CC BY
21
о CL 1—г
О
X
н
В поисках миелофона
Яна Аржанова
Специалистам в области физико-математических наук нейрокомпьютерные интерфейсы интересны не меньше, чем биологам и психофизиологам. Молодые ученые Александр жаворонков и Михаил Бахнян, основатели компании «Нейроджи-Нейроинформатика» и идеологи проекта NeuroG, пытаются сделать то, что многим кажется научной фантастикой, — научить компьютер разгадывать мысли человека.
В направлении «чтения мыслей» пока сделаны самые первые шаги: система, изначально разработанная на базе лаборатории математической нейробиологии Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, умеет распознавать только четыре образа, да и то не со стопроцентной точностью. Принцип действия прибора, прообразом которого стал фантастический «миелофон»1, столь же прост для понимания, сколь труден в практической реализации. Когда человек концентрируется на каком-либо образе, компьютер «считывает» с помощью электроэнцефалограммы «картинку» активности его головного мозга и «запоминает» ее в облачной базе данных. В следующий раз, когда электроэнцефалограмма испытуемого окажется похожей на сохраненные в базе профили, система «угадает», на каком образе тот сконцентрировался. Казалось о бы, все элементарно. Но возникает масса исследо-
Ь ¡^ вательских проблем в интерпретации «картинок» активности мозга. Что в «картинке» случайный параметр, а что — неслучайный, позволяющий прочитать мысль? Каким должен быть алгоритм распознавания? Как различаются «картинки» активности головного мозга у разных людей, которые концентрируются на одном и том же образе? Есть ли вообще универсальный для всех людей электроэнцефалографический «отпечаток», когда они имеют дело с тем или иным образом? Ответы требуют физико-математического и отчасти даже статистического подхода, а это как раз по специальности отцов-основателей «Нейроджи-Нейроинформатики».
На ближайшие несколько лет стартаперы запланировали трудоемкую работу по накоплению базы распознаваемых образов. Ее можно было бы назвать неподъемной для небольшой молодой компании, если бы у Александра Жаворонкова и Михаила Бахняна не появился уже хорошо известный в нейрокомпьютерных кругах партнер —
Ü га и X ^ 1=
австралийская компания Emotiv System. Австралийцы производят и продают «мыслешлемы» EPOC и, разумеется, весьма заинтересованы в расширении функциональности своего устройства. С другой стороны, пользователи «мыс-лешлемов» во всем мире (в основном это геймеры) — весьма активная и полная энтузиазма группа людей, которых можно привлечь к наполнению базы образов. Так и сложился этот российско-австралийский альянс. Пользователей EPOC призывают зарегистрироваться на сайте проекта NeuroG и закачивать на него файлы со своими образами и показаниями, записанными датчиками «мыслешлема». Разработчики надеются, что при наличии приличной базы данных смогут создать универсальный алгоритм распознавания образов.
В 2011 году Жаворонков, Бахнян и заведующий лабораторией математической нейробиологии Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН Александр Фролов публично продемонстрировали технологию NeuroG в стенах Политехнического музея в Москве. Желавшие принять участие в эксперименте надевали на голову гарнитуру EPOC и работали лишь с двумя образами — бутерброда и автомобиля. Лицом в грязь молодые ученые не ударили, но осечки в распознавании все же были. Уже тогда у проекта появилось немало критиков, накидавших каверзных вопросов. Как технология будет справляться с распознаванием абстрактных образов? Сможет ли она определять образы с разными характеристиками — скажем, отличать красное яблоко от зеленого? От «Бизнес-журнала» добавим еще один: когда и как удастся начать зарабатывать на технологии?
НЕЙРОИНФОРМАТИКА ВМЕСТО ЛЕКАРСТВ
Интерфейсы — коварная штука. «В свое время много разговоров было о шлеме и перчатке как новых компьютерных интерфейсах для зD-управления и дополненной реальности, — вспоминает Михаил Миньковский, эксперт компании «Энвижн Груп». — Но ничего не произошло. Технология оказалась востребована разве что для решения
специальных задач и в среде особо увлеченных геймеров. Почему? Выигрыш с точки зрения удобства не столь велик, чтобы отказываться от привычного интерфейса, с помощью которого пользователи сегодня умеют прекрасно решать свои задачи при работе с компьютером. Другое дело — применение интерфейсов «мозг — компьютер» для людей с физическими ограничениями. В этой области действительно возможен прорыв».
Специальное применение — это как раз то, о чем основатели «Нейроджи-Нейроинформатики» уже основательно подумали. Здесь действительно быстрее всего можно добраться до коммерческого продукта. Одна из областей, которую уже наметил себе Александр Жаворонков, — реабилитация детей с посттравматическим синдромом, лечение синдрома дефицита внимания и диагностика и профилактика возрастзависимых нейродегенеративных заболеваний. Тем более что сам он в настоящее время занимает должность заведующего лабораторией регенеративной медицины в Федеральном научно-клиническом центре детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачёва. Сегодня лечение таких пациентов ограничивается использованием специальных препаратов, которые могут иметь неблагоприятные последствия для организма. С помощью NeuroG врачи смогут анализировать активность мозга пациентов, выявлять факторы, влияющие на их самочувствие, и после этого вводить их в состояние, максимально приближенное к норме, показывая различные картинки и используя другие внешние возбудители — запахи, звуки разных частот и исполнителей. Запуск проекта состоится тогда, когда будет собрана коллекция паттернов, соотносящихся с состоянием эмоционального подъема человека. Над этим «Нейроджи-Нейроинформатика» работает совместно с группой ученых с факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ, где находится крупнейшая в стране лаборатория распознавания паттернов.
Другое применение NeuroG в медицине — диагностика и лечение нейродегенеративных заболеваний. Например, на ранней стадии болезни Альцгеймера человек может создать личную «библиотеку образов» — с тем чтобы, когда болезнь начнет прогрессировать и создавать проблемы с узнаванием людей и предметов, система могла выдавать ему подсказки. У проекта трудности с финансированием, однако это никак не влияет на мотивацию Александра Жаворонкова: «Даже если мы никогда не сможем в полной мере коммерциализировать свой проект, то все равно не пожалеем о потраченном на него времени. Он может стать базой для исследований в других областях и оказаться очень полезным для людей».
ПСИХОТИПЫ В СОЦСЕТИ
В 2012 году основатели «Нейроджи-Нейроинформатика» подали заявку на грант «Сколкова», рассчитывая получить 100 тыс. долларов на развитие технологии NeuroG. При оформлении документов они определили свой проект как некоммерческий. В технопарке в должной мере оценили наукоемкость технологии, но в финансировании отказали. «Все подобные проекты в России и за рубежом обычно основываются на серьезных фундаментальных исследованиях в области биофизики, медицины, психологии и кибернетики, — говорит директор по проектам ИТ-кластера Фонда «Сколково» Альберт Ефимов. — Однако общий недостаток многих приходящих в «Сколково» проектов, в числе которых и NeuroG, — слабая проработка бизнес-модели как способа коммерциализации инновации. А задача Фонда все же заключается в поддержке инноваций, имеющих ясный коммерческий потенциал».
С учетом того, что желающих вкладываться в столь долгосрочные разработки не много, отказ «Сколкова» сильно ударил по ожиданиям и планам команды NeuroG. Сегодня в судьбе проекта принимают участие несколько некрупных инвесторов из области ИТ. У компании появились более четкие планы по коммерциализации технологии, причем сразу с выходом на международный уровень. Сейчас команда работает над прототипом платного приложения для социальной сети Facebook под названием FaceBrain. Задумка такая: пользователь сети надевает «мыслешлем», и приложение начинает демонстрировать ему определенный набор картинок, записывая его уникальный «электроэнцефалографический профиль». А далее встроенный поисковик помогает ему найти пользователей с похожим или близким ЭЭГ-профилем либо
ЧТЕНИЕ МыСлЕЙ — ДАлЕКАя
цель. однако на пути к ней александр жаворонков и Михаил бахнян рассчитывают заработать на «промежуточных» коммерческих применениях
-Q
<
s
сравнить свою реакцию на изображение, например, Моны Лизы, ядерного взрыва или собаки с реакцией знаменитостей, друзей или просто незнакомцев. «Это будет чем-то вроде игры, которая позволит подбирать оптимальных партнеров по жизни или друзей — по различным психотипам, — говорит Александр Жаворонков — и тут же признается в «корыстном» исследовательском интересе: — Кроме того, мы решили, что это будет наиболее удобным способом для нас быстро собрать ЭЭГ-реакции на образы для нашей базы». Совершенно новое применение системы — оценка реакции различных людей на предметы искусства. Зачастую очень сложно описать словами собственное впечатление от картины, фотографии или скульптуры, и анализ с помощью ЭЭГ может оказаться полезным. Например, можно сравнить реакции ценителей искусства на картины известных мастеров и молодых художников для определения наиболее «перспективных» работ.
НА СТАРТЕ
Проекты в области нейроэлектронных интерфейсов в определенной степени зависимы от ряда факторов. Например, значительному продвижению проекта NeuroG, по словам его идеологов, сильно помогло бы улучшение качества электроэнцефалографов. И вполне возможно, что это произойдет уже в ближайшем будущем. «То, что сейчас делают в Америке в рамках проекта BRAIN, не может не принести результата, — рассуждает Александр Жаворонков. — Технология так или иначе будет постепенно становиться на коммерческие рельсы, но для начала необходимо заняться хотя бы базовыми научными исследованиями и помочь первым технологическим идеям дойти до рынка». NeuroG в этом смысле уже определяет для себя стартовые позиции, чтобы при удобном случае, в наиболее подходящий период «конвергенции технологий», занять лидирующее положение среди команд, ведущих разработки в той же области.
Пока пример успешной коммерциализации в области интерфейсов «мозг — компьютер» демонстрируют такие компании, как Emotiv Systems. Помимо индустрии видеоигр, этот разработчик сегодня хорошо себя чувствует на рынке продуктов военного назначения, поставляя свои «мыслешлемы» в армию США для разработки и внедрения методов реабилитации посттравматического синдрома, а также для исследований в области интерфейсов «мозг — компьютер». «Военные закупают у Emotiv по 15-20 тыс. устройств в год», — демонстрирует осведомленность Жаворонков.
Техническая возможность научиться «читать мысли» весьма соблазнительна, так что российский проект не единственный в своем роде в мире. Разработки в этом направлении ведут в том числе и гиганты хайтека, хотя судить о них можно только по отрывочным сведениям. Например, в 2007 году Microsoft запатентовала разработку под названием «Использование сигналов электроэнцефалографа
для классификации задач и распознавания действий». Компания заявила о том, что хочет лучше разобраться в специфике взаимодействия пользователя с компьютером, поскольку сами люди являются «плохими генераторами собственных действий». Цель работы заключалась в том, чтобы на основе полученных данных проектировать более удобные пользовательские интерфейсы. Метод, предложенный специалистами компании, позволял фильтровать данные электроэнцефалограмм, то есть отделять полезную информацию от «помех», которые появляются в результате миганий глаз и других ненамеренных движений человека. Однако с момента подачи заявки на патент от Microsoft не было слышно ни одного сенсационного заявления касательно дальнейшей судьбы технологии.
В направлении «чтения мыслей» движется Агентство по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США (DARPA) при Пентагоне. В прошлом году оно представило разработку CT2WS, которая, как предполагается, найдет применение в боевых условиях для обнаружения угроз. Смысл ее заключается в следующем: специальная видеокамера делает обзор места боевых действий, после чего снимки с вероятными угрозами поступают к оператору, подключенному к компьютеру с помощью ЭЭГ-интерфейса. Система CT2WS демонстрирует человеку десяток изображений в секунду, а его мозг определяет, какие из представленных угроз настоящие.
Ресурсов у DARPA, разумеется, неизмеримо больше, чем у стартапа из России, но и «поляна» для исследований и разработок в области нейроэлектронных интерфейсов столь обширна, что места хватит всем.
Сегодня значительное внимание развитию новых биомедицинских технологий уделяется в Московском физико-техническом институте. Здесь создан БиоБизнес-Инкубатор (ББИ) для развития стартапов этого направления, а также целый факультет для подготовки специалистов в области биомедицины.
«Руководство биофармкластера «Северный» и факультета биологической и медицинской физики МФТИ поддержало проект «Нейроджи-Нейроинформатика», — говорит Александр Мелерзанов, декан факультета биологической и медицинской физики МФТИ. — Мы приняли решение о разработке концепции совместной научно-исследовательской деятельности в данном направлении при участии лаборатории электрофизиологии ББИ МФТИ и кафедры трансляционной и регенеративной медицины ФБМФ МФТИ».
По признанию Александра Жаворонкова, сейчас проект NeuroG «сильно убыточен», но разработчики технологии большие надежды возлагают на свое приложение для Facebook. Эта разработка вполне подъемна и реализуема даже при нынешних скромных финансовых возможностях стартаперов. И потом: поиск людей по психотипам в соцсетях с применением ЭЭГ — до такого еще пока никто не додумался!
