Александр Каплан - Тайны мозга

Так, кстати, было с обладателем феноменальной памяти журналистом Соломоном Шерешевским, сначала по случаю обнаружившим у себя необыкновенную способность запоминать все подряд, а затем построившим на этом свою карьеру эстрадного мнемониста. Его много лет наблюдал один из самых известных отечественных психологов Александр Романович Лурия. Результатом этих наблюдений стала «Маленькая книжка о большой памяти». Шерешевский полностью отдавал себе отчет в том, что «помнить все» — это не дар, а наказание. Его психический мир был заполнен буквально наслаивающимися друг на друга ранее запомненными образами, картинами, фразами, которые фактически не оставляли ему пространства для свободных размышлений. Когда А.Р. Лурия просил Шерешевского вспомнить ряды чисел или слов, которые он давал ему для запоминания несколько лет назад, Шерешевский в точности справлялся с заданием.

В околомедицинской терминологии закрепилось даже новое понятие: «синдром саванта» (фр. savant — ученый), которое объединяет проявления у людей исключительного дара в какой-то одной очень узкой области знаний. Эти «острова гениальности» могут проявиться у человека неожиданно, иногда, вследствие каких-то перенесенных травм, заболеваний или особых психических состояний, но могут сопутствовать развитию психических заболеваний, например, при аутизме. Чаще всего савантизм проявляется в феноменальной памяти, в уникальных способностях к арифметическим преобразованиям и к быстрым операциям с календарем с точным указанием дней недели на конкретную дату и месяц в далеком прошлом или будущем. Некоторые саванты владеют десятками языков.

В этой тайне с савантами наиболее интригующим является не сами их способности, а почему этими способностями не обладает большинство людей, мозг которых даже по факту анатомического исследования не отличается от мозга савантов. Не есть ли это тот самый невостребованный ресурс мозга, который заложен у любого человека на будущее?

Двадцать первый век входит в историю не только новыми выдающимися достижениями в науке и технологиях, но и небывалыми ранее нагрузками для мозга человека. Это связано не только с многократным увеличением потоков мультимедийной информации, не только с заново открывающимся разнообразием задач в бытовой и профессиональной деятельности человека, но и с сопутствующими всему этому неопределенностью в выборе решений, повышенной ответственностью за свои действия, ошибки в которых иной раз могут повлечь за собой катастрофы планетарного масштаба.

Все нарастающие нервно-психические перегрузки могут привести к катастрофам и в деятельности самого мозга. Невротические срывы, депрессии, хроническое переутомление и головные боли — это и есть отголоски приближающихся кризисов в деятельности мозга. Одна только медицина здесь уже не в силах будет предотвратить мозговые катастрофы. Нейротехнологии — вот совокупность новейших методов и инструментов, создаваемых, на основе объединения знаний о мозге с достижениями в области информатики, кибернетики, механоторники, материаловедении и еще целого ряда наук и практических областей, которая позволит не только глубже понять механизмы мозга и причины его заболеваний, но еще и способствовать восстановлению, поддержанию и расширению его ресурсов.

В первом приближении известные нейротехнологические подходы делятся на «информационно-аналитические» и «медико-биологические», которые, конечно же, тесно связаны между собой. Если первые нацелены в основном на «добывание» информации о мозге, то вторые — на использование этой информации для лечения и оптимизации его деятельности. Например, одни ученые с помощью томографов высоко разрешения строят очень точные карты мозговых структур и их функциональных отношений, другие — разрабатывают ультрасовременные способы доставки лекарств или микроинструментов в зону поражений, третьи с помощью биохимических и физиологических методик разрабатывают подходы к ранней диагностике заболеваний мозга, словом, для сохранения здоровья мозга выстраивается целый нейротехно логический конвейер.

Как видно, начинается он с получения и анализа нейроданных. Сейчас массивы данных о деятельности мозга превысили всякие пределы человеческих возможностей для их одновременного охвата и анализа. Вполне естественно, что ученым, в первую очередь, математикам, пришлось разработать специальные подходы для анализа так называемых «больших данных», которые уже не поддавались глубокому анализу даже с применением высокопроизводительных машин. Это и понятно, до последнего времени машины помогали в основном только в хранении и статистическом анализе данных, а установление связи между ними было в основном результатом прозорливости ученых.

Новые компьютерные методы извлечения содержательной информации из потоков данных, начали копировать модели естественной их обработки в мозге человека. Одним из таких самых передовых методов машинного анализа данных стал метод так называемого глубокого обучения (deep learning). Глубокое обучение работает на основе многослойных сетей операциональных элементов, напоминающих по формальным свойствам нейроны мозга. Эти искусственные нейросети теперь могут отыскивать закономерности и корреляции в больших данных не столько вычислительными средствами, сколько непрерывной перестройкой связей между элементами до тех пор пока не получается приемлемый результат заданного исследователем поиска. Пришло время, когда работу естественных и искусственных нейронных сетей нужно постараться замкнуть напрямую, т. е. организовать прямой контакт между мозгом и компьютером.

Подобные нейротехнологии основаны на достижениях современной нейронауки, которые позволяют в электрической активности мозга человека расшифровывать признаки его намерения совершить задуманное действие, например, сжать кисть руки, или выбрать на экране нужный символ. Раскодированные таким образом мозговые команды могут быть напрямую переданы готовым для их приема исполнительным устройствам: манипуляторам, экранному курсору, бытовым приборам.

Современные и закладываемые на ближайшую перспективу методы математического анализа биоэлектрических сигналов мозга позволяют уже сейчас детектировать его команды для внешних коммуникационных и исполнительных систем с высокой надежностью, до 95 % и выше. В целом такие системы называются сейчас нейрокомпьютерными интерфейсами, или интерфейсами мозг-компьютер.

В практическом исполнении нейрокомпьютерные интерфейсы — это не просто какие-то устройства или гаджеты, это технология, основанная на регистрации и расшифровке биоэлектрических сигналов мозга человека с формированием команд для внешних исполнительных устройств. При этом речь вовсе не идет о чтении мыслей, просто с помощью компьютерного анализа в этих сигналах можно детектировать моменты интереса человека к тому или иному действию, или внешнему объекту.