompleks. Ada lebih dari 80 miliar neuron di otak saja, dan ada triliunan koneksi di antara mereka. Setiap milidetik di dalam dan di luar sel saraf, distribusi ion positif dan negatif berubah, menentukan bagaimana dan kapan akan bereaksi terhadap sinyal baru. Saat istirahat, neuron memiliki potensi negatif relatif terhadap lingkungan (rata-rata -70 milivolt), atau "potensi istirahat". Dengan kata lain, itu terpolarisasi. Jika sebuah neuron menerima sinyal listrik dari neuron lain, maka untuk diteruskan lebih jauh, ion positif harus masuk ke dalam sel saraf. Depolarisasi terjadi. Ketika depolarisasi mencapai nilai ambang batas (sekitar -55 milivolt, namun nilai ini dapat bervariasi),sel menjadi bersemangat dan membiarkan lebih banyak ion bermuatan positif, yang menciptakan potensi positif, atau "potensi aksi".
Potensi aksi.
Selanjutnya, potensi aksi di sepanjang akson (saluran komunikasi sel) ditransmisikan ke dendrit - saluran penerima sel berikutnya. Namun, akson dan dendrit tidak terhubung langsung, dan impuls listrik tidak bisa begitu saja berpindah dari satu ke yang lain. Tempat kontak di antara mereka disebut sinapsis. Sinapsis menghasilkan, mengirimkan dan menerima neurotransmiter - senyawa kimia yang secara langsung "meneruskan" sinyal dari akson satu sel ke dendrit sel lain.
Ketika impuls mencapai ujung akson, ia melepaskan neurotransmiter ke celah sinaptik, melintasi ruang antar sel dan menempel ke ujung dendrit. Mereka memaksa dendrit untuk membiarkan ion bermuatan positif, berpindah dari potensial istirahat ke potensial aksi, dan mengirimkan sinyal ke badan sel.
Jenis neurotransmitter juga menentukan sinyal mana yang akan dikirim lebih lanjut. Misalnya, glutamat mengarah ke penembakan neuron, asam gamma-aminobutirat (GABA) adalah mediator penghambat yang penting, dan asetilkolin dapat melakukan keduanya tergantung pada situasinya.
Beginilah tampilan neuron secara skematis:
Diagram neuron.
Dan beginilah kenyataannya:
Neuron di bawah mikroskop.
Selain itu, respons sel penerima bergantung pada jumlah dan ritme impuls yang masuk, informasi yang datang dari sel lain, serta di area otak tempat sinyal dikirim. Berbagai sel pembantu, sistem endokrin dan kekebalan, lingkungan luar dan pengalaman sebelumnya - semua ini menentukan keadaan sistem saraf pusat saat ini dan dengan demikian memengaruhi perilaku manusia.
Dan meskipun, seperti yang kita pahami, sistem saraf pusat bukanlah sekumpulan "kabel", kerja antarmuka saraf justru didasarkan pada aktivitas listrik sistem saraf.
Lompatan positif
Tugas utama dari neurointerface adalah memecahkan kode sinyal listrik yang berasal dari otak. Program ini memiliki seperangkat "template" atau "peristiwa" yang terdiri dari berbagai karakteristik sinyal: frekuensi getaran, lonjakan (puncak aktivitas), lokasi di korteks, dan sebagainya. Program ini menganalisis data yang masuk dan mencoba mendeteksi peristiwa ini di dalamnya.
Perintah yang dikirim selanjutnya bergantung pada hasil yang diperoleh, serta pada fungsionalitas sistem secara keseluruhan.
Contoh dari pola seperti itu adalah potensi bangkitan P300 (Positif 300), yang sering digunakan untuk apa yang disebut dengan ejaan - mekanisme untuk mengetik teks menggunakan sinyal otak.
Ketika seseorang melihat simbol yang dia butuhkan di layar, setelah 300 milidetik, lompatan positif dalam potensi listrik dapat dideteksi pada rekaman aktivitas otak. Setelah mendeteksi P300, sistem mengirimkan perintah untuk mencetak karakter yang sesuai.
Dalam hal ini, algoritme tidak dapat mendeteksi potensi dari satu waktu karena tingkat kebisingan sinyal oleh aktivitas listrik acak. Oleh karena itu, simbol harus disajikan beberapa kali, dan data yang diperoleh harus dirata-ratakan.
Selain perubahan satu langkah dalam potensi, antarmuka saraf dapat mencari perubahan dalam aktivitas ritmik (yaitu, osilasi) otak yang disebabkan oleh peristiwa tertentu. Ketika sekelompok neuron yang cukup besar memasuki ritme yang sinkron dari fluktuasi aktivitas, ini dapat dideteksi pada spektogram sinyal dalam bentuk ERS (sinkronisasi terkait peristiwa). Sebaliknya, jika terjadi desinkronisasi osilasi, maka spektogram berisi ERD (event-related desynchronization).
Pada saat seseorang membuat atau hanya membayangkan gerakan tangan, ERD diamati di korteks motorik belahan bumi yang berlawanan pada frekuensi osilasi sekitar 10-20 hertz.
Template ini dan lainnya dapat ditetapkan ke program secara manual, tetapi seringkali template tersebut dibuat dalam proses bekerja dengan masing-masing individu tertentu. Otak kita, seperti ciri-ciri aktivitasnya, bersifat individual dan membutuhkan adaptasi sistem terhadapnya.
Merekam elektroda
Kebanyakan neurointerfaces menggunakan electroencephalography (EEG) untuk merekam aktivitas, yaitu metode neuroimaging non-invasif, karena kesederhanaan dan keamanannya yang relatif. Elektroda yang dipasang pada permukaan head mencatat perubahan medan listrik yang disebabkan oleh perubahan potensial dendrit setelah potensial aksi "melintasi" sinaps.
Pada saat ion positif menembus ke dendrit, potensial negatif terbentuk di lingkungan sekitarnya. Di ujung lain neuron, ion dengan muatan yang sama mulai meninggalkan sel, menciptakan potensial positif di luar, dan ruang di sekitar neuron berubah menjadi dipol. Medan listrik yang merambat dari dipol direkam dengan elektroda.
Sayangnya, metode ini memiliki beberapa keterbatasan. Tengkorak, kulit dan lapisan lain yang memisahkan sel-sel saraf dari elektroda, meskipun mereka adalah konduktor, tidak begitu baik untuk tidak merusak informasi tentang sinyal.
Elektroda hanya mampu merekam aktivitas total banyak neuron tetangga. Kontribusi utama pada hasil pengukuran dibuat oleh neuron yang terletak di lapisan atas korteks, yang prosesnya tegak lurus dengan permukaannya, karena merekalah yang menciptakan dipol, medan listrik yang paling baik ditangkap oleh sensor.
Semua ini menyebabkan hilangnya informasi dari struktur dalam dan penurunan akurasi, sehingga sistem terpaksa bekerja dengan data yang tidak lengkap.
Elektroda invasif, ditanamkan di permukaan atau langsung di dalam otak, memungkinkan akurasi yang jauh lebih besar.
Jika fungsi yang diinginkan dikaitkan dengan lapisan permukaan otak (misalnya, aktivitas motorik atau sensorik), maka implantasi terbatas pada trepanning dan pelekatan elektroda ke permukaan korteks. Sensor membaca aktivitas listrik total banyak sel, tetapi sinyal ini tidak terdistorsi seperti di EEG.
Jika aktivitas yang terletak lebih dalam itu penting, maka elektroda dimasukkan ke dalam korteks. Bahkan dimungkinkan untuk mendaftarkan aktivitas neuron tunggal menggunakan mikroelektroda khusus. Sayangnya, teknik invasif berpotensi menimbulkan bahaya bagi manusia dan digunakan dalam praktik medis hanya dalam kasus yang ekstrim.
Namun, ada harapan bahwa teknik ini tidak terlalu traumatis di masa mendatang. Perusahaan Amerika Neuralink berencana untuk menerapkan ide dengan aman memperkenalkan ribuan elektroda tipis yang fleksibel tanpa mengebor tengkorak, menggunakan sinar laser.
Beberapa laboratorium lain sedang mengerjakan sensor biodegradable yang akan mengeluarkan elektroda dari otak.
Pisang atau jeruk?
Perekaman sinyal hanyalah langkah pertama. Selanjutnya, Anda perlu "membacanya" untuk menentukan maksud di baliknya. Ada dua cara yang mungkin untuk memecahkan kode aktivitas otak: biarkan algoritme memilih karakteristik yang relevan dari kumpulan data itu sendiri, atau berikan deskripsi pada sistem tentang parameter yang akan dicari.
Dalam kasus pertama, algoritme, tidak dibatasi oleh parameter penelusuran, mengklasifikasikan sinyal "mentah" itu sendiri dan menemukan elemen yang memprediksi niat dengan probabilitas tertinggi. Jika, misalnya, subjek secara bergantian berpikir tentang gerakan dengan tangan kanan dan kirinya, maka program dapat menemukan parameter sinyal yang secara maksimal membedakan satu opsi dari yang lain.
Masalah dengan pendekatan ini adalah bahwa parameter yang menjelaskan aktivitas listrik otak terlalu multidimensi, dan datanya terlalu berisik dengan berbagai suara.
Dengan algoritma decoding kedua, perlu diketahui terlebih dahulu di mana dan apa yang harus dicari. Misalnya, pada contoh ejaan P300 yang dijelaskan di atas, kita tahu bahwa ketika seseorang melihat sebuah simbol, potensial listriknya berubah dengan cara tertentu. Kami mengajarkan sistem untuk mencari perubahan ini.
Dalam situasi seperti itu, kemampuan untuk menguraikan niat seseorang terkait dengan pengetahuan kita tentang bagaimana fungsi otak dikodekan dalam aktivitas saraf. Bagaimana niat atau keadaan ini atau itu terwujud dalam sinyal? Sayangnya, dalam banyak kasus kami tidak memiliki jawaban untuk pertanyaan ini.
Penelitian neurobiologis tentang fungsi kognitif sedang dilakukan, namun demikian, kami dapat menguraikan sebagian kecil sinyal. Otak dan kesadaran bagi kita tetap menjadi "kotak hitam" untuk saat ini.
Alexander Kaplan, ahli neurofisiologi, Doktor Ilmu Biologi dan pendiri Laboratory of Neurophysiology and Neurointerfaces dari Lomonosov Moscow State University, yang menerima hibah pertama di Rusia untuk pengembangan neurointerface untuk komunikasi antara otak dan komputer, mengatakan bahwa para peneliti dapat secara otomatis menguraikan beberapa niat manusia atau gambar yang dibayangkan olehnya berdasarkan tanda EEG …
Namun, saat ini, tidak lebih dari selusin niat dan gambaran seperti itu. Biasanya, ini adalah keadaan yang terkait dengan relaksasi dan ketegangan mental atau dengan representasi gerakan bagian tubuh. Dan bahkan pengakuan mereka terjadi dengan kesalahan: misalnya, untuk menetapkan oleh EEG bahwa seseorang bermaksud mengepalkan tangan kanannya, bahkan di laboratorium terbaik dimungkinkan tidak lebih dari 80-85 persen dari total jumlah percobaan.
Dan jika Anda mencoba memahami dari EEG apakah seseorang membayangkan pisang atau jeruk, maka jumlah jawaban yang benar hanya akan sedikit melebihi tingkat tebakan acak.
Hal yang paling menyedihkan adalah bahwa tidak mungkin untuk meningkatkan keandalan sistem antarmuka saraf dalam mengenali niat manusia oleh EEG dan untuk memperluas daftar niat tersebut selama lebih dari 15 tahun, meskipun kemajuan signifikan dalam pengembangan algoritme dan teknologi komputasi dicapai pada waktu yang sama.
Rupanya, EEG hanya mencerminkan sebagian kecil dari aktivitas mental seseorang. Oleh karena itu, sistem neurointerface harus didekati dengan ekspektasi yang moderat dan dengan jelas menguraikan area aplikasi sebenarnya.
Hilang dalam terjemahan
Mengapa kita tidak dapat membuat sistem yang melakukan apa yang dapat dilakukan otak dengan mudah? Singkatnya, cara kerja otak terlalu rumit untuk kemampuan analitis dan komputasi kita.
Pertama, kita tidak tahu "bahasa" yang digunakan sistem saraf untuk berkomunikasi. Selain deret impuls, ia dicirikan oleh banyak variabel: fitur jalur dan sel itu sendiri, reaksi kimia yang terjadi pada saat transfer informasi, kerja jaringan saraf tetangga, dan sistem tubuh lainnya.
Selain fakta bahwa "tata bahasa" dari "bahasa" ini sendiri kompleks, mungkin berbeda pada pasangan sel saraf yang berbeda. Situasi ini diperburuk oleh fakta bahwa aturan komunikasi, serta fungsi sel dan hubungan di antara mereka, semuanya sangat dinamis dan terus berubah di bawah pengaruh peristiwa dan kondisi baru. Ini secara eksponensial meningkatkan jumlah informasi yang perlu diperhitungkan.
Data yang sepenuhnya mendeskripsikan aktivitas otak hanya akan menenggelamkan algoritme apa pun yang bekerja untuk menganalisisnya. Oleh karena itu, memecahkan kode niat, ingatan, gerakan secara praktis merupakan tugas yang tidak terpecahkan.
Rintangan kedua adalah kita tidak tahu banyak tentang fungsi otak yang sedang kita coba deteksi. Apa ingatan atau gambaran visual, terbuat dari apa? Neurofisiologi dan psikologi telah mencoba menjawab pertanyaan-pertanyaan ini sejak lama, tetapi sejauh ini hanya ada sedikit kemajuan dalam penelitian.
Fungsi paling sederhana seperti fungsi motorik dan sensorik memiliki keuntungan dalam pengertian ini, karena lebih mudah dipahami. Oleh karena itu, antarmuka saraf yang tersedia saat ini berinteraksi terutama dengannya.
Mereka mampu mengenali sensasi sentuhan, gerakan imajiner anggota tubuh, respons terhadap rangsangan visual, dan reaksi sederhana terhadap peristiwa lingkungan seperti respons terhadap kesalahan atau ketidaksesuaian antara stimulus yang diharapkan dan yang asli. Tetapi aktivitas saraf yang lebih tinggi tetap menjadi rahasia besar bagi kita hari ini.
Komunikasi dua arah
Sampai saat ini, kami hanya membahas situasi membaca informasi satu arah tanpa pengaruh ke belakang. Namun, saat ini sudah ada teknologi untuk mengirimkan sinyal dari komputer ke otak - CBI (antarmuka komputer-otak). Itu membuat saluran komunikasi antarmuka saraf dua arah.
Informasi (misalnya, suara, sensasi sentuhan, dan bahkan data tentang fungsi otak) masuk ke komputer, dianalisis dan, melalui stimulasi sel-sel sistem saraf pusat atau perifer, dikirim ke otak. Semua ini dapat terjadi sepenuhnya dengan melewati organ persepsi alami dan berhasil digunakan untuk menggantikannya.
Menurut Alexander Kaplan, saat ini tidak ada lagi batasan teoretis untuk melengkapi seseorang dengan “organ” sensorik buatan yang terhubung langsung ke struktur otak. Apalagi mereka secara aktif diperkenalkan ke dalam kehidupan sehari-hari seseorang, misalnya, untuk menggantikan organ indera alamiah yang terganggu.
Untuk orang dengan gangguan pendengaran, yang disebut implan koklea sudah tersedia: microchip yang menggabungkan mikrofon dengan reseptor pendengaran. Pengujian implan retinal untuk pemulihan penglihatan telah dimulai.
Menurut Kaplan, tidak ada batasan teknis untuk menghubungkan sensor lain ke otak yang merespons ultrasound, perubahan radioaktivitas, kecepatan, atau tekanan.
Masalahnya adalah bahwa teknologi ini harus sepenuhnya didasarkan pada pengetahuan kita tentang cara kerja otak. Yang, seperti yang telah kita ketahui, agak terbatas.
Satu-satunya cara untuk mengatasi masalah ini, menurut Kaplan, adalah dengan membuat saluran komunikasi baru yang fundamental, dengan bahasa komunikasinya sendiri, dan tidak hanya mengajarkan komputer, tetapi juga otak untuk mengenali sinyal-sinyal baru.
Perkembangan seperti itu sudah dimulai. Misalnya, di laboratorium fisika terapan di Universitas Johns Hopkins beberapa tahun lalu, mereka menguji tangan bionik yang mampu mentransmisikan informasi sentuhan ke otak.
Saat menyentuh sensor tangan buatan, elektroda tersebut menstimulasi jalur sistem saraf tepi, yang kemudian mengirimkan sinyal ke area sensorik di otak. Seseorang belajar mengenali sinyal yang masuk sebagai jenis sentuhan yang berbeda. Dengan demikian, alih-alih mencoba mereproduksi sistem taktil sinyal yang alami bagi manusia, saluran dan bahasa komunikasi baru dibuat.
Namun, jalur perkembangan ini dibatasi oleh jumlah saluran baru yang dapat kita buat, dan seberapa informatif saluran tersebut bagi otak, kata Alexander Kaplan.
Kalimat masa depan
Kaplan yakin bahwa saat ini tidak ada cara baru untuk mengembangkan teknologi neurointerface. Menurutnya, kemungkinan besar sebuah antarmuka untuk komunikasi antara otak dan komputer ditemukan pada tahun 70-an abad yang lalu, dan prinsip-prinsip otak, yang menjadi dasar perkembangan saat ini, dijelaskan sekitar tiga puluh tahun yang lalu, dan sejak saat itu ide-ide baru praktis tidak muncul.
Jadi, potensi P300 yang sekarang banyak digunakan ditemukan pada 1960-an, citra motor pada 1980-an-1990-an, dan ketidaksesuaian negatif pada 1970-an).
Para ilmuwan pernah memendam harapan bahwa mereka akan dapat membangun kontak informasi yang lebih dalam antara otak dan teknologi prosesor, tetapi hari ini menjadi jelas bahwa mereka tidak menjadi kenyataan.
Namun, Kaplan mengatakan, sudah jelas bahwa neurointerfaces dapat diimplementasikan untuk keperluan medis. Menurut ilmuwan tersebut, sekarang perkembangan neurointerfaces akan meningkat pesat melalui pengenalan teknologi ke dalam lingkup klinis.
Para ilmuwan pernah memendam harapan bahwa mereka akan dapat membangun kontak informasi yang lebih dalam antara otak dan teknologi prosesor, tetapi hari ini menjadi jelas bahwa mereka tidak menjadi kenyataan.
Namun, Kaplan mengatakan, sudah jelas bahwa neurointerfaces dapat diimplementasikan untuk keperluan medis. Menurut ilmuwan tersebut, sekarang perkembangan neurointerfaces akan meningkat pesat melalui pengenalan teknologi ke dalam lingkup klinis.
Namun, berkat penelitian otak dan kemajuan teknologi, neurointerfaces saat ini mampu melakukan apa yang dulunya tampak tidak praktis. Kami tidak tahu pasti apa yang akan terjadi dalam 30, 50, atau 100 tahun. Sejarawan sains Thomas Kuhn mengemukakan gagasan bahwa perkembangan sains adalah siklus: periode stagnasi digantikan oleh pergeseran paradigmatik dan revolusi ilmiah yang mengikutinya. Sangat mungkin di masa depan kita akan mengalami revolusi yang akan mengeluarkan otak dari kotak hitam. Dan dia akan datang dari sisi yang paling tidak terduga.
Maria Ermolova
