Парализованный после инсульта мужчина смог поднимать и перемещать предметы с помощью роботизированной руки, управляемой его мыслями. И хотя подобные технологии уже разрабатывались ранее, управление удавалось лишь на день-два, что практически не улучшало качество жизни пациентов. В этом же случае контроль над интерфейсом «мозг-компьютер» сохранялся в течение семи месяцев, что даёт надежду на скорый переход к постоянному применению.
Интерфейсы «мозг-компьютер» давно рассматриваются как способ восстановления двигательных функций у людей, утративших контроль над конечностями, а иногда и способность к общению. Уже были сделаны важные шаги, такие как кормление себя обезьяной или поднятие стакана пива парализованным человеком. Однако на пути к полной функциональности остаётся множество препятствий, и этот процесс нельзя назвать быстрым.
Когда появляется очередной прорыв, учёные стремятся рассказать именно о своих успехах, а не о сложностях, что создаёт иллюзию, будто цель уже близка. Управление роботизированной рукой парализованным пациентом может показаться не новостью, но последнее исследование внесло ключевое улучшение — длительность работы системы.
«Это объединение обучения человека и искусственного интеллекта — следующий этап развития интерфейсов «мозг-компьютер», — заявил профессор Карунеш Гангули (Karunesh Ganguly) из Калифорнийского университета в Сан-Франциско. — Это именно то, что необходимо для достижения сложных, естественных движений.»
Ранее попытки передавать сигналы мозга на устройства давали впечатляющие, но кратковременные результаты. Гангули предположил, что это связано с тем, что наш мозг адаптируется к новым условиям, в том числе к возможности управлять конечностью после долгого паралича. Вместо того чтобы улучшать контроль, как обычно происходит при обучении, возможно, мозг просто менял область, из которой исходили управляющие сигналы, а датчики продолжали искать старые сигналы.
Чтобы разобраться в этом, Гангули и его коллеги изучили, как меняется мозговая активность в процессе обучения у животных. Затем они имплантировали датчики на поверхность мозга двух парализованных пациентов, отслеживая местную активность и инструктируя их мысленно представлять определённые движения. Со временем характер активности оставался схожим, но зоны мозга, в которых она возникала, изменялись.
В течение двух недель один из пациентов воображал движения кистью и пальцами, пока датчики записывали активность его мозга. Когда эти данные передали на роботизированную руку (нейропротез), она начала двигаться примерно в нужном направлении, но без достаточной точности. Однако с практикой пациент улучшил контроль, а искусственный интеллект, обученный на его мозговых сигналах, стал лучше их интерпретировать.
Через несколько сеансов пациент смог брать кубики, изменять их ориентацию и размещать в нужных местах. Более того, он научился открывать дверцу шкафа, доставать кружку и наполнять её водой. Эти действия выполнялись стабильно в течение 35 дней.
Спустя несколько месяцев, даже после долгого перерыва, пациент и система потребовали всего 15 минут повторной тренировки, чтобы восстановить точные движения.
Гангули считает, что необходимо дальнейшее совершенствование технологии, чтобы рука двигалась быстрее и плавнее, позволяя пациентам с квадриплегией, например, самостоятельно питаться. Но теперь эта цель вполне достижима.
«Я уверен, что мы поняли, как построить систему, и сможем довести её до полной работоспособности», — отметил он.
Вместо того чтобы выбирать пациента, способного говорить и давать обратную связь врачам, исследователи сознательно выбрали человека, который не мог этого делать, так как для него эта технология станет по-настоящему революционной.
Результаты исследования опубликованы в журнале Cell.
