Лекции Михаила Лебедева на канале «Культурный код», посвящённая практическим разработкам интерфейсов «мозг — компьютер» для человека. В первую очередь такие интерфейсы нужны людям, утратившим способность двигаться или чувствовать из-за травмы или болезни. Типичный пример — человек с травмой спинного мозга, у которого наступает частичный или полный паралич конечностей. При этом мозг остаётся здоровым и способен генерировать все необходимые сигналы для восстановления моторики. Существует также синдром «запертого человека», когда паралич возникает после нейродегенерации или повреждения ствола мозга. Исторически первыми интерфейсами для людей были неинвазивные системы, позволявшие пациентам с синдромом «запертого человека» очень медленно набирать текст на основе медленных кортикальных потенциалов. Эта работа Бирбаумера была опубликована в журнале Nature. Примерно в те же годы Филип Кеннеди разрабатывал инвазивный подход и имплантировал парализованным людям нейротрофические электроды, содержащие фактор роста нервов. Эти электроды работали, но сообщения о них поступали только от самого Кеннеди. Больше никто их не использовал. Позже Кеннеди добился восстановления коммуникации и речи у пациентов и в какой-то момент даже имплантировал такой электрод самому себе. Затем инициативу перехватили группы, использующие Utah arrays, и лидерами стали Джон Донохью и Эндрю Шварц. Они имплантировали электроды парализованным людям и показали, что те могут управлять механической рукой с многими степенями свободы. Однако при внимательном просмотре записей видно, что пациенты часто сохраняли способность двигать головой и глазами, что могло помогать управлению. Все инвазивные интерфейсы страдают от проблем биосовместимости: качество записи со временем ухудшается. Из публикаций в топовых журналах иногда невозможно понять, сколько электродов реально работает. Тем не менее потенциал инвазивных интерфейсов колоссален при условии качественной записи. К интерфейсам предъявляются требования по регистрации большого числа нейронов и сортировке спайков, хотя на практике часто достаточно мультинейронной активности. Если спайковая активность теряется, остаются высокочастотные гамма-колебания, которые также информативны. Для декодирования сигналов исторически использовались простые модели, затем линейные модели и фильтр Калмана, а сегодня всё больше применяются глубокие нейронные сети и трансформеры. Искусственный интеллект способен не только декодировать активность мозга, но и генерировать стимулы для обратной связи. Например, в одном из экспериментов ИИ подбирал изображения, которые максимально активировали нейроны обезьяны, и они оказались абстрактными картинами. Для слуховых протезов ИИ уже помог решить проблему «коктейльной вечеринки», выделяя речь из шума. В области протезирования конечностей компания Motorica совместно с нейрохирургами добилась успехов в сенсорной обратной связи через стимуляцию периферического нерва. Экзоскелеты, такие как разработки ExoAtlet, уже стали реальностью, а проект Walk Again продемонстрировал управление экзоскелетом с помощью неинвазивного интерфейса на открытии Чемпионата мира 2014 года. Лидером практических разработок является компания Neuralink Илона Маска, которая использует робота-швейную машинку для быстрой имплантации большого числа электродов. Первый пациент с имплантом Neuralink смог играть в компьютерные игры и управлять курсором, однако через месяц устройство перестало работать из-за отсутствия биосовместимости. Лебедев считает, что будущее за интерфейсами, которые активно используют ИИ для декодирования и генерации сигналов. https://youtu.be/WnoKx3ZH8VI?si=XoXC1yREOn0ZMz9q