Prvi dio: Ljudski kolos
Drugi dio: Mozak
Treći dio: Let iznad gnijezda neurona
Četvrti dio: sučelja neuroračunala
Peti dio: Neuaralink problem
Šesti dio: Doba čarobnjaka 1
Šesti dio: Doba čarobnjaka 2
Dio sedmi: Velika fuzija
Promotivni video:
Let iznad gnijezda neurona
Ovo je Bock. Bock, hvala vama i vašim ljudima što ste izmislili jezik.
Da bismo vam zahvalili, želimo vam pokazati sve nevjerojatne stvari koje smo uspjeli izgraditi zahvaljujući vašem izumu.
U redu, stavimo Bocka u avion, zatim u podmornicu, a zatim ga odvucimo na vrh Burj Khalife. Pokažimo mu sada teleskop, televizor i iPhone. I neka malo sjedne na Internet.
Bilo je zabavno. Kako ste, Bock?
Da, razumijemo da ste prilično iznenađeni. Za desert, pokažimo mu kako međusobno komuniciramo.
Bock bi bio šokiran kad bi otkrio da se, unatoč svim čarobnim sposobnostima koje su ljudi stekli kao rezultat međusobnih dijaloga, zahvaljujući sposobnosti govora, proces naše komunikacije ne razlikuje od onoga što je bio u njegovo vrijeme. Kad dvoje ljudi razgovaraju, koriste se tehnologijom starom 50 000 godina.
Bock će se također iznenaditi da u svijetu u kojem rade nevjerojatni strojevi ljudi koji su te strojeve lutali s istim biološkim tijelima s kojima su šetali Bock i njegovi prijatelji. Kako je ovo moguće?
Zbog toga su neuroračunarska sučelja (BCI) - podskup šireg područja neuronskog inženjerstva koji je i sam podskup biotehnologije - toliko zanimljiva. Mnogo smo puta osvajali svijet svojim tehnologijama, ali što se tiče mozga - našeg glavnog alata - svijet tehnologije nam ne daje ništa.
Stoga i dalje komuniciramo koristeći tehnologiju koju je izumio Bock. Stoga ovu rečenicu tipkam 20 puta sporije nego što mislim, pa stoga bolesti povezane s mozgom i dalje oduzimaju previše života.
Ali 50 000 godina nakon tog velikog otkrića, svijet se može promijeniti. Sljedeća granica mozga bit će ona sama.
* * *
Postoji mnogo različitih opcija za moguća sučelja mozak-računalo (koja se ponekad nazivaju sučelja mozak-računalo ili mozak-stroj) koje su korisne za različite stvari. Ali svi koji rade na NQI-u pokušavaju riješiti jedno, drugo ili oba pitanja:
1. Kako ću izvući potrebne podatke iz mozga?
2. Kako ću poslati potrebne podatke u mozak?
Prva se tiče izlaza mozga - odnosno snimanja onoga što neuroni govore. Druga se tiče uvođenja informacija u prirodni tok mozga ili mijenjanja tog prirodnog toka na neki način - to jest stimuliranja neurona.
Ta se dva procesa neprestano odvijaju u vašoj glavi. Trenutno vaše oči izvode određeni niz vodoravnih pokreta koji vam omogućuju čitanje ove rečenice. Neuroni u mozgu izbacuju informacije na stroj (vaše oči), a stroj prima naredbu i reagira. A kad vam se oči pomiču na određeni način, fotoni sa zaslona prodiru u mrežnicu i stimuliraju neurone u zatiljnom režnju vaše kore, omogućujući da vam slika svijeta uđe u vašu svijest. Slika tada stimulira neurone u drugom dijelu vašeg mozga, što vam omogućuje obradu informacija na slici i razumijevanje rečenice.
Ulaz i izlaz informacija je ono što rade neuroni mozga. Cijela NCI industrija želi se pridružiti ovom procesu.
U početku se čini da to nije tako težak zadatak. Napokon, mozak je samo žele-kuglica. A korteks - dio mozga koji želimo dodati svom bilježenju i stimulaciji - samo je ubrus koji se nalazi na vanjskoj strani mozga i gdje mu se može lako pristupiti. Unutar korteksa nalazi se 20 milijardi neurona - 20 milijardi malih tranzistora koji bi nam mogli pružiti potpuno novi način upravljanja našim životima, zdravljem i svijetom ako naučimo raditi s njima. Je li ih stvarno tako teško razumjeti? Neuroni su mali, ali mi znamo kako podijeliti atom. Promjer neurona je 100 000 puta veći od atoma. Da je atom lizalica, neuron bi bio kilometar u širini - tako da bismo definitivno trebali moći raditi s takvim količinama. Pravo?
U čemu je problem?
S jedne strane, to su ispravne misli, jer one vode napretku na terenu. Mi to stvarno možemo. Ali čim počnete shvaćati što se stvarno događa u mozgu, odmah postaje očito: ovo je najteži zadatak za osobu.
Stoga, prije nego što razgovaramo o samim NCI-ima, moramo pažljivo proučiti što rade ljudi koji stvaraju NCI. Najbolje je povećati mozak 1000 puta i vidjeti što će se dogoditi.
Sjećate se naše usporedbe kore s ubrusom?
Ako 1000 puta povećamo salvetu od kore - a bilo je oko 48 centimetara sa svake strane - na Manhattanu će sada biti dugačka dva bloka. Oko oboda će trebati oko 25 minuta. I cijeli će mozak biti veličine Madison Square Gardna.
Ugasimo to u samom gradu. Siguran sam da će nas razumjeti nekoliko stotina tisuća ljudi koji tamo žive.
Odabrao sam uvećanje od 1000x iz nekoliko razloga. Jedna od njih je da svi možemo odmah pretvoriti veličine u svojoj glavi. Svaki milimetar stvarnog mozga postao je metar. U svijetu neurona koji je mnogo manji, svaki je mikron postao milimetar koji je lako zamisliti. Drugo, kora postaje "ljudska": debljina 2 mm sada je 2 metra - poput visoke osobe.
Tako možemo hodati do 29. ulice, do ruba našeg divovskog salveta, i lako je vidjeti što se događa u njezinoj debljini od dva metra. Za demonstraciju, izvucimo kubni metar naše divovske kore kako bismo je ispitali, pogledajte što se događa u tipičnom kubnom milimetru prave kore.
Što vidimo u ovom kubnom metru? Mešanin. Očistimo i vratimo.
Prvo, postavimo some - mala tijela svih neurona koji žive u ovoj kocki.
Neke veličine razlikuju se u veličini, ali neuroznanstvenici s kojima sam razgovarao kažu da su somi neurona u kori najčešće promjera 10-15 mikrona (jedan mikron = mikron, 1/1000 milimetara). Odnosno, ako 7-10 od njih stavite u liniju, ta će crta biti promjer čovjekove kose. Na našoj ljestvici soma će biti promjera 1-1,5 centimetara. Lizalica.
Volumen cijele kore stane u 500 000 kubičnih milimetara, a na ovom će prostoru biti oko 20 milijardi soma. Odnosno, prosječni kubni milimetar korteksa sadrži oko 40 000 neurona. Odnosno, naš kubik sadrži oko 40 000 bombona. Ako podijelimo našu kutiju na 40 000 kockica, svaka s rubom od 3 cm, svaki naš slatkiš soma bit će u središtu svoje kocke od 3 cm, a svi ostali somovi bit će 3 cm u svim smjerovima.
Jeste li sada ovdje? Možete li zamisliti našu kocku od 40 metara plutajućih bombona?
Evo mikroskopske slike soma u pravom korteksu; sve ostalo oko nje je uklonjeno:
Dobro, zasad to ne izgleda tako komplicirano. Ali soma je samo mali dio svakog neurona. Iz svake se naše lizalice pružaju uvijeni, razgranati dendriti koji se na našoj ljestvici mogu protezati tri do četiri metra u raznim smjerovima, a na drugom kraju može biti akson dugačak 100 metara (ako prijeđe u drugi dio korteksa) ili kilometar (ako se spusti u leđnu moždinu i tijelo). Svaka je debela milimetar, a te žice pretvaraju koru u čvrsto tkane električne vermičele.
A u ovoj se vermicelliji puno toga događa. Svaki neuron ima sinaptičke veze s 1.000 - ponekad i do 10.000 - drugih neurona. Budući da u korteksu ima oko 20 milijardi neurona, to znači da će biti više od 20 bilijuna pojedinačnih neuronskih veza (i kvadrilion veza u cijelom mozgu). Naš kubni metar imat će preko 20 milijuna sinapsi.
Uz sve to, iz svakog 40.000 slatkiša u našoj kocki ne proizlaze samo gustiši vermikela, već tisuće drugih špageta prolaze kroz našu kocku iz drugih dijelova kore. A to znači da bismo, ako bismo pokušali zabilježiti signale ili stimulirali neurone posebno u ovom kubičnom području, morali biti vrlo teški, jer bi u šlag-špagetama bilo teško odrediti koji špageti pripadaju našem slatkišu od soma (i ne daj Bože, ova će pasta sadržavati Purkinjeove stanice).
I, naravno, ne zaboravite na neuroplastičnost. Napon svakog neurona neprestano se mijenja, stotine puta u sekundi. I deseci milijuna sinaptičkih veza u našoj kocki neprestano će mijenjati veličinu, nestajati i ponovno se pojavljivati.
Ali ovo je tek početak.
Ispostavilo se da glija stanice također postoje u mozgu - stanice koje dolaze u mnogo različitih vrsta i obavljaju mnoge različite funkcije, poput ispiranja kemikalija koje se oslobađaju u sinapsama, zamotavanja aksona mijelinom i opsluživanja imunološkog sustava mozga. Evo nekoliko najčešćih vrsta glija stanica:
A koliko glija stanica ima u korteksu? Otprilike isti broj kao i neuroni. Dakle, dodajte još 40.000 ovih stvari u našu kocku.
Napokon, tu su i krvne žile. Svaki kubni milimetar kore sadrži oko metar sitnih krvnih žila. Na našoj ljestvici to znači da u našim kubnim metrima ima kilometar krvnih žila. Evo kako izgledaju:
Digresija o Connectomi
Dakle, naša kutija s mjeračima je zapakirana, ispunjena elektrificiranim punjenjem različite složenosti. Sjetimo se sada da je naša kutija zapravo velika kubni milimetar.
Inženjeri neuroračunarskog sučelja moraju ili otkriti što govore mikroskopski somovi zakopani u ovom milimetru, ili potaknuti određene somove da rade ispravne stvari. Sretno im bilo.
Bilo bi nam teško to učiniti s našim 1000 puta uvećanim mozgom. S mozgom koji se savršeno pretvara u salvetu. Ali u stvarnosti on nije takav - ova salveta leži na vrhu mozga prepunog nabora (koji su na našoj ljestvici duboki 5 do 30 metara). Zapravo, manje od trećine kore salvete nalazi se na površini mozga - većina leži u naborima.
Uz to, nema toliko materijala s kojim je moguće raditi u laboratoriju. Mozak je prekriven mnogim slojevima, uključujući lubanju - koja bi pri uvećanju od 1000x bila debela 7 metara. A budući da većina ljudi zapravo ne voli kad im je lubanja predugo otvorena - a doista je ovo sumnjiv događaj - sa sićušnim lizalicama na mozgu morate raditi što je moguće pažljivije i nježnije.
I sve to unatoč činjenici da radite s korom - ali puno zanimljivih ideja na temu NCI bavi se strukturama koje su puno niže, a ako stojite na vrhu našeg gradskog mozga, one će ležati na dubini od 50-100 metara.
Zamislite samo koliko se događa u našoj kocki - a ovo je samo jedan 500 000. dio moždane kore. Kad bismo cijelu svoju gorostasnu koru slomili na kockice od jednake metre i poredali ih, protezali bi se na 500 kilometara - sve do Bostona. A ako se odlučite zaobići, što će vam trebati više od 100 sati dok brzo hodate, u bilo kojem trenutku možete se zaustaviti i pogledati kocku, a sva ta složenost bit će unutar nje. Sve je to sada u vašem mozgu.
Neuralink Elona Muska. 3. dio: koliko biste trebali biti sretni ako vas sve ovo ne zanima
Tvoje.
Povratak na 3. dio: letenje nad gnijezdom neurona
Kako će se znanstvenici i inženjeri nositi sa ovom situacijom?
Pokušavaju izvući maksimum iz alata koji trenutno imaju - alata koji koriste za bilježenje ili stimuliranje neurona. Istražimo mogućnosti.
NCI alati
S onim što je već učinjeno, mogu se razlikovati tri široka kriterija kojima se procjenjuju prednosti i nedostaci instrumenta za snimanje:
1) Skala - koliko se neurona može zabilježiti.
2) Rezolucija - koliko detaljne informacije instrument dobiva - prostorna (koliko blisko vaše snimke pokazuju koji pojedini neuroni pucaju) i vremenska (koliko dobro možete znati kada se događa aktivnost koju bilježite).
3) Invazivnost - je li operacija nužna i ako jest, koliko je skupa.
Dugoročni je cilj prikupiti kremu od sve tri i pojesti. No dok se neizbježno postavlja pitanje, koji od ovih kriterija (jedan ili dva) možete zanemariti? Izbor ovog ili onog alata nije povećanje ili smanjenje kvalitete, to je kompromis.
Pogledajmo koji se alati trenutno koriste:
fMRI
- Ljestvica: velika (prikazuje informacije iz mozga)
- Razlučivost: niska do srednja - prostorna, vrlo niska - vremenska
- Invazivnost: neinvazivna
fMRI se češće koristi ne u NCI-u, već kao klasični alat za snimanje - daje vam informacije o tome što se događa u mozgu.
fMRI koristi MRI, tehnologiju za magnetsku rezonanciju. Izumljen 1970-ih, MRI je evolucija rentgenskog CT skeniranja. Umjesto rendgenskih zraka, MRI koristi magnetska polja (zajedno s radio valovima i drugim signalima) za stvaranje slika tijela i mozga. Kao ovo:
Kompletan set presjeka koji vam omogućuju da vidite cijelu glavu.
Vrlo neobična tehnologija.
fMRI ("funkcionalni" MRI) koristi MRI tehnologiju za praćenje promjena u protoku krvi. Za što? Budući da područja mozga postaju aktivnija, oni troše više energije, što znači da im treba više kisika - pa se protok krvi u tom području povećava za isporuku tog kisika. Evo što može pokazati fMRI skeniranje:
Naravno, krvi uvijek ima u mozgu - ova slika pokazuje gdje se protok krvi povećao (crvena, narančasta, žuta), a gdje smanjio (plava). A budući da fMRI može skenirati cijeli mozak, rezultati su trodimenzionalni:
FMRI se koristi u mnoge medicinske svrhe, poput informiranja liječnika o tome funkcioniraju li određena područja mozga nakon moždanog udara, a fMRI je naučio mnogo neuroznanstvenika o tome koja su područja mozga uključena u te funkcije. Skeniranje također pruža važne informacije o tome što se događa u mozgu u određenom trenutku, sigurno je i neinvazivno.
Veliki nedostatak je rezolucija. fMRI skeniranje ima doslovnu razlučivost, poput piksela zaslona računala, ali umjesto dvodimenzionalne, njegova je razlučivost predstavljena trodimenzionalnim kubnim volumetrijskim pikselima - vokselima (voxel).
FMRI vokseli postali su manji kako se tehnologija poboljšavala, što je rezultiralo povećanom prostornom razlučivosti. Vokseli modernog fMRI-a mogu biti mali kao kubni milimetar. Zapremina mozga je oko 1.200.000 mm3, pa fMRI skeniranje visoke rezolucije dijeli mozak na milijun malih kockica. Problem je što je to na neuronskoj ljestvici još uvijek poprilično puno - svaki voksel sadrži desetke tisuća neurona. Dakle, u najboljem slučaju, fMRI prikazuje prosječni protok krvi koji je povukla svaka skupina od 40 000 neurona ili tako nekako.
Još veći problem je privremeno rješenje. fMRI nadzire protok krvi koji je netočan i zaostaje otprilike sekundu - čitavu vječnost u svijetu neurona.
EEG
- Ljestvica: visoka
- Razlučivost: vrlo niska prostorno, srednje visoka vremenska
- Invazivnost: neinvazivna
Izumljen prije gotovo jednog stoljeća, EEG (elektroencefalografija) postavlja mnoge elektrode na glavu. Kao ovo:
EEG je definitivno tehnologija koja će ljudima izgledati smiješno primitivno 2050. godine, ali trenutno je jedan od rijetkih instrumenata koji se može koristiti s potpuno neinvazivnim NCI. EEG bilježi električnu aktivnost u različitim područjima mozga, prikazujući rezultate kako slijedi:
EEG karte mogu otkriti informacije o medicinskim problemima poput epilepsije, pratiti obrasce spavanja ili odrediti status doze anestezije.
Za razliku od fMRI, EEG ima prilično dobru vremensku rezoluciju, primajući električne signale iz mozga onako kako se pojavljuju - iako lubanja znatno razrjeđuje vremensku točnost (kost je loš vodič).
Glavni nedostatak je prostorna razlučivost. EEG ga nema. Svaka elektroda registrira samo prosječnu vrijednost - vektorski zbroj naboja iz milijuna ili milijardi neurona (zamagljen zbog lubanje).
Zamislite da je mozak bejzbolski stadion, njegovi su neuroni ljudi u gužvi, a informacije koje želimo dobiti bit će, umjesto električne aktivnosti, derivat glasnih žica. U ovom će slučaju EEG biti skupina mikrofona izvan stadiona, izvan njegovih vanjskih zidova. Moći ćete čuti kada će mnoštvo početi skandirati i čak možete predvidjeti o čemu će vikati. Moći ćete razaznati prepoznatljive signale ako dođe do bliske borbe ili ako netko pobjeđuje. Također možete riješiti ako se dogodi nešto neobično. To je sve.
ECoG
- Ljestvica: visoka
- Razlučivost: niska prostorna, visoka vremenska
- Invazivnost: prisutna
ECoG (elektrokortikografija) sličan je EEG-u jer koristi i elektrode na površini - samo ih postavlja ispod lubanje na površini mozga.
Glup. Ali učinkovit - mnogo učinkovitiji od EEG-a. Bez ometanja lubanje, ECoG pokriva veće prostorne (oko 1 cm) i vremenske rezolucije (5 milisekundi). ECoG elektrode mogu se postaviti iznad ili ispod dura maternice:
Slojevi slijeva, od vrha do dna: tjeme, lubanja, dura mater, arahnoid, pia mater, kora, bijela tvar. Desni izvor signala: EEG, ECoG, intraparenhimski (LFP, itd.)
Vraćajući se analogiji s našim stadionom, ECoG mikrofoni nalaze se unutar stadiona i bliže gužvi. Stoga će zvuk biti puno jasniji od EEG mikrofona izvan stadiona, a EKoG će moći razlikovati zvukove pojedinih segmenata svjetine. Ali ovo poboljšanje košta, zahtijeva invazivnu operaciju. No, prema standardima invazivne kirurgije, ova intervencija nije toliko loša. Kao što mi je rekao jedan kirurg, „Relativno je neinvazivno postavljanje ispune ispod dure. Morate probiti rupu u glavi, ali to nije tako zastrašujuće."
Potencijal lokalnog polja (LFP)
- Ljestvica: mala
- Razlučivost: srednje-niska prostorna, visoka vremenska
- Invazivnost: visoka
Prijeđimo s diskova s površinskim elektrodama na mikroelektrode - sitne igle koje kirurzi zabode u mozak.
Iako su neke elektrode i danas ručno izrađene, nove tehnologije koriste silicijske pločice i proizvodne tehnike posuđene od industrije integriranih krugova.
Način rada potencijala lokalnog polja je jednostavan - uzmete jednu takvu ultra tanku iglu s vrhom elektrode i umetnete je jedan ili dva milimetra u korteks. Tamo prikuplja prosječnu vrijednost električnih naboja od svih neurona u određenom radijusu elektrode.
LFP vam daje ne tako lošu prostornu fMRI razlučivost u kombinaciji s trenutnom ECoG privremenom razlučivosti. Prema standardima razlučivosti, ovo je vjerojatno najbolja opcija od svega navedenog.
Nažalost, strašno je i na druge načine.
Za razliku od fMRI, EEG i ECoG, LFP mikroelektroda nema razmjeru - ona vam samo govori što radi mala kugla koja je okružuje. I mnogo je invazivniji jer zapravo ulazi u mozak.
Na bejzbolskom stadionu LFP je jedan mikrofon koji visi nad jednim dijelom sjedala, hvatajući jasan zvuk u tom području i možda sekundu ili dvije tu i tamo odvojeni glas - ali većinom osjeća opću vibraciju.
A potpuno novi razvoj je višeelektrodni niz, što je u osnovi ideja LFP-a, samo što se istovremeno sastoji od 100 LFP-ova. Niz s više elektroda izgleda ovako:
Maleni kvadrat veličine 4 x 4 mm sa 100 silicijskih elektroda na sebi. Evo još jedne, ovdje možete vidjeti koliko su elektrode oštre - nekoliko mikrona na samom vrhu:
Registracija pojedinih cjelina
- Ljestvica: sićušna
- Rezolucija: ultra visoka
- Invazivnost: vrlo velika
Da bi se snimio širi LFP, vrh elektrode je blago zaobljen kako bi elektroda dobila veću površinu, a otpor (netočan tehnički izraz) smanjen je kako bi zahvatio vrlo slabe signale sa širokog raspona mjesta. Kao rezultat toga, elektroda sakuplja hor aktivnosti iz lokalnog polja.
Za registraciju pojedinih jedinica također se koristi iglasta elektroda, ali njihovi su vrhovi vrlo oštri, a otpor je također povećan. Zbog toga se većina buke istiskuje i elektroda ne hvata gotovo ništa sve dok se ne nalazi vrlo blizu neurona (negdje u 50 mikrona), a signal s tog neurona je dovoljno jak da prevlada zid otpornog elektroda s velikim otporom. Primajući odvojene signale od jednog neurona i bez pozadinske buke, ova elektroda može promatrati privatni život tog neurona. Najmanja moguća ljestvica, najveća moguća razlučivost.
Neke elektrode žele odnos podići na sljedeću razinu i koriste se metodom patch clamp metode koja vam omogućuje uklanjanje vrha elektrode i ostavljanje samo malene cijevi, staklene pipete, koja će izravno usisati staničnu membranu neurona i izvršiti finija mjerenja.
Patch stezaljka također ima tu prednost: za razliku od svih ostalih metoda, ona fizički dodiruje neuron i ne samo da može snimiti, već i stimulirati neuron ubrizgavanjem struje ili održavanjem napona na određenoj razini za provođenje određenih testova (druge metode mogu stimulirati samo cijele skupine čitavi neuroni).
Konačno, elektrode mogu u potpunosti pokoriti neuron i zapravo prodrijeti kroz membranu radi snimanja. Ako je vrh dovoljno oštar, neće uništiti stanicu - membrana je zapečaćena oko elektrode i bit će vrlo lako stimulirati neuron ili zabilježiti razliku napona između vanjskog i unutarnjeg okružja neurona. Ali ovo je kratkotrajna tehnika - probušeni neuron neće dugo živjeti.
Na našem će stadionu registracija pojedinih jedinica izgledati poput jednosmjernog mikrofona pričvršćenog na ovratnik jednog debelog čovjeka. Lokalno stezanje potencijala je mikrofon u nečijem grlu koji bilježi precizno kretanje glasnica. Ovo je sjajan način da se saznaju osjećaji neke osobe prema igri, ali oni će biti izvađeni iz konteksta i ne mogu se koristiti za prosudbu onoga što se događa u igri ili o samoj osobi.
To je sve što imamo. Barem to koristimo prilično često. Ovi su alati u isto vrijeme vrlo napredni i činit će se poput tehnologija iz kamenog doba ljudima u budućnosti, koji neće vjerovati da smo morali odabrati jednu od tehnologija, kako bismo otvorili lubanju kako bismo dobili visokokvalitetne zapise mozga.
No, unatoč svim svojim ograničenjima, ovi su nas alati naučili puno o mozgu i doveli do stvaranja prvih znatiželjnih sučelja mozak-računalo. O njima više u sljedećem dijelu.
ILYA KHEL
Prvi dio: Ljudski kolos
Drugi dio: Mozak
Treći dio: Let iznad gnijezda neurona
Četvrti dio: sučelja neuroračunala
Peti dio: Neuaralink problem
Šesti dio: Doba čarobnjaka 1
Šesti dio: Doba čarobnjaka 2
Dio sedmi: Velika fuzija
