واجهات آلة الدماغ : التحكم في ذراع آلية من خلال تخيل حركاتها ، والتفاعل مع لعبة “بالتفكير”: هذا ممكن بالفعل جزئيًا بفضل واجهات الدماغ والآلة ، والتي تتقدم بسرعة.
يتحكم الدماغ في الجسم. يتلقى المعلومات الحسية ، التي تحدد تصورنا للعالم وتوجه أفعالنا. نحن معتادون على التفاعل مع بيئتنا من خلال حواسنا (للرؤية أو السمع) والأعصاب والعضلات والأطراف (للتحدث والعمل). ومع ذلك ، غالبًا ما نعتبر أن أفكارنا تحدد هويتنا ، في حين أن أجسامنا ، التي نشعر بطبيعة الحال بملكيتها ، تشكل أيضًا هويتنا.
تتطور أدمغتنا وأجسادنا معًا بشكل طبيعي ، سواء كانت هذه التغييرات مرغوبة أم لا ، مثل تلك المتعلقة بتنمية الطفولة ، أم لا عندما تنجم عن حادث أو مرض. يعد فهم هذا التوازن أحد التحديات الرئيسية لعلم الأعصاب. سيتيح لنا ذلك تقديم حلول علاجية لعدد كبير من الأمراض.
اليوم ، إذا كانت آليات هذا التفاعل لا تزال بعيدة عن الكشف بشكل كامل ، فإن التقدم المحرز في جميع التخصصات التي تتغذى فيها علوم الأعصاب (الفسيولوجيا العصبية ، وعلوم الأعصاب الإدراكية ، والتصوير العصبي ، وعلوم الكمبيوتر ، والذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك) يقدم احتمالية بديل عن الجسم كقناة للتبادل بين الدماغ والعالم الخارجي: واجهات بين الدماغ والآلة.
إقرأ أيضا:كيف تستفيد مما تقرأ في الكتبجدول المحتويات
سجل النشاط الكهربائي للدماغ
ما هي هذه الواجهات؟ إن التحدي المتمثل في البحث في هذا المجال ليس بالتأكيد قراءة العقول ، ولكن لقياس وتفسير النشاط العصبي في الوقت الفعلي لترجمته إلى أوامر يمكن للآلة تنفيذها. ولكن وراء هذا التعريف العام للغاية ، قم بإخفاء أكبر عدد من عائلات واجهات الدماغ والآلة حيث توجد تقنيات لقياس النشاط الدماغي والإشارات الدماغية القابلة للاستغلال وفوق كل التفاعلات الممكنة ، أي التطبيقات الطبية أم لا.
تم استخدام مصطلح واجهة الدماغ والآلة لأول مرة في الولايات المتحدة في عام 1973 من قبل مهندس ذو رؤية يدعى جاك فيدال. كما ورد على عالم الرياضيات جاك هادامارد ، الذي تخيل قبل قرن من الزمان لقاء العلوم الحاسوبية وعلم وظائف الأعضاء ، فقد رسم ملامح وتحديات هذا المجال البحثي الجديد ، على الحدود بين علوم الأعصاب الأساسية ، والأجهزة ، وعلاج الإشارات ، والفيزيولوجيا الكهربية والتطبيقات الطبية. وكان مؤكدا بالفعل على ضرورة بذل جهود مشتركة لتحديد في إشارة تخطيط كهربية الدماغ (في التخطيط الدماغي) الارتباطات بحالاتنا العقلية ونوايانا وقراراتنا ، واستخراج المعلومات ذات الصلة من هذه البيانات المعقدة والصاخبة وتطوير خوارزميات قادرة على فك تشفير رسائل الدماغ.
لقد تصور أن واجهات الدماغ والآلة يمكن أن تشكل أداة بحث جديدة ، ولكن أيضًا تقدم الطب. كان يتخيل بالفعل ما يعرف اليوم باسم التعويضات العصبية. أخيرًا ، أصر على أهمية ظواهر اللدونة والتعلم ، بالنسبة لمستقبل واجهات الدماغ والآلة ، كما حدث أثناء تكييف الخلايا العصبية ، وهي خاصية تم تسليط الضوء عليها ، في وقت مبكر من عام 1969 ، في قرود المكاك ، القادرة على تعديل طواعية. وتيرة تفريغ بعض الخلايا العصبية.
إقرأ أيضا:كيف تحضرين حفلة عيد ميلاد اقتصادية ؟واجهات آلة الدماغ : 40 عاما من البحث
بعد أربعين عامًا ، بدأت العديد من المختبرات حول العالم مشاريع وشكلت فرقًا متعددة التخصصات حول واجهات الدماغ والآلة. بل وقد ظهرت مبادرات خاصة تهدف إلى الاستغلال التجاري لهذه الأجهزة. ومع ذلك ، لا تزال التطبيقات في مهدها. تعتمد واجهات الدماغ والآلة بشكل أساسي على القياسات الكهربية ، والتي توفر وصولاً مباشرًا وسريعًا إلى النشاط العصبي ، وهي غير مكلفة وسهلة التنفيذ. هناك نوعان من تقنيات الفيزيولوجيا الكهربية (الغازية أو غير الغازية) ونوعين من الواجهات.
تتطلب تقنيات الغازية لعملية جراحية لزرع أقطاب القياس على سطح القشرة (تخطيط كهربية قشر الدماغ أو المفوضية الأوروبية س ز) أو في العمق. إنها تجعل من الممكن قياس الإشارات ، بما في ذلك الترددات العالية جدًا (وهذا ما يسمى نشاط التفريغ الوحدوي أو العصبي) واستهداف مناطق معينة بدقة ، أو حتى خلايا عصبية معينة. تم استكشاف هذه التقنيات أولاً وقبل كل شيء في الحيوانات ، ولكن أظهرت بعض التجارب الحديثة نتائج مذهلة على البشر. لا تتطلب الأساليب غير الغازية أي عملية جراحية ، وبالتالي تجعل من الممكن تصور تطبيقات أوسع ، في المرضى أو في الأشخاص الخاضعين للمراقبة. سوف ندرس بعض الأمثلة الرمزية لظهور واجهات بين الدماغ والآلة ، وسنناقش حدود الأنظمة الحالية ، ولكن أيضًا المنظورات المرتبطة بهذه الأساليب.
إقرأ أيضا:الثقة بالنفسالتعويضات العصبية في الحيوانات
يجب أن تترجم التعويضات العصبية النية الحركية للموضوع ومعلمات الحركة من نشاط الخلايا العصبية ، بحيث يمكن للمستخدم التحكم في نظام اصطناعي. تم تنفيذ العمل الأول في هذا الاتجاه على الحيوانات والجرذان والقرود باستخدام التسجيلات داخل المخ. وهكذا ، في عام 1986 ، أظهر Apostolos Georgopoulos و Andrew Schwartz وزملاؤهم في جامعة Pittsburgh أنه يمكن للمرء فك شفرة الاتجاه الدقيق لحركة الذراع ، من خلال الجمع بين أنشطة مجموعة من الخلايا العصبية في القشرة الحركية الأولية ، ومن خلال معرفة الاتجاه التفضيلي لكل خلية عصبية (الاتجاه الذي يكون تردد التفريغ فيه الحد الأقصى). كانت التجارب مملة للغاية ، لأننا لم نكن نعرف كيفية تسجيل ملفات
واجهات آلة الدماغ : في عام 1999
عام 1999 ، باستخدام التسجيلات متعددة الخلايا التي تم إجراؤها بواسطة أقطاب كهربائية مزروعة في القشرة الحركية ، أظهر فريق ميغيل نيكوليليس ، في جامعة ديوك في دورهام بالولايات المتحدة. أنه بعد التعلم ، ينجح الجرذ في السيطرة في الوقت الفعلي على حركة تعتمد على الرافعة .على نشاط حوالي عشرين خلية عصبية في القشرة الحركية. في المرحلة الأولى ، تم تدريب الفئران على أداء المهمة بشكل طبيعي ، بأقدامها ، بينما تعلمت الخوارزمية الإشارات المميزة للحركات التي تم إجراؤها لأداء الإجراء. المرحلة الثانية . كانت الإشارات التي تم فك تشفيرها بواسطة الخوارزمية وحدها تتحكم في الرافعة ، وتؤدي نفس العملية مثل مخلب الجرذ في البداية.
في عام 2000 ، قام نفس الفريق بتسجيلات على. القردة باستخدام عدة أقطاب كهربائية ، مما جعل من الممكن قياس النشاط المتزامن لمجموعات الخلايا العصبية في عدة مناطق من القشرة. نجح الباحثون في فك تشفير نشاط الدماغ المقابل للحركات المعقدة ، مثل مسار الذراع للوصول إلى شيء ما ، في الوقت الفعلي. تم تصميم ذراع آلية لإعادة إنتاج هذه الحركات استجابة للخوارزمية التي فسرت ملف التنشيط المسجل. الأمر اللافت للنظر ، من ناحية ، هو إمكانية النسخ الفوري لمسار معقد ، في ثلاثة أبعاد ، ومن ناحية أخرى . حقيقة أن القرد ينتهي به الأمر بالتحكم في هذا الطرف الاصطناعي ، دون أن يتحرك.
في عام 2008 ، قامت مجموعة A. اعتمد شوارتز على كل هذا العمل ليوضح ، في القرود ، إمكانية طلب بدلة عصبية والتفاعل مباشرة مع بيئتها. لم يعد الباحثون يعلمون القرد تشغيل عصا التحكم عن بعد ، ولكن استخدام ذراع آلية لالتقاط الطعام وإطعام نفسه.
مكافأة حقيقية ولمسة افتراضية
أخيرًا ، في عام 2011 ، اختبرت مجموعة السيد نيكوليليس لأول مرة ما أسماه واجهة بين الدماغ والآلة والدماغ. هذه واجهة ذات اتجاهين . حيث يتحكم الدماغ في الآلة مباشرة ، لكن الآلة بدورها ترسل المعلومات مرة أخرى في شكل تحفيز قشري مباشر ، باستخدام قطب كهربائي آخر مزروع. قام السيد Nicolelis وزملاؤه بتعليم القرود التحكم في ذراع افتراضي (أو أفاتار) شاهدوه على شاشة الكمبيوتر. كان هذا الذراع يتحرك فوق أهداف تبدو متشابهة تمامًا ، لكنها تنتج محفزات مختلفة في القشرة اللمسية. تعلمت القرود التمييز بين الأهداف لأنها لم تكن جميعها مرتبطة بمكافأة. اختاروا هدفهم من خلال قيادة الصورة الرمزية من خلال نشاط القشرة الحركية الخاصة بهم ، و “النسيج” الافتراضي الذي وجه اختيارهم للهدف. عندما تعرفوا على الهدف الصحيح ، أمسكوا به تقريبًا ، للحصول على مكافأة – حقيقية جدًا – في شكل طعام.
أتاح هذا البحث الأول الذي يهدف إلى تطوير بدائل عصبية فهمًا أفضل لكيفية تنشيط الخلايا العصبية وتفاعلها لتشفير المعلومات وتبادلها. على وجه الخصوص في عام 2009 ، بناءً على قوة دراساتهم على الحيوانات ، قام السيد Nicolelis وزميله ميخائيل ليبيديف بالتحقق من صحة عدد معين من المبادئ العامة المتعلقة بوظيفة الدماغ.
لقد أظهروا أن الترميز العصبي يلبي مبادئ الفصل والتكامل الوظيفي. هذا يعني أنه إذا كانت المناطق القشرية متخصصة في ترميز نوع معين من المعلومات . فإن ترميز معلمات نفس الحركة ، من تخطيطها إلى هدفها ، يتطلب تكامل المعلومات التي تمثلها مناطق الدماغ المختلفة هذه. علاوة على ذلك . إذا كانت الخلايا العصبية متخصصة ، فإنها أيضًا تقوم بمهام متعددة بمعنى .أن بعض الخلايا العصبية يمكنها ترميز العديد من المعلمات المستقلة المتعلقة بنفس نوع الحركة.
واجهات آلة الدماغ : من الضروري تسجيل العديد من الخلايا العصبية من نفس المجموعة من أجل فك شفرة معلمة واحدة
نتيجة لذلك ، من الضروري تسجيل العديد من الخلايا العصبية من نفس. المجموعة من أجل فك شفرة معلمة واحدة للحركة على وجه اليقين. ومع ذلك ، فإن هذا التصعيد لا يزال له حد ، مما يشير إلى أن المعلومات المشفرة زائدة عن الحاجة. أخيرًا ، أكدت النتائج أيضًا أهمية مرونة الدماغ (تعيد الروابط العصبية ترتيب نفسها بمرور الوقت ومع الخبرة). هذه الخاصية ، التي لوحظت في جميع أنحاء الدماغ ، تعمل في مختلف المقاييس المكانية والزمانية ؛ بدونها ، على سبيل المثال ، سيكون من المستحيل تعلم التحكم في ذراع آلية عن طريق نشاط الخلايا العصبية.
لم يتم اختبار واجهات الدماغ والآلة الغازية على البشر إلا لأسباب واضحة. ومع ذلك ، فقد وافق بعض المرضى على أن لديهم أقطابًا كهربائية مزروعة ، مؤقتًا ، للتحقق من صحة ما تم إثباته في القرد . أو حتى تجاوزه. النتائج التي تم الحصول عليها خلال هذه الاختبارات القليلة لا تزال أولية للغاية. يمكننا أن نفكر أولاً أن .الإنسان سيكون أكثر كفاءة من القرد ، بقدر ما سيكون أكثر قدرة على دمج التعليمات المعقدة واتباع مرحلة التعلم السريع. ومع ذلك ، إذا كانت القرود التي تم اختبارها بصحة جيدة ، فإن المرضى ، بحكم التعريف ، يعانون من إعاقة أو مرض ، مما قد يتداخل مع استخدام واجهة بين الدماغ والآلة. على وجه الخصوص ،
التجارب البشرية
لأول مرة في عام 2012 ، تمكن فريق John Donoghue . من جامعة براون في ماساتشوستس ، من إظهار أن اثنين من المرضى المصابين بالشلل وعدم القدرة على التواصل قد اكتسبوا القدرة على التحكم في ذراع آلية من غرسة قشرية. حركات معقدة ، بما في ذلك التقاط الأشياء. بعد تدريب قصير ، تمكنت سيدة مصابة بشلل رباعي ، بعد أن تلقت زرع 96 أقطاب كهربائية دقيقة في القشرة الحركية المرتبطة بحركات اليد ، في الحصول على فنجان وشرب قهوتها بمفردها ، باستخدام ماصة ، وذلك بفضل طرف اصطناعي. يتحكم فيه. دماغ. لفتة معقدة نسبيًا لم تقم بها منذ الحادث. توضح هذه التجربة جدوى مثل هذا التفاعل .
حتى بعد عدة سنوات من الإصابة وفقدان النشاط الحركي اللاحق ، ويوسع التطبيقات المحتملة للغرسات القشرية. وحتى إذا ظلت الإيماءة التي تم إجراؤها بطيئة وغير مؤكدة ، حتى لو قام الروبوت نفسه بجزء جيد من الإيماءة ، حتى لو كان وجود العديد من المجربين ضروريًا . فمن الصحيح مع ذلك أن هذه التجربة مشجعة.
أخيرًا ، هناك نوع من البدلة العصبية خاص بالبشر ، والذي يهدف إلى استعادة القدرة على التواصل من خلال الكلام. في هذا المجال، اختبار فيليب كينيدي وزملاؤه في جامعة ايموري. في اتلانتا جهاز قادر على إنتاج الصوت من فك لنشاط الخلايا العصبية المرتبطة بإنتاج لغة في. المريض مع متلازمة. الحبس، أو تأمين في متلازمة، شلل شبه كامل بعد سكتة دماغية أضرت بجذع الدماغ ؛ من ناحية أخرى ، كانت قدراته المعرفية سليمة. بعد تدريب قصير ، كان هذا المريض الذي تلقى غرسة في القشرة الأمامية الحركية .البطنية اليسرى قادرًا على استخدام مُركِّب صوتي قادر على إنتاج (سبع مرات من أصل عشرة) .حرف العلة الذي أراد نطقه. إذا لم تقم هذه الواجهة بنسخ الفكرة إلى كلمات ، فإنها توضح جدوى ، بعد التدريب ، لتخمين حروف العلة التي يرغب المريض في نطقها.
