очень длиннопост

№60 - Мой папа звезда барахолки

№140 - Мужчина и женщина

Fjordson. Перевод

Оригинал.

Первая часть.

Вторая часть.

№59 - Дверь в сердце девушки

№58 - Спартанский метод обучения

NEURALINK ИЛОНА МАСКА. ЧАСТЬ ЧЕТВЕРТАЯ: НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНТЕРФЕЙСЫ

Часть 1

Часть 2

Часть 2. Продолжение

Часть 3

В 1969 году ученый по имени Эберхард Фетц соединил один нейрон мозга обезьяны с циферблатом перед ее лицом. Стрелки должны были двигаться, когда нейрон активировался. Когда обезьяна думала так, что активировался нейрон и стрелки смещались, она получала конфету со вкусом банана. Со временем обезьяна стала совершенствоваться в этой игре, потому что хотела больше вкусных конфет. Обезьяна научилась активировать отдельный нейрон и стала первым персонажем, получившим нейрокомпьютерный интерфейс.

В течение следующих нескольких десятилетий прогресс был довольно медленным, но к середине 90-х годов ситуация начала меняться и с тех пор все разгоняется.

Поскольку наше понимание мозга и электродного оборудования довольно примитивны, наши усилия, как правило, направлены на создание простых интерфейсов, которые будут использоваться в тех областях головного мозга, которые мы понимаем лучше всего, таких как моторная кора и визуальная кора головного мозга.

И поскольку человеческие эксперименты возможны только для людей, которые пытаются использовать НКИ для облегчения своих страданий — и потому что спрос рынка сосредоточен именно на этом — наши усилия почти полностью были посвящены восстановлению утраченных функций для людей с ограниченными возможностями.

Крупнейшие отрасли НКИ будущего, которые обеспечат людей волшебными сверхспособностями и преобразуют мир, сейчас находятся в состоянии зародыша — и нам приходится руководствоваться ими, а также своими догадками, размышляя о том, каким может быть мир в 2040, 2060 или 2100 году.

Давайте пройдемся по ним.

Это компьютер, созданный Аланом Тьюрингом в 1950 году. Он называется Pilot ACE. Шедевр своего времени.

Теперь посмотрите на это:

Когда вы будете читать примеры ниже, я хочу, чтобы вы держали перед глазами такую аналогию —

Pilot ACE является для iPhone 7 тем же,

чем

каждый пример НКИ ниже является для ______________

— и попробуйте представить, что должно быть на месте прочерка. К нему мы вернемся позже.

В любом случае из всего, что я читал и обсуждал с людьми в этой области, в настоящее время в разработке находится три крупных категории нейрокомпьютерных интерфейсов:

Если вы забыли, моторная кора — это вот этот парниша:

Многие области мозга для нас непонятны, но моторная кора непонятна для нас меньше, чем другие. И что более важно, она хорошо картирована, отдельные ее части контролируют отдельные участки тела.

Что важно, это одна из крупных участков мозга, которая отвечает за нашу работу. Когда человек что-то делает, моторная кора почти наверняка тянет за ниточки (во всяком случае физической стороны действия). Поэтому человеческому мозгу не нужно учиться использовать моторную кору в качестве дистанционного управления, потому что мозг уже использует ее в таком качестве.

Поднимите свою руку. Теперь опустите. Видите? Ваша рука похожа на маленький игрушечный беспилотник, и ваш мозг просто использует моторную кору как пульт дистанционного управления, чтобы дрон взлетел и вернулся обратно.

Цель НКИ на основе моторной коры состоит в том, чтобы подключиться к ней, а затем, когда пульт дистанционного управления вызовет команду, услышать эту команду и отправить ее на какой-нибудь аппарат, который сможет на нее ответить. Например, на руку. Пучок нервов — посредник между вашей корой и вашей рукой. НКИ — посредник между вашей моторной корой и компьютером. Все просто.

Один из интерфейсов такого типа позволяет человеку — обычно человеку, парализованному от шеи либо с ампутированной конечностью, — перемещать курсор на экране силой мысли.

Все начинается с 100-контактной многоэлектродной матрицы, которая имплантируется в моторную кору человека. Моторная кора у парализованного человека работает прекрасно — просто спинной мозг, который служил посредником между корой и телом, прекратил работать. Таким образом, с имплантированной электродной матрицей исследователи дали возможность человеку двигать рукой в разных направлениях. Даже если он не может этого сделать, моторная кора функционирует нормально, как если бы он мог.

Когда кто-то двигает рукой, его моторная кора взрывается активностью — но каждый нейрон обычно интересуется только одним типом движения. Поэтому один нейрон может срабатывать всякий раз, когда человек двигает своей рукой вправо, но будет скучать при движении в других направлениях. Тогда только по одному этому нейрону можно было бы определить, когда человек хочет передвинуть свою руку вправо, а когда нет. Но с электродной матрицей из 100 электродов каждый из них будет слушать отдельный нейрон. Поэтому во время испытаний, когда человека просят передвинуть руку вправо, например, 38 из 100 нейронов фиксирует активность нейронов. Когда человек хочет передвинуть руку влево, активируется 41 другой. В процессе отработки движений в разных направлениях и с разной скоростью, компьютер получает данные с электродов и синтезирует их в общее понимание картины активации нейронов, соответствующей намерениям двигаться по осям X-Y.

Затем, когда они выводят эти данные на экран компьютера, человек может силой мысли, «пытаясь» двигать курсор, действительно контролировать курсор. И это работает. При помощи НКИ, сопряженных с моторной корой, компания BrainGate позволила мальчику играть в видеоигру при помощи одной только силы мысли.

И если 100 нейронов могут сказать вам, куда они хотят передвинуть курсор, почему они не могут сказать вам, когда они хотят поднять чашечку кофе и сделать глоток? Вот что сделала эта парализованная женщина:

Другая парализованная женщина сумела полетать на симуляторе истребителя F-35, а обезьяна недавно при помощи мозга проехала в инвалидном кресле.

И почему ограничиваться одними руками? Бразильский пионер НКИ Мигель Николелис и его команда построили целый экзоскелет, позволивший парализованному человеку сделать открывающий удар на World Cup.

Движение всех этих «нейропротезов» практически целиком зависит от записи нейронов, но чтобы эти устройства были действительно эффективны, она не должна быть односторонней, а скорее петлей, связующей дорожки записи и стимулирования. Мы редко об этом задумываемся, но большая часть вашей способности поднимать вещи обязана входящей сенсорной информации, которую кожа ваших рук отправляет в мозг (называется «проприоцепция»). Онемевшими пальцами очень трудно зажечь спичку, даже если вы полностью здоровы. Поэтому, чтобы бионические конечности хорошо работали, они должны принимать и сенсорную информацию.

Стимулирование нейронов сложнее их считывания. Как говорит исследователь Флип Сабес:

«Если я запишу схему активности, это не значит, что я смогу легко воссоздать эту схему активности, просто проиграв ее наоборот. Но если вы все перепутаете, а затем заходите воссоздать первоначальное движение одной из планет, нельзя будет просто взять и вернуть ее на орбиту, потому что на нее будут влиять все остальные планеты. Аналогично, нейроны не работают изолированно, поэтому существует фундаментальная необратимость. Кроме того, со всеми аксонами и дендритами трудно просто стимулировать нейроны, которые вам нужно, потому что они очень тесно связаны».

Лаборатория Флипа пытается решить эти вопросы при помощи мозга. Оказывается, если вознаграждать обезьяну сочным глотком апельсинового сока, когда срабатывает один нейрон, со временем обезьяна научится активировать нейрон по требованию. Нейрон будет выступать в некотором роде пультом ДУ. Следовательно, обычные команды моторной коры — лишь один из возможных механизмов управления. Аналогично, пока технологии НКИ не станут достаточно хороши для идеальной стимуляции, можно использовать нейропластичность мозга для обхода. Если будет слишком сложно сделать так, чтобы кончик бионического пальца касался чего-либо и отправлял обратно информацию, которая будет похожа на ощущение прикосновения собственного пальца человека, кисть руки может отправлять какую-нибудь другую информацию в мозг. Сначала это будет казаться странным для пациента — но в конечном итоге мозг научится расценивать этот сигнал как новое ощущение касания. Эта концепция называется «сенсорная субституция (замена)», и в ней мозг способствует созданию НКИ.

В этих разработках есть семена других будущих революционных технологий — вроде интерфейсов «мозг — мозг».

Николелис провел эксперимент, в котором моторная кора одной крысы в Бразилии, нажимавшей один из двух рычагов в клетке — один из которых, о чем знала крыса, доставит ей удовольствие — была связана через Интернет с моторной корой другой крысы в США. Крыса в США была в подобной клетке, за исключением того, что, в отличие от крысы в Бразилии, у нее не было информации о том, какой из ее двух рычагов доставит ей удовольствие — помимо сигналов, которые она получает от бразильской крысы. В ходе эксперимента, если американская крыса правильно выбирала рычаг, тот же, который тянула крыса в Бразилии, обе крысы получали награду. Если тянули неверный, не получали. Интересно то, что с течением времени крысы становились все лучше и лучше, работали сообща, словно одна нервная система — хотя и понятия не имели о существовании друг друга. Успех американской крысы без информации составлял 50%. С сигналами, поступающими от мозга бразильской крысы, успех вырос до 64%. Вот видео.

Отчасти это сработало и на людях. Два человека в разных зданиях работали сообща, играя в видеоигру. Один видел игру, другой держал контроллер. Используя простые гарнитуры ЭЭГ, игрок, который видел игру, мог, не двигая руками, подумать о движении своей рукой, чтобы «выстрелить» на контроллере — и поскольку их мозги сообщались между собой, игрок с контроллером чувствовал сигнал в пальце и нажимал кнопку.

Есть несколько причин, по которым давать зрение слепым и звук глухим — среди самых доступных категорий нейрокомпьютерных интерфейсов.

Во-первых, подобно моторной коре, сенсорные части коры — это части мозга, которые мы понимаем достаточно хорошо, отчасти потому, что они имеют тенденцию хорошо картироваться.

Во-вторых, среди многих первых подходов нам не нужно было иметь дела с мозгом — можно было взаимодействовать с теми местами, где уши и глаза соединяются с мозгом, потому что именно там чаще всего встречались нарушения.

И в то время как деятельность моторной коры головного мозга заключалась главным образом в считывании нейронов для извлечения информации из мозга, искусственные органы чувств работают по-другому — стимулируя нейроны для отправки информации внутрь.

За последние десятилетия мы наблюдали невероятное развитие кохлеарных имплантатов.

Когда вы думаете, что «слышите» звук, происходит следующее:

То, что мы представляем как звук, это модели колебаний молекул воздуха вокруг головы. Когда гитарная струна, голосовые связки или ветер производят звук, он рождается вследствие вибраций, которые толкают ближайшие молекулы воздуха, и они расширяются как шар, подобно тому как поверхность воды расширяется наружу в месте, где падает камень.

Ваше ухо — это машина, которая преобразует эти вибрации в электрические импульсы. Всякий раз, когда воздух (или вода, или любая другая среда, молекулы которой могут вибрировать) входит в ухо, ваше ухо переводит точную картину вибрации в электрический код, который затем посылается в нервные окончания. Нервы запускают потенциалы действия, которые посылают код в слуховую кору для обработки. Ваш мозг получает информацию, и мы называем процесс получения этого конкретного типа информации «слухом».

Большинство глухих или слабослышащих людей не имеют проблем с нервами или слуховой корой — у них обычно возникают проблемы с ухом. Их мозг так же готов, как и любой другой, превращать электрические импульсы в слух — просто их слуховая кора не получает никаких электрических импульсов, потому что машина, которая преобразует вибрации воздуха в эти импульсы, не выполняет свою работу.

Ухо имеет много частей, но именно улитка, в частности, осуществляет важное преобразование. Когда вибрации попадают в жидкость в улитке, тысячи тонких волосков, устилающих ее, вибрируют, а клетки, которые прикреплены к этим волоскам, преобразуют механическую энергию вибраций в электрические сигналы, которые затем возбуждают слуховой нерв. Вот как это выглядит:

Улитка также сортирует входящий звук по частоте. Вот крутая диаграмма, показывающая, почему низкие звуки обрабатываются в конце улитки, а высокие — в начале (а также почему ухо может слышать звук на определенной максимальной и минимальной частотах):

Кохлеарный имплантат — это маленький компьютер, у которого на одном конце микрофон (который сидит на ухе), а на другом провод, который соединяется с массивом электродов, выстилающих улитку.

Звук поступает в микрофон (маленький крючок в верхней части уха) и входит в коричневую штуку, которая обрабатывает звук, чтобы отфильтровать менее полезные частоты. Затем коричневая штука передает информацию через кожу, через электрическую индукцию, в другой компонент компьютера, который преобразует информацию в электрические импульсы и посылает ее в улитку. Электроды фильтруют импульсы по частоте, как улитка, и стимулируют слуховой нерв, как волоски в улитке. Вот так это выглядит снаружи:

Другими словами, искусственное ухо выполняет такую же функцию превращения звука в импульсы и передачи в слуховой нерв, как и обычное ухо.

Но это не идеально. Почему? Потому что для того, чтобы послать звук в мозг с таким же качеством, как и обычное ухо, нужно 3500 электродов. Большинство кохлеарных имплантатов содержит всего 16. Грубовато.

Но мы ведь в эпохе Pilot ACE — конечно, грубовато.

Тем не менее сегодняшний кохлеарный имплантат позволяет людям слышать речь и разговаривать, а это уже неплохо.

Многие родители глухих детей ставят им кохлеарные имплантаты в годовалом возрасте.

В мире слепоты происходит аналогичная революция в виде имплантата сетчатки.

Слепота часто является результатом заболевания сетчатки. В этом случае имплантат может выполнять подобную функцию для зрения, как кохлеарный имплантат для слуха (хоть и не так прямо). Он делает то же, что и обычный глаз, передавая информацию нервам в форме электрических импульсов, как это делают глаза.

Более сложный интерфейс, чем кохлеарный имплантат, первый имплантат сетчатки был одобрен FDA в 2011 году — им стал имплантат Argus II, изготовленный Second Sight. Имплантат сетчатки выглядит так:

И работает так:

Имплантат сетчатки имеет 60 сенсоров. В сетчатке около миллиона нейронов. Грубовато. Но видеть размытые кромки, формы, игры света и тьмы значительно лучше, чем не видеть вообще ничего. Что особенно интересно, для достижения хорошего зрения совсем не нужен миллион сенсоров — моделирование позволило предположить, что 600-1000 электродов будет достаточно для распознавания лиц и чтения.

Начиная с конца 1980-х годов, глубокая стимуляция мозга стала еще одним грубым инструментом, который все так же меняет жизнь для многих людей.

Также это категория НКИ, которые не связаны с внешним миром — это использование нейрокомпьютерных интерфейсов для лечения или улучшения самого себя, изменяя что-то внутри.

То, что происходит здесь, — это один или два электродных провода, обычно с четырьмя отдельными электродными участками, которые вводятся в мозг и часто оказываются где-то в лимбической системе. Затем в верхнюю часть грудной клетки имплантируют небольшой электрокардиостимулятор и подключают к электродам. Вот так:

Затем электроды могут выдавать небольшой заряд по необходимости, что полезно для многих важных штук. Например:

В рамках экспериментов (то есть пока без одобрения FDA) ученым удалось смягчить определенные виды хронической боли, вроде мигреней или фантомной боли в конечностях, вылечить беспокойство или депрессию при ПТСР, либо в сочетании с мышечной стимуляцией восстановить определенные нарушенные схемы работы мозга, которые сломались после инсульта или неврологического заболевания.

* * *

Вот в таком состоянии находится пока еще слабо развитая область НКИ. И в этот момент в нее входит Илон Маск. Для него и для Neuralink, современная НКИ-индустрия — это точка А. Пока мы изучали прошлое на протяжении всех этих статей, чтобы подобраться к настоящему моменту. Теперь пришло время заглянуть в будущее — чтобы выяснить, что такое точка Б и как нам до нее добраться.

№57 - Диета

NEURALINK ИЛОНА МАСКА. ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ: ПОЛЕТ НАД ГНЕЗДОМ НЕЙРОНОВ

Часть 1

Часть 2

Часть 2. Продолжение

Давайте на секунду отправимся назад во времени, в 50 000 год до нашей эры, украдем кого-нибудь и принесем его в 2017.

Это Бок. Бок, спасибо тебе и твоим людям за то, что вы изобрели язык.

Чтобы отблагодарить тебя, мы хотим показать тебе все невероятные штуки, которые нам удалось построить благодаря твоему изобретению.

Ладно, давайте посадим Бока на самолет, потом в подводную лодку, потом затащим на вершину Бурдж-Халифы. Теперь давайте покажем ему телескоп, телевизор и айфон. И пусть немного посидит в Интернете.

Было весело. Как тебе, Бок?

Да, мы поняли, что ты весьма удивился. На десерт, давайте покажем ему, как мы общаемся друг с другом.

Бок был бы потрясен, если бы узнал, что, несмотря на все волшебные способности, которые люди приобрели в результате диалогов между собой, благодаря умению говорить, процесс нашего общения ничуть не отличается от того, что был в его время. Когда два человека собираются поговорить, они используются технологии возрастом 50 000 лет.

Бок также удивится тому, что в мире, в котором работают удивительные машины, люди, сделавшие эти машины, бродят с теми же биологическими телами, с которыми ходили Бок и его друзья. Как такое возможно?

Вот почему нейрокомпьютерные интерфейсы (НКИ) — подмножество более широкой области нейронной инженерии, которая сама является подмножеством биотехнологий, — так интересны. Мы неоднократно покорили мир своими технологиями, но когда дело доходит до мозгов — нашего главного инструмента — мир технологий ничего нам не дает.

Поэтому мы продолжаем общаться с использованием технологий, изобретенных Боком. Поэтому я набираю это предложение в 20 раз медленнее, чем думаю, и поэтому болезни, связанные с мозгом, по-прежнему уносят слишком много жизней.

Но через 50 000 лет после того самого великого открытия мир может измениться. Следующим рубежом мозга будет он сам.

* * *

Есть много разных вариантов возможных нейрокомпьютерных интерфейсов (которые иногда называют интерфейсом «мозг — компьютер» или «мозг — машина»), которые пригодятся для разных вещей. Но все, кто работает над НКИ, пытаются решить один, второй или оба этих вопроса:

Первое касается вывода мозга — то есть записи того, что говорят нейроны. Второе касается внедрения информации в естественный поток мозга или изменение этого естественного потока каким-то образом — то есть стимулирование нейронов.

Два этих процесса постоянно протекают в вашей голове. Прямо сейчас ваши глаза выполняют определенный набор горизонтальных движений, которые позволяют вам прочитать это предложение. Это нейроны мозга выводят информацию в машину (ваши глаза), а машина получает команду и реагирует. И когда ваши глаза движутся определенным образом, фотоны с экрана проникают в вашу сетчатку и стимулируют нейроны в затылочной доли вашей коры, позволяя картинке мира попасть вам в сознание. Затем эта картинка стимулирует нейроны в другой части вашего мозга, которая позволяет вам обрабатывать информацию, заключенную в картинке, и извлекать смысл из предложения.

Ввод и вывод информации — вот что делают нейроны мозга. Вся индустрия НКИ хочет присоединиться к этому процессу.

Поначалу кажется, что это не такая сложная задача. Ведь мозг — это просто шарик холодца. И кора — часть мозга, которую мы хотим присовокупить к нашей записи и стимулированию — это просто салфетка, удобно расположенная на внешней части мозга, где к ней легко можно получить доступ. Внутри коры работают 20 миллиардов нейронов — 20 миллиардов маленьких транзисторов, которые могут дать нам совершенно новый способ контроля нашей жизни, здоровья и мира, если мы научимся с ними работать. Неужели их так сложно понять? Нейроны маленькие, но ведь мы знаем, как расщепить атом. Диаметр нейрона в 100 000 раз больше атома. Если бы атом был леденцом, нейрон был бы километровым в поперечнике — так что мы точно должны уметь работать с такими величинами. Правильно?

В чем же проблема?

С одной стороны, это правильные мысли, потому что они приводят к прогрессу в области. Мы действительно можем это сделать. Но как только вы начинаете понимать, что на самом деле происходит в мозге, сразу становится очевидно: это самая сложная задача для человека.

Поэтому прежде чем мы поговорим о самих НКИ, нам нужно внимательно изучать, что делают люди, которые создают НКИ. Лучше всего — увеличить мозг в 1000 раз и посмотреть, что происходит.

Помните наше сравнение коры мозга с салфеткой?

Если мы увеличим салфетку коры в 1000 раз — а она была примерно 48 сантиметров с каждой стороны — теперь она будет длиной в два квартала на Манхэттене. Потребуется около 25 минут, чтобы обойти периметр. И мозг в целом будет размером с Мэдисон Сквер Гарден.

Давайте выложим его в самом городе. Уверен, несколько сотен тысяч людей, которые там живут, нас поймут.

Я выбрал 1000-кратное увеличение по нескольким причинам. Одна из них заключается в том, что мы все мгновенно можем преобразовать размеры в своей голове. Каждый миллиметр фактического мозга стал метром. В мире нейронов, который намного меньше, каждый микрон стал миллиметром, который легко вообразить. Во-вторых, кора становится «человеческих» размеров: 2-миллиметровая толщина теперь 2 метра — как высокий человек.

Таким образом, мы можем подойти к 29-й улице, к краю нашей гигантской салфетки, и легко посмотреть, что происходит в ее двухметровой толщине. Для демонстрации давайте вытащим кубометр нашей гигантской коры, чтобы исследовать его, посмотреть, что происходит в обычном кубическом миллиметре настоящей коры.

Что мы видим в этом кубометре? Мешанину. Давайте очистим ее и положим обратно.

Сперва поместим сомы — маленькие тела всех нейронов, которые живут в этом кубе.

Сомы варьируются в размерах, но нейробиологи, с которыми я говорил, говорят, что сомы нейронов в коре чаще всего 10-15 мкм в диаметре (один мкм = микрон, 1/1000 миллиметра). То есть, если вы выложите 7-10 таких в линию, эта линия будет диаметром с волос человека. В наших масштабах сома будет 1–1,5 сантиметра в диаметре. Леденец.

Объем всей коры умещается в 500 000 кубических миллиметров, и в этом пространстве будет около 20 миллиардов сом. То есть средний кубический миллиметр коры содержит около 40 000 нейронов. То есть в нашем кубометре около 40 000 леденцов. Если разделить нашу коробку на 40 000 кубиков, каждый с гранью в 3 сантиметра, каждый из наших сома-леденцов будет в центре своего собственного 3-сантиметрового кубика, а все другие сомы — в 3 сантиметрах во всех направлениях.

Вы еще здесь? Можете представить наш метровый кубик с 40 000 плавающих леденцов?

Вот микроскопическое изображение сомы в реальной коре; все остальное вокруг нее было убрано:

Ладно, пока все выглядит не так сложно. Но сома — это лишь крошечная часть каждого нейрона. Из каждого нашего леденца простираются скрученные, ветвистые дендриты, которые в наших масштабах могут растягиваться на три-четыре метра в самых разных направлениях, и на том конце может быть аксон длиной в 100 метров (если переходит в другую часть коры) или километр (если спускается в спинной мозг и тело). Каждый из них толщиной в миллиметр, и эти провода превращают кору в плотно переплетенную электрическую вермишель.

И в этой вермишели происходит много всякого. Каждый нейрон имеет синаптические связи с 1000 — иногда до 10 000 — других нейронов. Поскольку в коре около 20 миллиардов нейронов, это значит, что в ней будет больше 20 триллионов отдельных нейронных связей (и квадриллион связей во всем мозге). В нашем кубометре будет более 20 миллионов синапсов.

При всем этом, не только из каждого леденца из 40 000 в нашем кубе исходят заросли вермишели, но и тысячи других спагетти проходят через наш куб из других частей коры. И значит, если бы мы попытались записать сигналы или простимулировать нейроны конкретно в этой кубической области, нам пришлось бы очень тяжело, потому что в мешанине спагетти будет трудно определить, какие нити спагетти принадлежат нашим сома-леденцам (и не дай бог в этой пасте будут клетки Пуркинье).

И, конечно же, не стоит забывать о нейропластичности. Напряжение каждого нейрона постоянно меняется, сотни раз в секунду. И десятки миллионов синаптических соединений в нашем кубе будут постоянно менять размеры, исчезать и появляться вновь.

Но это только начало.

Оказывается, в мозге также существуют глиальные клетки — клетки, которые бывают разных видов и выполняют множество различных функций, таких как вымывание химических веществ, высвобождаемых в синапсах, обертывание аксонов миелином и обслуживание иммунной системы мозга. Вот несколько самых распространенных типов глиальных клеток:

И сколько глиальных клеток находится в коре? Примерно столько же, сколько и нейронов. Поэтому добавьте в наш куб еще 40 000 этих штучек.

Наконец, есть кровеносные сосуды. В каждом кубическом миллиметре коры содержится около метра крошечных кровеносных сосудов. В наших масштабах это означает, что в нашем кубометре есть километр кровеносных сосудов. Вот так они выглядят:

Есть прекрасный проект, над которым сейчас работают нейробиологи, он называется проект коннектома человека (Human Connectome Project). Ученые пытаются создать полную детализированную карту всего человеческого мозга. Ранее никто и близко не делал такого.

Проект включает нарезку человеческого мозга на тонюсенькие пластинки — около 30 нанометров толщиной. Это 1/33 000 миллиметра.

Помимо создания великолепных изображений «ленточных» образований аксонов со схожими функциями, которые часто образуются внутри белого вещества, вроде этого —

— проект коннектома помогает визуализировать, как все это вещество упаковано в мозге. Вот подробный разбор всего, что происходит в крошечном кусочке мозга мыши (и это еще без кровеносных сосудов):

(На изображении E — полный срез мозга, а F – N — отдельные компоненты, из которых состоит E).

Итак, наша метровая коробка забита, завалена электрифицированной начинкой разной сложности. Давайте теперь вспомним, что на самом деле наша коробка — кубический миллиметр в размерах.

Инженерам нейрокомпьютерных интерфейсов нужно либо выяснить, что говорят микроскопические сомы, погребенные в этом миллиметре, либо простимулировать определенные сомы, чтобы те выполнили нужные вещи. Удачи им.

Нам было бы сложно проделать это с нашим увеличенным в 1000 раз мозгом. С мозгом, который прекрасно превращается в салфетку. Но ведь на самом деле он не такой — эта салфетка лежит поверх мозга, полного складок (которые, в наших масштабах, глубиной от 5 до 30 метров). По сути, меньше трети салфетки-коры находится на поверхности мозга — большая часть лежит в складках.

Кроме того, материала, с которым удается поработать в лаборатории, не так уж и много. Мозг покрыт множеством слоев, включая череп — который при 1000-кратном увеличении будет 7-метровой толщины. И поскольку большинство людей не очень любит, когда их череп слишком долго находится открытым — да и вообще это сомнительное мероприятие — приходится работать с крошечными леденцами мозга как можно аккуратнее и деликатнее.

И все это при том, что вы работаете с корой — но очень много интересных идей на тему НКИ имеют дело со структурами, которые много ниже, и если вы будете стоять на вершине нашего городского мозга, они будут пролегать на глубине 50-100 метров.

Только представьте, сколько всего происходит в нашем кубике — а ведь это всего лишь одна 500 000-я часть коры головного мозга. Если бы мы разбили всю нашу гигантскую кору на одинаковые метровые кубики и выстроили их в ряд, они бы растянулись на 500 километров — до самого Бостона. И если вы решите совершить обход, который займет более 100 часов при быстрой ходьбе, в любой момент вы можете остановиться и посмотреть на кубик, и вся эта сложность будет у него внутри. Все это сейчас в вашем мозге.

Ващеееее.

Как же ученые и инженеры будут справляться с этой ситуацией?

Они стараются выжать максимум из инструментов, которые у них сейчас есть — инструментов, используемых для записи или стимулирования нейронов. Давайте изучим варианты.

С тем, что уже было проделано, можно выделить три широких критерия, по которым оцениваются плюсы и минусы записывающего инструмента:

1) Масштаб — сколько нейронов может записываться.

2) Разрешение — насколько подробна информация, которую получает инструмент — пространственное (насколько близко ваши записи сообщают, какие из отдельных нейронов активируются) и временное (насколько хорошо можно определить, когда происходит записываемая вами активность).

3) Инвазивность — необходимо ли хирургическое вмешательство, и если да, то насколько дорогое.

Долгосрочная цель — собрать сливки со всех трех и скушать. Но пока неизбежно возникает вопрос, каким из этих критериев (один или два) вы можете пренебречь? Выбор того или иного инструмента ­— это не повышение или понижение качества, это компромисс.

Давайте посмотрим, какие инструменты используются в настоящее время:

фМРТ

фМРТ чаще используется не в НКИ, а как классический инструмент записи — дает вам информацию о происходящем внутри мозга.

фМРТ использует МРТ — технологию магнитно-резонансной томографии. Изобретенная в 1970-х годах, МРТ стала эволюцией рентгеновского КТ-сканирования. Вместо рентгеновских лучей, МРТ использует магнитные поля (наряду с радиоволнами и другими сигналами) для создания изображений тела и мозга. Вроде такого:

Полный набор поперечных сечений, позволяющий вам видеть голову целиком.

Весьма необычная технология.

фМРТ («функциональная» МРТ) использует технологию МРТ для отслеживания изменений кровотока. Зачем? Потому что, когда области мозга становятся более активными, они потребляют больше энергии, а значит им нужно больше кислорода — поэтому поток крови увеличивается в этой области, чтобы доставить этот кислород. Вот что может показать сканирование фМРТ:

Конечно, в мозгу всегда есть кровь — это изображение показывает, где увеличился кровоток (красный, оранжевый, желтый) и где он уменьшился (синий). И поскольку фМРТ может сканировать весь мозг, результаты будут трехмерными:

ссылка на гифку

У фМРТ много медицинских применений, например, информирование врачей о том, функционируют ли определенные участки мозга после инсульта, и фМРТ очень многому научила нейробиологов о том, какие области головного мозга участвуют в работе этих функций. Сканирование также предоставляет важную информацию о том, что происходит в головном мозге в определенный момент времени, оно безопасно и неинвазивно.

Большим недостатком является разрешение. фМРТ сканирование имеет буквальное разрешение, как компьютерный экран пиксели, только вместо двухмерных, его разрешение представлено трехмерными кубическими объемными пикселями — вокселями (voxel, воксел).

Воксели фМРТ становились меньше по мере улучшения технологии, что привело к увеличению пространственного разрешения. Воксели современных фМРТ могут быть размером с кубический миллиметр. Объем мозга составляет порядка 1 200 000 мм3, поэтому сканирование фМРТ высокого разрешения делит мозг на один миллион маленьких кубиков. Проблема в том, что в нейронных масштабах это по-прежнему довольно много — каждый воксель содержи десятки тысяч нейронов. Так что, в лучшем случае, фМРТ показывает средний кровоток, втягиваемый каждой группой из 40 000 нейронов или около того.

Еще большая проблема — временное разрешение. фМРТ отслеживает кровоток, который является неточным и происходит с задержкой около секунды — вечность в мире нейронов.

ЭЭГ

Изобретенная почти сто лет назад ЭЭГ (электроэнцефалография) накладывает на голову множество электродов. Вот так:

ЭЭГ — это определенно технология, которая будет выглядеть забавно примитивной для людей 2050 года, но на данный момент это один из немногих инструментов, которые можно использовать с абсолютно неинвазивными НКИ. ЭЭГ регистрирует электрическую активность в различных областях головного мозга, отображая результаты следующим образом:

Графики ЭЭГ могут выявлять информацию о таких медицинских проблемах, как эпилепсия, отслеживать режим сна или определять состояние дозы анестезии.

В отличие от фМРТ, ЭЭГ имеет довольно хорошее временное разрешение, получая электрические сигналы от головного мозга по мере их появления — хоть череп значительно размывает временную точность (кость — плохой проводник).

Главный недостаток — пространственное разрешение. У ЭЭГ его нет. Каждый электрод регистрирует только среднее значение — векторную сумму зарядов от миллионов или миллиардов нейронов (размытое из-за черепа).

Представьте, что мозг — это бейсбольный стадион, его нейроны — это люди в толпе, а информация, которую мы хотим получить, будет вместо электрической активности производной голосовых связок. В таком случае ЭЭГ будет группой микрофонов за пределами стадиона, за его внешними стенами. Вы сможете услышать, когда толпа начнет скандировать и даже сможете предугадать, о чем она примерно кричит. Вы сможете разобрать отличительные сигналы, если будет тесная борьба или кто-то будет побеждать. Возможно, вы также разберете, если случится что-то необычное. На этом всё.

ЭКоГ

ЭКоГ (электрокортикография) похожа на ЭЭГ, поскольку тоже использует электроды на поверхности — только помещает их под череп на поверхность мозга.

Стремно. Но эффективно — намного эффективнее ЭЭГ. Без интерференции, которую дает череп, ЭКоГ охватывает более высокое пространственное (около 1 см) и временное разрешения (5 миллисекунд). Электроды ЭКоГ можно разместить выше или ниже твердой мозговой оболочки:

Слева слои, сверху вниз: скальп, череп, твердая мозговая оболочка, арахноид, мягкая мозговая оболочка, кора, белое вещество. Справа источник сигнала: ЭЭГ, ЭКоГ, интрапаренхимальный (LFP и т. д.)

Возвращаясь к аналогии с нашим стадионом, микрофоны ЭКоГ находятся внутри стадиона и ближе к толпе. Поэтому звук будет много чище, чем у микрофонов ЭЭГ за пределами стадиона, и ЭКоГ смогут различать звуки отдельных сегментов толпы. Но это улучшение стоит денег — требует инвазивной хирургии. Но по мерками инвазивной хирургии, это вмешательство не такое уж и плохое. Как сказал мне один хирург, «поместить начинку под твердую мозговую оболочку можно относительно неинвазивно. Придется проделать дыру в голове, но это не так страшно».

Потенциал локального поля (LFP)

Давайте перейдем с поверхностных электродных дисков к микроэлектродам — крошечным иголочкам, которые хирурги втыкают в мозг.

Мозговой хирург Бен Рапопорт описал мне, как его отец (нейробиолог) делал микроэлектроды:

«Когда мой отец делал электроды, он делал их вручную. Он брал очень тонкую проволоку — золотую, платиновую или иридиевую, которая была 10-30 микрон в диаметре и вставлял эту проволоку в стеклянную капиллярную трубку диаметром в миллиметр. Затем держал эту стекляшку над огнем и вращал, пока стекло не станет мягким. Он вытягивал капиллярную трубку, пока она не станет очень тонкой, и вытаскивал из огня. Теперь капиллярная трубка оборачивает и сжимает провод. Стекло — изолятор, а проволока — проводник. В итоге получается изолированный в стекле электрод с диаметром кончика в 10 микрон».

Хотя сегодня некоторые электроды все еще изготавливаются вручную, новые технологии используют кремниевые подложки и технологии производства, заимствованные из индустрии интегральных схем.

Способ работы локальных полевых потенциалов прост — вы берете одну такую сверхтонкую иглу с электродным кончиком и вставляете ее на один-два миллиметра в кору. Там она собирает среднее значение электрических зарядов со всех нейронов в определенном радиусе электрода.

LFP обеспечивает вам не такое уж и плохое пространственное разрешение фМРТ в сочетании с мгновенным временным разрешением ЭКоГ. По меркам разрешения это, наверное, лучший вариант из всего вышеперечисленного.

К сожалению, он ужасен по другим критериям.

В отличие от фМРТ, ЭЭГ и ЭКоГ, микроэлектрод LFP не имеет масштаба — он лишь сообщает вам, что делает небольшая сфера, окружающая его. И он намного более инвазивный, поскольку фактически входит в мозг.

На бейсбольном стадионе LFP — это один микрофон, висящий над одной секцией с сиденьями, снимающий четкий звук в этой области и, возможно, на секунду-другую выхватывающий отдельный голос тут и там — но по большей части он ощущает общую вибрацию.

И совсем новая разработка это многоэлектродный массив, который представляет в своей основе идею LFP, только состоит из 100 LFP одновременно. Многоэлектродный массив выглядит вот так:

Крошечный квадрат 4 на 4 мм с 100 кремниевых электродов на нем. Вот еще один, здесь вы можете увидеть, насколько острые электроды — несколько микрон на самом кончике:

Регистрация отдельных единиц

Для записи более широкого LFP кончик электрода немного скругляется, чтобы дать электроду большую площадь поверхности, и снижается сопротивление (некорректный технический термин), чтобы улавливались очень слабые сигналы из широкого диапазона мест. В итоге электрод собирает хор активности с локального поля.

Регистрация отдельных единиц также задействует игольчатый электрод, но их кончики делают очень острыми и сопротивление тоже повышают. За счет этого вытесняется большая часть шума и электрод практически ничего не улавливает, пока не окажется очень близко к нейрону (где-то в 50 мкм), и сигнал этого нейрона будет достаточно силен, чтобы преодолеть стенку электрода с высоким сопротивлением. Получая отдельные сигналы от одного нейрона и не имея фонового шума, этот электрод может наблюдать за личной жизнью этого нейрона. Наименьший возможный масштаб, максимально возможное разрешение.

Некоторые электроды хотят вывести отношения на следующий уровень и применяют метод локальной фиксации потенциала (patch clamp), который позволяет убрать кончик электрода и оставить лишь крохотную трубку, стеклянную пипетку, которая будет непосредственно засасывать клеточную мембрану нейрона и проводить более тонкие измерения.

Patch clamp имеет и такое преимущество: в отличие от всех других методов, он физически прикасается к нейрону и может не только записывать, но и стимулировать нейрон, вводя ток или поддерживая напряжение на определенном уровне для выполнения конкретных тестов (другие методы могут стимулировать лишь целые группы нейронов целиком).

Наконец, электроды могут полностью покорить нейрон и фактически проникнуть через мембрану, чтобы осуществить запись. Если кончик достаточно острый, он не разрушит клетку — мембрана как бы запечатается вокруг электрода, и будет очень легко стимулировать нейрон или записать разность напряжений между внешней и внутренней средой нейрона. Но это краткосрочная методика — проколотый нейрон долго не проживет.

На нашем стадионе, регистрация отдельных единиц будет выглядеть как однонаправленный микрофон, закрепленный на воротнике одного толстяка. Локальная фиксация потенциала — это микрофон у кого-нибудь в горле, записывающий точное движение голосовых связок. Это прекрасный способ узнать о переживаниях человека об игре, но они будут вырваны из контекста, и по ним никак нельзя будет судить о происходящим в игре или о самом человеке.

Это все, что у нас есть. По крайней мере что мы используем довольно часто. Эти инструменты одновременно очень продвинутые и покажутся технологиями каменного века людям будущего, которые не поверят, что нам приходилось выбирать одну из технологий, вскрывать черепушку, чтобы получить качественные записи о работе мозга.

Но при всей их ограниченности, эти инструменты научили нас многому о мозге и привели к созданию первых любопытных нейрокомпьютерных интерфейсов. Подробнее о них в следующей части.

NEURALINK ИЛОНА МАСКА. ЧАСТЬ ВТОРАЯ: МОЗГ. ПРОДОЛЖЕНИЕ

Часть 1

Часть 2

Нейроны в чем-то похожи на компьютерные транзисторы — они также передают информацию на бинарном языке нулей и единиц (0 и 1), без срабатывания и со срабатыванием потенциала действия. Но, в отличие от компьютерных транзисторов, нейроны мозга постоянно меняются.

Помните, когда вы учитесь чему-то новому, и у вас хорошо получается, а на следующий день вы пытаетесь снова, но уже ни хрена? Дело в том, что вчера вам помогала в обучении концентрация химических веществ в сигналах между нейронами. Повторение вызывало изменение химических веществ, вы становились лучше, но на следующий день химические вещества вернулись в норму, поэтому и улучшения сошли на нет.

Но если вы продолжите практиковаться, вы в конце концов будете хорошо разбираться в чем-то, и это уже надолго. Вы как бы говорит мозгу «мне это нужно не на один раз», и нейронные сети мозга отвечают, соответствующим образом внося структурные изменения. Нейроны меняют форму и местоположение и укрепляют или ослабляют различные связи таким образом, чтобы создать сеть путей к навыку, к умению что-то делать.

Способность нейронов менять себя химически, структурно и даже функционально позволяет нейронной сети вашего мозга оптимизировать себя под внешний мир — это явление называют пластичностью мозга. Мозг младенца наиболее пластичный. Когда рождается ребенок, его мозг понятия не имеет, к какой жизни ему готовиться: к жизни средневекового воина, которому придется освоить фехтование, музыканта 17 века, который должен будет выработать точную мышечную память для игры на клавесине, или современного интеллектуала, которому придется хранить и работать с колоссальным количеством информации. Но мозг младенца готов менять себя под любую жизнь, которая его ожидает.

Младенцы — звезды нейропластичности, но нейропластичность сохраняется на протяжении всей нашей жизни, поэтому люди могут расти, меняться и учиться новому. И именно поэтому мы можем формировать новые привычки и ломать старые — ваши привычки отражают существующие схемы в вашем мозге. Если вы хотите изменить свои привычки, вам придется проявить большую силу воли, чтобы переписать нейронные пути мозга, но если вы постараетесь, мозг наконец поймет и изменит все эти пути, после чего новое поведение больше не будет требовать силы воли. Ваш мозг физически превратит изменения в новую привычку.

Всего в мозге насчитывается около 100 миллиардов нейронов, составляющих эту невероятно обширную сеть — подобно количеству звезд в Млечном Пути. Около 15-20 миллиардов этих нейронов находятся в коре, остальные — в других частях вашего головного мозга. Удивительно, что даже в мозжечке в три раза больше нейронов, чем в коре.

Давайте уменьшим масштаб и посмотрим на другое поперечное сечение мозга. На этот раз разрежем не вдоль, а поперек.

Вещество мозга можно разделить на так называемое серое и белое вещество. Серое вещество на самом деле выглядит темнее и состоит из клеточных тел (сом) нейронов мозга и их зародышей дендритов и аксонов — наряду с другим материалом. Белое вещество состоит в основном из электропроводных аксонов, переносящих информацию из сомы в другие сомы или в месте назначения в теле. Белое вещество белое, потому что эти аксоны обычно обертываются в миелиновую оболочку, которая представляет собой белую жирную ткань.

В мозге есть две основные области серого вещества: внутренний кластер лимбической системы и частей ствола мозга, о которых мы говорили выше, и толстый слой коры, покрытый двухмиллиметровым слоем коры снаружи. Большой кусок белого вещества между ними состоит в основном из аксонов кортикальных нейронов. Кора представляет собой большой командный центр, и из массы аксонов в его составе исходит множество ее приказов.

Крутейшая иллюстрация этой концепции — это набор художественных представлений, сделанных доктором Грегом Данном и Брайаном Эдвардсом. Посмотрите на четкую разницу между структурой внешнего слоя коры серого вещества и белым веществом под ним.

Эти кортикальные аксоны могут передавать информацию в другую часть коры, в нижнюю часть мозга или через спинной мозг — супермагистраль нервной системы — и в остальную часть тела.

Давайте посмотрим на нервную систему целиком.

Нервная система разделена на две части: центральная нервная система — ваш мозг и спинной мозг — и периферическая нервная система — состоящая из нейронов, которые исходят из спинного мозга в остальную часть тела.

Большинство типов нейронов — это интернейроны, которые общаются с другими нейронами. Когда вы думаете, в вашей голове куча интернейронов разговаривает между собой. Интернейроны в основном содержатся в мозге.

Два других типа нейронов — это сенсорные нейроны и моторные нейроны — они уходят вниз по спинному мозгу и составляют периферическую нервную систему. Эти нейроны могут быть метровой длины. Вот типичная структура каждого типа:

Помните две наших полосы?

Эти полосы находятся там, где рождается периферическая нервная система. Аксоны сенсорных нейронов уходят вниз из соматосенсорной коры, через белое вещество мозга, в спинной мозг (который просто являет собой массивный пакет аксонов). Из спинного мозга они уходят во все части вашего тела. Каждая часть вашей кожи устлана нервами, которые рождаются в соматосенсорной коре. Нерв, между прочим, — это несколько пучков аксонов, стянутых вместе в небольшой шнур. Вот нерв в разрезе:

Нерв — это все, что в сиреневом круге, а четыре больших круга внутри — это пучки аксонов.

Если муха садится на вашу руку, происходит следующее:

Муха касается вашей кожи и стимулирует пучок чувствительных нервов. Терминали аксона в нервах начинают работать с потенциалом, передавая этот сигнал в ваш мозг, чтобы сообщить о мухе. Сигналы идут в спинной мозг и в сомы соматосенсорной коры. Соматосенсорная кора затем дает сигнал моторной коре, что нужно лениво повести плечом, чтобы смахнуть муху. Определенные сомы в моторной коре, которые связаны с мышцами руки, начинают действие потенциалов, посылая сигналы назад в спинной мозги и оттуда в мышцы руки. Терминали аксона на конце нейронов стимулируют мышцы руки, которые встряхивают ее, чтобы согнать муху. Нервная система мухи проходит через свой цикл, и та улетает.

Затем ваша миндалина озирается и осознает, что на вас сидит насекомое, сообщает моторной коре неприязненно подергаться, а если это паук вместо мухи, также приказывает вашим голосовым связкам невольно закричать и разрушить вашу репутацию.

Получается, мы понимаем, как работает мозг? Почему же тогда, если профессор задал этот вопрос — сколько мили мы преодолели, если эта миля — все, что нам нужно знать о мозге, — ответом будет три дюйма?

А секретик вот в чем.

Мы знаем, как отдельный компьютер отправляет электронную почту и полностью пониманием любые концепции Интернета, например, сколько в нем людей, какие сайты самые большие, какие тренды ведущие. Но вся эта начинка в центре — внутренние процессы Интернета — они немного сбивают с толку.

Экономисты могут рассказать вам все о том, как действует отдельный потребитель, об основных концепциях макроэкономике и о всеобъемлющих силах в игре — но никогда не могут рассказать, как работает экономика с точностью до секунды или что с ней будет через месяц или год.

Мозг в чем-то похож. У нас есть малая картина — мы знаем все о том, как активируются нейроны. И у нас есть общая картина — мы знаем, сколько нейронов в мозге, каковы крупнейшие доли и структуры, как они управляют телом и сколько энергии потребляет система. Но где-то между — что делает каждая часть мозга — мы совершенно теряемся.

Просто не понимаем.

Что действительно хорошо показывает, насколько мы сбиты с толку, это то, как нейробиологи говорят о тех частях мозга, которые мы понимаем лучше всего. Вроде зрительной коры. Мы хорошо понимаем зрительную кору, потому что ее легко картировать.

Ученый Пол Меролла так описал ее мне:

«Зрительная кора имеет прекрасную анатомическую функцию и структуру. Когда на нее смотришь, буквально видишь карту мира. Поэтому когда что-то в поле зрения оказывается в определенной области пространства, сразу виден участок на коре, который представляет эту область пространства, он активируется. И если этот объект движется, есть топографическое картирование, на котором это отражают соседние клетки. Это почти как иметь декартовские координаты реального мира, который соответствует полярным координатам в зрительной коре. Можно буквально по сетчатке проследить, через таламус и в зрительную кору, как одна точка в пространстве отражается в точке зрительной коры.

Пока хорошо. Но он продолжает:

Это картирование действительно полезно, если вы хотите взаимодействовать с определенными частями зрительной коры, но есть много областей зрения, и чем глубже вы погружаетесь в зрительную кору, тем туманнее она становится, и это топографическое представление начинает ломаться. В мозге процессы протекают на самых разных уровнях, и визуальное восприятие отлично это показывает. Мы смотрим на мир, который представлен физическим трехмерным миром где-то извне — вот чашка, и вы ее видите — но ваши глаза видят лишь горстку пикселей. А когда вы смотрите на визуальную кору, вы видите 20-40 разных карт. V1 — это первая область, на которой размечаются кромки и цвета. Другие области отражают более сложные объекты, и все это разнообразное зрительное представление накладывается на поверхность вашего мозга. И вдруг, каким-то образом, эта информация собирается воедино из этого информационного потока, который закодирован таким образом, чтобы вы поверили, что видите простой объект.

И моторная кора, еще одна из наиболее хорошо изученных областей головного мозга, при ближайшем рассмотрении оказывается еще более сложной, чем зрительная кора. Потому что, хоть мы и знаем, какие общие области карты моторной коры отвечают определенным областям тела, отдельные нейроны в этих областях моторной коры топографически не выстроены, и специфика их совместной работы над созданием движения тела абсолютно не ясна.

Нейронные беседы на тему движения рукой в голове ни на что не похожи — нейроны не говорят по-английски, мол, «двигайся» — это схема электрической активности, и у каждого она немного своя. При этом вы хотели бы понимать совершенно интуитивно, что это означает «двигай рукой вот так», или «двигай рукой в направлении цели», или «двигай рукой налево, двигай еще, хватай, хватай с определенной силой, двигай с определенной скоростью» и так далее. Мы не задумываемся об этом, когда двигаемся — все это происходит незримо. Поэтому каждый мозг имеет уникальный код, в соответствии с которым он общается с мышцами в руке и кисти.

Нейропластичность, которая делает наши мозги такими полезными, также делает их невероятно трудными для понимания, потому что принципы работы нашего мозга основаны на том, как мозг формирует себя под действием определенной среды и жизненного опыта. Это не бездушный кусок мяса или чего-то там, который у вас, у меня, у тети Маши, у дяди Пети и у Билла Гейтса будет одинаковым хотя бы на вид — глубоко внутри мозг каждого человека уникален в самом высоком значении этого слова.

И снова, все это области мозга, которые мы понимаем лучше всего. «Когда дело доходит до более сложных процессов, таких как язык, память, математика», рассказал мне один эксперт, «мы вообще не понимаем, как работает мозг». Он посетовал, например, что понятие о своей матери закодировано по-разному и в разных частях мозга у каждого человека. И в лобной доли — именно там, где, как мы выяснили, вы обитаете — «там вообще нет топографии».

И все же ничто из этого не является причиной того, почему создать эффективный нейрокомпьютерный интерфейс так сложно. Сложными нейрокомпьютерные интерфейсы (НКИ) делают колоссальные инженерские препятствия. Именно физическая работа с мозгом так усложняет процесс создания НКИ.

Ствол дерева в виде мозга нами построен. Мы готовы отправляться к первой ветке.