De siste månedene har det vært mye snakk om chip i hjernenspesielt takket være Neuralinket av selskapene grunnlagt av Elon Musk. Men bak oppsiktsvekkende overskrifter og futuristiske løfter er det en ekte teknologi, studert i flere tiår i nevrovitenskapelige laboratorier: BCIBrain-Computer Interface, eller hjerne-datamaskin-grensesnitt. BCI-er leser ikke mentalt innhold, abstrakte intensjoner eller skjulte ønsker. De gjør noe mye mer konkret og mye mer interessant fra et vitenskapelig synspunkt: de måler fysiske signaler produsert av hjernen og oversetter dem til kommandoer.
Fra hjernen til datamaskinen: fordi alt starter fra elektrisitet
Hjernen vår består av omtrent 86 milliarder nevroner, spesialiserte celler som kommuniserer med hverandre gjennom elektriske impulser og kjemiske signaler. Hvert enkelt nevron produserer små impulser, men når millioner av nevroner skyter sammen, blir signalet deres målbart.
Dette er det fysiske prinsippet som gjør BCI-er mulig: de måler den koordinerte elektriske aktiviteten til hele nevronpopulasjoner og skaper en direkte kommunikasjonskanal med en maskin.
Men ikke alle BCI måler hjerneaktivitet på samme måte.
Hvordan Brain Computer Interfaces (BCI) fungerer
Mange hjerne-datamaskingrensesnitt oppstår historisk fra elektroencefalogrammet (EEG), det vil si fra registreringen av den elektriske aktiviteten til hjernen fra overflaten av hodet.
Systemer som Neuralink, derimot, bruker ikke hodebunns-EEG: de registrerer signaler direkte fra hjernen, via mikroelektroder implantert i cortex. Det fysiske prinsippet er imidlertid det samme: Hjernen er et elektrokjemisk system og dens aktivitet produserer målbare signaler. Det som endres er hvor og med hvilken oppløsning disse signalene samles inn.
Elektroder implantert i cortex, slik som de fra Neuralink, er i direkte kontakt med nevroner, spesielt i motorisk cortexområdet som planlegger og utfører bevegelser.
I motsetning til EEG: de registrerer ikke svekkede signaler fra hodeskallen, de «ser» ikke millioner av nevroner sammen, men de fanger opp den lokale aktiviteten til små nevronale populasjoner.
Disse elektrodene måler: aksjonspotensialer (pigger), variasjoner i lokal aktivitet, ekstremt presise tidsmønstre.
Signalet er rikere, mer stabilt og mye mer informativt, og det er dette som tillater fin dekoding av bevegelser.
Bevegelsesintensjon: hva som endrer seg i hjernen
Når vi bestemmer oss for å bevege en hånd, eller til og med akkurat når vi forestiller oss å gjøre det, skjer en reorganisering av nevronal aktivitet i den motoriske cortex. Det er ingen nevron som «betyr» høyre hånd. De finnes distribuerte mønstrehvor: noen nevroner øker avfyringshastigheten, andre reduserer den, den generelle balansen endres systematisk. Disse mønstrene er repeterbar: Hver gang en person forestiller seg den samme bevegelsen, er mønsteret for nevral aktivitet likt.
Og det er nettopp denne regulariteten en BCI kan utnytte.
Datamaskinen som er koblet til systemet mottar ikke utladningsfrekvenser, tider, korrelasjoner mellom elektrodene. Det nevrale signalet forsterkes og digitaliseres, relevante funksjoner trekkes ut (hvilke nevroner avfyrer, når og med hvilken intensitet), maskinlæringsalgoritmer assosierer disse mønstrene med en handling.
Under treningen blir personen bedt om å utføre nøyaktige handlinger: forestill deg å bevege høyre hånd, forestill deg å ta en flaske med venstre hånd, slapp av. Systemet lærer, for den spesifikke personen, hvilken nevrale konfigurasjon tilsvarer hvilken motorisk intensjon.
Når konfigurasjonen dukker opp igjen, «forstår» ikke datamaskinen hva personen vil gjøre: gjenkjenner et allerede kjent mønster og forvandler den til en ytre handling, beveger en markør, en protese, en robotarm.
Hos mange mennesker med ryggmargsskader, hjerneslag eller nevrodegenerative sykdommer er ikke problemet at hjernen «ikke lenger vet hva den skal gjøre». De motoriske kretsene fortsetter å generere aktiviteten som er nødvendig for bevegelse, men informasjonen kan ikke lenger nå musklene. Hjerne-datamaskin-grensesnitt settes inn nøyaktig på dette punktet: de avskjærer den nevrale aktiviteten oppstrøms for skaden og avleder den mot en alternativ vei som en datamaskin, en protese, en vokalsynthesizer. Funksjonelt sett er det som å bygge en kunstig bro som går utenom den skadede delen av nervesystemet.
Det er nettopp denne mekanismen som har muliggjort noen av de mest imponerende resultatene som er oppnådd så langt med Brain-Computer Interfaces. Og det er her det er verdt å gjøre en viktig avklaring: Neuralink er ikke det eneste selskapet som jobber på dette feltet, og heller ikke det første.
Beyond Neuralink: andre prosjekter om hjerne-datamaskin-grensesnitt
I over tjue år har forskningsgrupper og selskaper utviklet BCI-er i kliniske omgivelser, ofte borte fra medias søkelys, men med en enorm innvirkning på livene til de involverte. Spesielt noen av de mest avanserte resultatene kommer fra den akademiske verden. Forskere fra University of California San Francisco og av Stanford University de har utviklet systemer som er i stand til å gjenopprette kommunikasjonen til folk som hadde mistet den fullstendig. I en slik studie var en pasient som ikke kunne bevege ansiktsmusklene eller ytre et ord på omtrent 18 år i stand til å kommunisere igjen takket være en BCI implantert i hjernen hennes. Rundt 200 elektroder ble installert i hjernebarken, i områder involvert i språkplanlegging. Den registrerte nevrale aktiviteten ble dekodet og transformert til ord, en digital stemme og til og med en 3D-avatar som var i stand til å bevege ansiktet på en måte som samsvarer med det personen ønsket å si. Selv i dette tilfellet «lest» ikke systemet setningene i sinnet, men fanget opp den motoriske intensjonen med å snakke: signalene som hjernen ville ha sendt til tungen, leppene og strupehodet hvis kroppen hadde vært i stand til å utføre dem.
Da Brain-Computer Interfaces begynte å utvikle seg for rundt tjue år siden, var mange systemer basert på elektroder plassert utenfor hodet, på overflaten av hodebunnen. Disse ikke-invasive tilnærmingene har en åpenbar begrensning: signalet er svakere og mer støyende, fordi det må passere gjennom skallen og er forurenset av aktiviteten til muskler, øyne og kroppsbevegelser.
Samtidig har de en stor fordel: de trenger ikke operasjon. Og det er nettopp på denne fronten at teknologien gjør bemerkelsesverdige fremskritt, takket være bedre sensorer og stadig mer sofistikerte algoritmer.
Fra sykehus til dagligliv: når hjerne-datamaskin-grensesnitt kommer
På dette tidspunktet kommer spørsmålet naturlig: vil alt dette noen gang komme hjem til oss? Eller, mer presist, på hodet vårt? Foreløpig er svaret klart: ikke med en gang, og ikke i form av hjerneimplantater. Invasive BCI-er gir mening når fordelen er enorm og langt oppveier risikoen: alvorlig lammelse, bevegelsesforstyrrelser, fullstendig tap av kommunikasjon. Den første virkelige «forbruker»-bruken av hjerne-datamaskingrensesnitt vil sannsynligvis komme fra en annen retning: ikke-invasive BCIer.
Virtual reality-hjelmer, pannebånd, briller og seere som, i stedet for å registrere aktiviteten til individuelle nevroner, måler den koordinerte aktiviteten til store nevrongrupper fra overflaten av hodet.
Allerede i dag finnes det enheter som er i stand til å estimere oppmerksomhet, mental tretthet og stress, og bruke denne informasjonen til å tilpasse videospill, virtuelle miljøer, musikk, varsler eller kognitive pauser basert på brukerens mentale tilstand.
