Исследовательская группа из Йельского университета в США недавно объявила, что они успешно разработали новую систему интерфейса «мозг-компьютер» (BCI), которая может управлять виртуальными персонажами в видеоиграх в реальном времени, полагаясь только на мозговую активность пользователя, без каких-либо традиционных ручек или контроллеров. Исследователи заявили, что, «соответствуя» структуре нейронной активности человеческого мозга, эта система обеспечивает быстрый запуск за очень короткое время обучения и, как ожидается, изменит многие области, такие как медицинская реабилитация, вмешательство в области психического здоровья и взаимодействие человека и компьютера.
В исследовании использовалась функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) для мониторинга активности мозга испытуемых в режиме реального времени и преобразования этих сигналов в игровые инструкции. Результаты исследования были недавно опубликованы в журнале Nature Neuroscience. Команда обнаружила, что когда дизайн интерфейса «мозг-компьютер» соответствует существующим нейронным путям и моделям активности мозга, пользователи могут научиться управлять системой с помощью «мыслей» значительно быстрее, а собственная деятельность мозга также будет адаптивно реорганизована.
Первый автор статьи Эрика Буш, только что закончившая докторантуру в Йельском университете, отметила, что деятельность мозга не хаотична, а действует в соответствии с установленным «нейронным многообразием». Когда интерфейс мозг-компьютер соответствует этой естественной структуре, нагрузка на обучение значительно снижается, и пользователь может получить стабильные возможности управления за короткий период времени; напротив, если система потребует от мозга создания неестественных моделей активности, эффект обучения вряд ли существенно улучшится.
Интерфейс «мозг-компьютер» — это технология, которая позволяет людям напрямую взаимодействовать с компьютерами посредством деятельности мозга. Исследования, связанные с человеком, продолжаются уже много лет, но практичность и эффективность обучения многих систем все еще ограничены. В прошлом интерфейсы «мозг-компьютер», основанные на фМРТ в реальном времени, обычно требовали до десяти длительных тренировок, но улучшение производительности было очень ограниченным. Около трети участников не смогли научиться эффективно управлять системой, как бы усердно они ни тренировались. Команда Буша считает, что это во многом связано с тем, как устроены традиционные системы: они часто игнорируют внутреннюю организационную структуру мозга и заставляют пользователей учиться «вопреки естественным привычкам мозга».
Чтобы проверить идею «соответствия геометрической структуре мозга», исследовательская группа набрала группу здоровых молодых испытуемых и организовала для них участие в четырех экспериментах с фМРТ. В первом раунде экспериментов участники использовали физические джойстики, чтобы управлять виртуальным персонажем в сканере и перемещаться по сцене, в то время как исследователи записывали активность их мозга. Команда сосредоточилась на областях мозга, связанных с навигацией и пространственным движением, а затем представила алгоритм «T-PHATE», разработанный в предыдущих исследованиях для извлечения индивидуального «нейронного многообразия» каждого участника, то есть естественной структурной траектории его мозговой активности.
На основе этой «карты мозговой активности» исследователи построили три различных набора систем «картирования игрового управления мозгом» для каждого испытуемого. Первый набор — это «интуитивное картирование», которое связано с самыми сильными и естественными моделями активности мозга; второй набор — это «внутримногообразные возмущения», которые по-прежнему зависят от внутренней структуры мозга, но смещаются к относительно незначительным моделям активности; и третий набор — это «экстрамногообразные возмущения», которые требуют от мозга генерировать модели активности, которые он редко генерирует естественным путем. Другими словами, эти три системы представляют собой соответственно три разные дизайнерские идеи: «идти в ногу с тенденцией», «неохотно идти в ногу с тенденцией» и «полностью идти против тенденции».
В следующих трех экспериментах исследовательская группа создала систему с замкнутым контуром, которая собирала новые данные сканирования мозга каждые две секунды и немедленно преобразовывала эту информацию в инструкции по движению виртуального персонажа. Участники полагались исключительно на «идеи», пытаясь управлять игрой, при этом каждый эксперимент соответствовал одному методу картирования. Результаты показывают, что, когда интерфейс мозг-компьютер повторяет естественную структуру мозга, испытуемые обычно могут научиться относительно умело управлять персонажем менее чем за час, а некоторые люди делают это даже значительно быстрее; в то время как в условиях «возмущения вне многообразия» почти никто не может по-настоящему овладеть контролем за тот же промежуток времени.
Помимо поведенческих показателей, сам мозг также демонстрирует значительные адаптивные изменения. По мере того, как участники постепенно осваивают «контроль над разумом», модели активности соответствующих областей мозга будут реорганизованы, чтобы лучше соответствовать потребностям системы. При некоторых условиях степень этой реорганизации во многом зависит от оперативного уровня участника; в то же время это изменение не ограничивается первоначально целевой навигационной областью мозга, а распространяется на более широкую нейронную сеть. Исследователи полагают, что «нейронное многообразие» является одновременно ограничением и возможностью обучения: оно определяет, чему люди могут научиться и как быстро они могут учиться.
Это открытие также открывает новый взгляд на понимание обучения человеческим навыкам. Исследовательская группа отметила, что причина, по которой определенные навыки относительно легко освоить, может зависеть не только от личных усилий или таланта, но также быть тесно связана с тем, «соответствует» ли сама задача существующей структуре мозга. Люди склонны быстро учиться выполнять задачи, которые точно соответствуют естественным закономерностям мозга; однако, если структура задачи значительно отклоняется от этих шаблонов, никакое обучение не даст многого.
На прикладном уровне потенциальное влияние этого исследования выходит далеко за пределы лаборатории. В области психического здоровья исследователи полагают, что вмешательства при таких заболеваниях, как депрессия и тревога, могут быть более эффективными, если их можно «шаг за шагом» корректировать в соответствии с существующими моделями активности мозга, а не пытаться полностью изменить мозговые схемы. Ожидается, что для пациентов с двигательными или коммуникативными расстройствами эта концепция дизайна, соответствующая структуре мозга, приведет к созданию более стабильного и надежного неинвазивного интерфейса «мозг-компьютер», что позволит им более естественно управлять внешними устройствами с помощью сигналов мозга.
В более широком смысле этот подход также можно использовать для улучшения когнитивных способностей у здоровых людей. Разрабатывая программы обучения с учетом естественной организации мозга, люди смогут более эффективно осваивать новые навыки и оптимизировать внимание и память. Как сказал Буш, люди вкладывают много ресурсов в образование, обучение и лечение, надеясь стать «лучшей версией себя», и истинное понимание структуры собственного мозга может стать ключом к значительному повышению эффективности этого процесса.
Исследование было проведено совместно Эрикой Л. Буш, Э. Чандрой Финке, Гийомом Лажуа, Смитой Кришнасвами, Николасом Б. Тёрк-Брауном и другими. Статья называется «Обучение человека неинвазивным интерфейсам мозг-компьютер с помощью многообразной геометрии». Исследование получило финансирование от Национального научного фонда США, Канадских институтов перспективных исследований, Фонда Слоана и агентств, связанных с Министерством здравоохранения и социальных служб США.