«Наиболее совершенная вычислительная машина»

Мы публикуем вторую часть интервью с израильским ученым и бизнесменом Натаном Интратором, который в конце мая приезжает в Москву с лекцией о созданном им мобильном устройстве для сканирования головного мозга. В первой части интервью Интратор, основатель компании NeuroSteer, объяснял, какие научные принципы стоят за его изобретением. На этот раз Натан расскажет о возможных практических применениях его устройства.

Натан Интратор выступит 30 мая в Москве на конференции YaC в рамках секции Digital Health с докладом на тему “Mobile brain monitoring: Patient, Doctor and Pharma perspective”. На сайте конференции будет организована онлайн-трансляция всех выступлений.

Трекер для мозга

Натан, какие области возможного применения технологии NeuroSteer кажутся вам наиболее перспективными?

Помимо мониторинга всевозможных расстройств головного мозга, будь то травмы, ограниченные когнитивные способности или случаи пациентов с минимальным сознанием, в будущем, я уверен, появятся и приложения для здоровых людей, нацеленные, среди прочего, на борьбу с возбудимостью, депрессией или другими нежелательными состояниями. Что-то вроде фитнес-трекера, только для мозга.

Но это еще не все. Среди тех целей, которые мы перед собой ставим, есть и такая — заставить NeuroSteer предоставлять обратную связь, чтобы усилить возможности мозга. Мы уже упоминали о том, что наш мозг удивительно пластичен, так что если поставить перед ним правильное «зеркало», он сможет быстро обучиться новым для себя задачам. Но проблема в том, что пока такого зеркала у нас нет. Вот мы в NeuroSteer и пытаемся его создать, чтобы, наладив правильную обратную связь, улучшить мозг — например, снизить потребность в медицинских препаратах, если речь идет об изменении тех или иных состояний мозга, будь то мигрень, эпилепсия, возбуждение, депрессия и так далее.

Или возьмем, к примеру, медитацию: мы знаем, что она очень эффективна, если заниматься ею правильно. Но обычно мы, словно в темноте, не можем определить, достиг ли наш мозг нужного состояния. Я полагаю, что, получив зеркало, которое отражает происходящее в данный момент в нашей голове, мы сможем научиться быстрее достигать тех или иных состояний и, таким образом, дополнительно разовьем свои способности.

Это похоже на то, как актер не может вслепую работать над собственной мимикой...

Точно. Для этого ему, или танцору, отрабатывающему определенное движение, необходимо зеркало.

А в каких сферах это еще применимо? Я что-то слышал о разработке приложений NeuroSteer для игровой индустрии...

Этот подход годится для множества самых разных направлений. Вы упомянули игры, и я как раз надеюсь, что, создав правильную игровую среду, можно научиться улучшать собственный мозг, развивая определенные игровые навыки. Так что действительно, игровой индустрии мы отводим большую роль в будущем.

Например, в рамках одного из хакатонов мы показали концепт игры, в которой игрок управляет автомобилем, но при помощи определенного состояния собственного мозга может контролировать скорость машины соперника. К этому нас подтолкнул ряд исследований, показавших, что для лучшего обучения определенному навыку желательно параллельно занять мозг чем-то еще. Например, если вы пытаетесь сконцентрироваться, или расслабиться, или снизить возбуждение, то вам поможет какое-то отвлеченное занятие, например поездка на автомобиле — просто так, без цели, лишь бы порулить. Наша игра как раз и пыталась продемонстрировать эту идею.

Это похоже на знаменитую легенду о том, как Альберт Эйнштейн устроился на работу в патентное бюро, чтобы его мозг был занят каким-то простым занятием, пока на заднем плане он обдумывает великие проблемы физики.

Можно сказать и так. Или еще более простой пример — нередко, пока мы принимаем душ, нам в голову приходят хорошие идеи. Тут душ — это отвлекающее занятие, во время которого мы о чем-то думаем, и в итоге нам гораздо проще сконцентрироваться.

Виолончель с математикой

А ваш прибор уже участвует в подобных проектах, связанных с «зеркалами» для мозга?

Да, участвует. Например, мы недавно провели такое исследование: по нашей просьбе девушка-музыкант играла на виолончели перед публикой, и в то же время мы с помощью NeuroSteer визуализировали ее мозговую деятельность. Причем она по нашей просьбе выполняла сразу несколько заданий: помимо непосредственного исполнения музыки, решала в уме математическую задачу, или пробовала медитировать, или старалась вспомнить нечто определенное. Идея нашего эксперимента состояла в том, чтобы показать, что для визуализации сразу нескольких действий достаточно всего двух электродов.

Но кроме того, мы просили ее во время исполнения одного произведения представить себе другое, которое она собиралась сыграть следующим номером. Должно быть, вы знаете, что в нашем мозге есть так называемые зеркальные нейроны, которые помогают нам представлять, что мы в данный момент выполняем некоторое действие, хотя на самом деле мы этого не делаем. При помощи NeuroSteer мы хотели выяснить, как это работает.

В итоге мы действительно обнаружили разницу между тем, как наша участница медитировала, решала задачку или представляла себя за игрой определенного произведения. И мы даже обнаружили сходство в мозговой деятельности между этим представлением и тем, которое появилось, когда она на самом деле начала исполнять следующую мелодию. Так что нам удалось увидеть зеркальные нейроны в действии.

Но что было особенно здорово в этом эксперименте, так это то, что перед исполнительницей собралась большая толпа и ей пришлось четырежды играть одну и ту же программу, причем каждый раз для новой аудитории. Но нам было очевидно, что на самом деле ее мозг с каждым разом приспосабливался все лучше и лучше, то есть ей все лучше удавалось сконцентрироваться на той или иной задаче. И точно так же разница между различными заданиями проявлялось все более и более отчетливо.

Неинвазивно лучше

В последнее время проводится множество исследований, посвященных той или иной реализации интерфейса «мозг-компьютер» или даже «мозг-мозг», где компьютер выступает в роли посредника. Вы думали о подобных приложениях для NeuroSteer?

Таких обсуждений действительно много, есть даже прогнозы, когда такие устройства появятся. В последнее время люди вроде Илона Маска говорят о возможных приложениях и расширениях для такого рода интерфейсов. Но мы в Neurosteer стараемся придерживаться неинвазивных подходов. Мы полагаем, что роль неинвазивных интерфейсов «мозг-компьютер» можно значительно улучшить, а в область инвазивных технологий мы пока не спешим. Хотя, конечно, подобные интерфейсы могут быть очень востребованы для лечения тяжелых состояний вроде паралича, когда речь идет о создании реальных интерфейсов для управления роботами, каталками или протезами.

Но мы хотим понять, на что способны неинвазивные методы, — по той простой причине, что такой подход затронет всех людей, тогда как инвазивные интерфейсы будут востребованы гораздо меньшей долей потребителей. Это все равно что сравнивать часы с датчиком пульса и кардиостимулятор. В то время как любой может обзавестись часами для тренировок и улучшения сердечной деятельности, стимулятор потребуется лишь некоторым. Как-никак он значительно дороже, менее удобен, сложнее поддается обслуживанию и необходим только в случае конкретных заболеваний. Но надо сказать, что мы многому учимся, глядя на пациентов, которым требуется инвазивный мониторинг, будь то вживляемые или поверхностные внутричерепные электроды.

А можем ли мы в чем-то выиграть, если используем технологии обработки сигналов, разработанные в Neurosteer, вместе с инвазивными электродами?

Вы хотите спросить, будет ли наш гармонический анализ или какой-то другой продвинутый метод обработки сигналов полезен для исследований, в которых используется инвазивный интерфейс «мозг-компьютер»? Отвечу так: я не знаю. Дело в том, что как только мы углубимся в мозг, мы сможем увидеть меньший участок мозга, но с большим разрешением, будь то зона, ответственная за эпилептический припадок, или участок, пораженный болезнью Паркинсона. И возможно, что те методы, которые мы развили и которые пытаются «услышать весь оркестр одним ухом», то есть разложить большой набор сигналов, здесь необязательны. Ведь по сути вас будет интересовать лишь один определенный сигнал.

Собаки как люди

Понятно. Мы заканчиваем наше интервью, поэтому скажите, доводилось ли вам в ходе экспериментов с NeuroSteer сталкиваться с чем-то по-настоящему неожиданным?

Если говорить о случаях, которые удивили бы лично меня... Ну, например, у нас был проект, в рамках которого мы изучали данные ЭЭГ по мозговой деятельности собак. Я с удивлением узнал, что некоторые особенности, маркирующие радость у людей, работали похожим образом и у собак.

Звучит и вправду неожиданно. Есть люди, которые уверены, что собаки думают и испытывают эмоции в точности, как человек!

Да, именно так. Такое исследование стало возможным совсем недавно, после того как один владелец натренировал собаку спокойно лежать внутри томографа. И это был первый случай, когда удалось увидеть активный мозг собаки в функциональном МРТ без анестезии. Те, кто видел эти картинки, говорят, что в плане общего поведения они очень похожи на снимки деятельности мозга молодых людей, и я в целом готов в это верить.

А NeuroSteer можно адаптировать для работы с животными?

Да, как я и сказал: мы пробовали так делать с несколькими видами собак, так что нет причин полагать, что с другими животными это не удастся.

Упрощать, не делая проще

И самый последний вопрос: какой совет вы могли бы дать тем, кто только начинает погружаться в тему машинного обучения, искусственных нейросетей и нейронных вычислений?

Вы приберегли напоследок непростой вопрос! Сейчас мы наблюдаем серьезный прорыв в машинном обучении и искусственных нейронных сетях (ИНС), так что в ближайшие годы эти темы будут оставаться в центре внимания. Но вместо того, чтобы фокусироваться исключительно на искусственном интеллекте и нейросетях, я все-таки настоятельно рекомендую вдохновляться наиболее совершенной на сегодняшний день вычислительной машиной — мозгом человека. Так что обратитесь к нейробиологии, познакомьтесь с идеями системной архитектуры мозга.

Я убежден, что все более продвинутым становится не только машинное обучение, но и методы исследования головного мозга. Улучшаются сенсоры; такие технологии, как оптоэлектроника и оптогенетика, не так давно позволили нам считывать и стимулировать значительно большее число нейронов, чем было возможно до сих пор. Еще несколько лет назад никто и не думал об одновременном мониторинге миллиона нейронов, а сегодня это уже становится реальностью. Так что я считаю, что изучение этой области в комбинации с ИНС станет наиболее совершенным методом для понимания и синтеза таких дисциплин, как нейробиология и искусственный интеллект.

Я бы даже привел в пример технологии, которые стремятся развить возможности нашего мозга при помощи искусственного интеллекта, —
такие как или likemo.net от «Яндекса». Машины, играющие в шахматы или го, например AlphaGo от DeepMind, могут послужить отличным тренажером для нашего мозга. Так, если ребенок из глубинки вдруг демонстрирует задатки шахматного гения, но достойных соперников в округе у него нет, то при помощи компьютера он сможет играть с соперником уровня ведущих профессионалов и улучшить собственные навыки.

Аналогичным образом, проект likemo.net от «Яндекса» развивает эту идею и может подтолкнуть нас к развитию в области живописи, будь то изучение истории искусств или непосредственное освоение техники письма. Я высоко ценю подобные проекты как инструменты для улучшения наших собственных возможностей, а не только в качестве демонстрации возможностей машин.

Наконец, я хотел бы добавить несколько слов о своей работе с Леоном Купером, лауреатом Нобелевской премии по физике 1972 года, и том, чему я у него научился. Для меня было большой честью встретить его на раннем этапе своей академической карьеры. Он обладал потрясающими познаниями в физике, которые затем привнес в область изучения мозга. Купер получил Нобелевскую премию за свою кандидатскую диссертацию, что само по себе очень нетривиально, и поэтому сумел вдумчиво подойти к выбору будущей области работы. Так он пришел в нейронауки, где мы и встретились. Так вот, он любил повторять знаменитые слова Эйнштейна: «Берите свою задачу и упрощайте ее настолько, насколько только возможно. Но не проще того».

И сегодня я, глядя на задачу, в первую очередь стараюсь хорошенько подумать над тем, как ее упростить, сохранив при этом идею исходной проблемы. Именно это мотивировало меня в последующих проектах. Вот и в этой идее с мониторингом мозга я стремился понять, как свести ее к простейшему случаю анализа мозговой деятельности. Так у меня и осталось всего два электрода.

Беседовал Тарас Молотилин