Fusione mente-macchina

Ted Berger è un lettore del pensiero. Le menti dei topi, cioè. Nel suo laboratorio presso la University of Southern California, il neurobiologo posiziona una piccola serie di elettrodi su una fetta di cervello di topo in una capsula di Petri. Con la pressione di un interruttore, lo studente laureato Walid Soussou avvia il flusso di segnali elettrici nel tessuto. Le cellule cerebrali rispondono generando i propri impulsi elettrici. Questo modello vorticoso di segnali neurali viene captato dagli elettrodi e appare sullo schermo di un computer vicino come un'ondata di colori che vanno dal rosso brillante al blu scuro.

Nelle prossime ore, Berger e il suo team mapperanno i circuiti dietro una delle funzioni più complesse del cervello: la memoria. È una ricerca di base, ma lo stanno facendo con un grande obiettivo tecnologico in mente. Il gruppo di Berger mira a utilizzare le informazioni per costruire un'avanzata interfaccia cervello-macchina, un dispositivo che collega i circuiti biologici di un cervello ai circuiti di silicio di un computer, che cambierà il modo di pensare della mente.

Questa storia faceva parte del nostro numero di maggio 2003

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Negli ultimi anni, gruppi di ricerca in tutto il paese hanno impiantato elettrodi nel cervello degli animali - e anche di alcuni umani - e hanno utilizzato i segnali rilevati da quegli elettrodi per spostare i bracci, le leve e i cursori dei robot sugli schermi dei computer ( vedi Altre ricerche sulle macchine cerebrali, tabella, ultima pagina ). Lo scopo del lavoro è stato quello di dare ai pazienti paralizzati la possibilità di controllare gli arti protesici e semplici strumenti di comunicazione. Ma l'obiettivo di Berger è ancora più ampio: costruire un chip per computer che ripristinerà le capacità cognitive del cervello stesso, aiutando la memoria nei pazienti che soffrono di disturbi neurologici come il morbo di Alzheimer e l'ictus e forse eventualmente migliorando le capacità delle menti sane . Per fare ciò, i ricercatori devono comprendere i processi neurali che possono essere più complicati di quelli che governano, ad esempio, il controllo di un braccio protesico. È uno dei progetti più ambiziosi in tutto il campo, afferma Christof Koch, esperto di computazione e sistemi neurali al Caltech.

Per quanto audace, il team di Berger non è l'unico gruppo che sta aprendo nuovi orizzonti in ciò che i ricercatori a volte chiamano protesi neurali. Un programma biennale da 24 milioni di dollari della U.S. Defense Advanced Research Projects Agency, lanciato lo scorso autunno, sta rapidamente espandendo i confini della ricerca sull'interfaccia cervello-macchina. I sei progetti finanziati dal programma DARPA, incluso quello di Berger presso la University of Southern California, mirano a sviluppare tecnologie che non solo ripristineranno, ma miglioreranno anche aumentare capacità umane, afferma Alan Rudolph, program manager dell'iniziativa DARPA. Questo grande approccio scientifico coordinato e ben finanziato per comprendere come le menti e le macchine possono interagire, dice, potrebbe avere conseguenze trasformative per la difesa e la società.

Lo sforzo produrrà una nuova generazione di elettrodi, chip per computer e software che potrebbero eventualmente equipaggiare i soldati, ad esempio, per controllare arti artificiali superveloci, pilotare veicoli remoti e guidare robot mobili in ambienti pericolosi, usando solo il potere dei loro pensieri. Ancora più notevole, tali dispositivi potrebbero migliorare il processo decisionale, aggiornare la memoria e le capacità cognitive e persino consentire al cervello di una persona di comunicare in modalità wireless con quello di un'altra.

Sebbene tali applicazioni siano tanto speculative quanto spettacolari, gli scienziati non le vedono più come pura fantasia. Il loro nuovo ottimismo è alimentato in parte da una serie di recenti progressi nelle neuroscienze, nell'hardware di interfaccia e nell'elaborazione del segnale. E l'afflusso di denaro di certo non guasta. La DARPA sta investendo nell'area risorse molto più grandi di quanto non sia mai stato visto prima, afferma William Heetderks, direttore del Programma di protesi neurale presso il National Institutes of Health. E poiché i ricercatori in questo campo non mancano di idee innovative, aggiunge, i nuovi finanziamenti avranno un effetto straordinario.

Telecomando

Tra le dolci colline di Durham, NC, Miguel Nicolelis della Duke University sta tentando di insegnare nuovi trucchi alle vecchie scimmie. Ma prima, il loro cervello deve imparare ad ascoltare.

Negli ultimi anni, Nicolelis e il suo team hanno dimostrato che i segnali cerebrali raccolti da elettrodi impiantati nel cervello degli animali possono fornire un controllo rudimentale dei bracci robotici. Ma c'è un intoppo: gli animali non sanno che stanno controllando nulla. Per arrivare al punto in cui gli animali, e infine gli esseri umani, possono svolgere compiti più sofisticati, afferma Nicolelis, la comunicazione in tempo reale tra mente e macchina deve diventare una strada a doppio senso.

Quindi nel laboratorio di Nicolelis una scimmia rhesus non sta solo controllando un braccio robotico attraverso segnali cerebrali raccolti da elettrodi impiantati nella sua testa, ma sta anche ricevendo un feedback dal robot, per ora, sotto forma di un cursore su uno schermo che mostra il movimenti del robot Tenuti in stanze separate, la scimmia e il braccio del robot sono collegati tramite cavi, un microcomputer e un processore parallelo. Il prossimo passo sarà implementare il feedback tattile. Quando la scimmia cerca di usare il braccio del robot per afferrare un boccale di birra di gomma, il braccio del robot invierà segnali per forzare i trasduttori posizionati sulla parte superiore del braccio dell'animale; questi motori vibreranno vigorosamente quando la presa del robot si stringe. E alla fine, dice Nicolelis, il sistema potrebbe fornire un feedback ancora più diretto stimolando elettricamente le regioni sensoriali del cervello. Il trucco è dare il giusto tipo di feedback in modo che il cervello della scimmia incorpori il robot come se fosse una parte del proprio corpo, dice.

Una volta chiuso il ciclo dell'interazione cervello-macchina, afferma Nicolelis, i ricercatori possono iniziare a pensare in modo realistico alla progettazione di sistemi le cui capacità fisiche superano quelle delle persone normali. Un esempio: bypassando nervi e muscoli e collegando il cervello direttamente a un arto robotico, dice, potrebbe essere possibile ridurre i tempi di reazione di un fattore sei. Prevede che molti laboratori dimostreranno tale aumento delle capacità fisiche di base nei prossimi cinque anni.

Mentre Nicolelis lavora per replicare e aumentare tali capacità quotidiane come afferrare e sollevare, i ricercatori dell'Università del Michigan stanno spingendo le interfacce cervello-macchina in nuovi regni del controllo fisico. L'ingegnere biomedico Daryl Kipke e il suo team insegnano a ratti e scimmie come guidare i movimenti di una flotta di robot mobili usando solo la mente. Il feedback è importante, afferma Kipke, perché consente agli animali di acquisire esperienza nell'interazione con un dispositivo completamente estraneo, in questo caso una creatura robotica a sei zampe lunga mezzo metro chiamata RHex (pronunciato rex).

Per ora, il robot agile deve essere programmato per funzionare in una certa direzione o diretto a distanza da un collegamento wireless controllato a mano. Ma le interfacce cervello-macchina, affermano i ricercatori del Michigan, potrebbero consentire un controllo più rapido e meglio coordinato. In un lontano futuro, i soldati o il personale di soccorso, possibilmente in più luoghi, potrebbero collegare le loro menti in un computer centrale per controllare una flotta di RHex sul campo. Guidati da impulsi cerebrali, i robot avrebbero svolto missioni di ricerca e salvataggio in zone di guerra e aree disastrate, inviando feedback audio, visivi e tattili ai loro controllori. Questo è il fuoricampo, dice Kipke.

Sebbene il raggiungimento di tale obiettivo sia probabilmente ancora lontano da decenni, il team di Kipke sta lavorando per raggiungerlo estraendo segnali dai neuroni nelle aree del cervello coinvolte nella pianificazione e nell'esecuzione dei movimenti. Con tutto il rumore delle celle circostanti, è come cercare di ascoltare conversazioni specifiche in uno stadio di baseball. Entro un anno, i ricercatori impianteranno chirurgicamente array di elettrodi di silicio, ciascuno non più largo di un capello, nel cervello di un animale e collegheranno ogni array a un circuito flessibile a bassa potenza che assomiglia a un cerotto di un centimetro quadrato sul pelle di animale. Il circuito accelererà l'elaborazione complessiva dei segnali e consentirà di inviarli in modalità wireless a un computer centrale. Lì, un software personalizzato tradurrà i segnali in movimenti di un cursore del computer, che l'animale osserverà. Il prossimo passo, dice Kipke, sarà connettere il cursore al sistema di controllo wireless di RHex in modo che quando il cursore si sposta a sinistra, il robot faccia lo stesso.

Entro l'estate il team del Michigan, insieme al fisiologo Dan Moran della Washington University, ha in programma di far navigare una scimmia a St. Louis attraverso un percorso ad ostacoli ad Ann Arbor, MI. I segnali di controllo passeranno avanti e indietro tramite Internet e la scimmia monitorerà una rappresentazione grafica della posizione e dei movimenti del robot su uno schermo. L'obiettivo generale dell'attuale progetto è verificare se tali interfacce possono coinvolgere il cervello che fa uso di comandi neurali e feedback per controllare dispositivi sempre più remoti e complessi. Entro cinque anni, sapremo se possiamo farlo, dice Kipke.

Aumentare la percezione

Mentre Nicolelis e Kipke stanno aumentando la capacità del cervello di controllare i dispositivi esterni, altri nell'iniziativa DARPA mirano a manipolare i meccanismi interni del cervello, in particolare quelli che inviano, ricevono ed elaborano immagini e suoni. Attingendo alle regioni visive e uditive della mente, i ricercatori stanno testando se tali informazioni possono essere trasmesse tra cervello e computer per migliorare la percezione e la comunicazione. In caso di successo, i progetti potrebbero portare a nuove sorprendenti interfacce che migliorano la capacità degli esseri umani di riconoscere volti, oggetti e parole e di prendere decisioni. Potrebbero persino consentire la comunicazione wireless da cervello a cervello, afferma Rudolph di DARPA.

Prima di poter ideare tali sistemi, i ricercatori devono imparare a leggere le informazioni dal cervello, oltre a scrivere le informazioni, afferma Tomaso Poggio, esperto di intelligenza artificiale al MIT. Poggio e il neurofisiologo del MIT James DiCarlo, entrambi ricercatori principali nel programma DARPA, stanno lavorando con la percezione visiva e il riconoscimento degli oggetti nelle scimmie rhesus. I ricercatori presenteranno oggetti come forme astratte, automobili e animali sullo schermo di un computer. Un possibile esperimento si basa su precedenti collaborazioni con il neuroscienziato del MIT Earl Miller: i ricercatori potrebbero addestrare una scimmia a decidere se un animale generato al computer su uno schermo assomiglia più a un gatto o a un cane ( vedi Lettura mentale, barra laterale ). Il software offuscherebbe la linea, creando, ad esempio, un'immagine composta per il 60% da un gatto e per il 40% da un cane. Mentre la scimmia prende la sua decisione, i ricercatori userebbero elettrodi impiantati per registrare segnali dai neuroni nella corteccia visiva: alcune di queste cellule si attivano quando la scimmia vede un gatto, altre quando vede un cane.

Cognizione del silicio

Di ritorno alla University of Southern California, il team di Berger sta spingendo la frontiera più lontana delle interfacce cervello-macchina. Dopo aver mappato i modelli di segnale di diverse regioni del cervello, i ricercatori hanno in programma di manipolare i modi in cui il cervello elabora le informazioni e comunica con se stesso, in breve, come il cervello pensa . Questo lavoro potrebbe un giorno portare a protesi neurali che ripristinano e persino migliorano processi cognitivi come la memoria. Immagina di andare dal dottore per recuperare ricordi sbiaditi da tempo o di acquistare hardware che affina la tua capacità di ricordare i nomi delle persone.

Il team di Berger sta facendo un piccolo passo verso quella visione sviluppando un chip per computer che imita l'elaborazione del segnale dell'ippocampo, una regione a forma di spirale del cervello che è strumentale nell'apprendimento e nella formazione dei ricordi. Fortunatamente, il flusso di informazioni nell'ippocampo dei ratti è semplice, afferma Berger, e il circuito sembra simile, anche se più complicato, nell'ippocampo umano.

Ciò che rende le cose difficili è che, almeno nella vista di Berger, la memoria nel cervello è rappresentata nei modelli di attivazione dinamica dei neuroni, non in una disposizione fissa di bit come quella della memoria di un computer. Se una parte del cervello assomiglia alla RAM, non l'abbiamo ancora trovata, dice Berger. E i neuroni sono intrinsecamente difficili. Per attivarne uno, il tempismo è tutto: potrebbe essere necessaria una combinazione di impulsi dai neuroni circostanti o input ripetuti da un messaggero distanziati nel tempo proprio così.

Per catturare queste dinamiche, il team di Berger ha sviluppato modelli matematici dei singoli neuroni in questione e ha iniziato a implementare i modelli nell'hardware. Se il neurone A invia un particolare modello di impulsi al neurone B, dice l'ingegnere biomedico della University of Southern California Vasilis Marmarelis, il modello ti dice quale modello il neurone B invierà al neurone C. Non è sexy, dice, ma è il primo tappa di un lunghissimo viaggio. Da lì, i ricercatori metteranno migliaia di modelli di neuroni su un chip di silicio a bassa potenza.

Entro la fine dell'anno, afferma Berger, l'esperimento di prova del principio andrà così: in una fetta dell'ippocampo di un ratto, gli scienziati dimostreranno che i segnali elettrici della regione A vengono elaborati dalla regione B e inviati alla regione C. Essi rimuoverà quindi i neuroni dalla regione B e mostrerà che l'output della regione C è interrotto. Infine, reindirizzeranno i segnali attraverso un prototipo di chip al posto della regione B, per vedere se questo completa il circuito e produce lo stesso schema generale di segnali della fetta sana.

Immagine per gentile concessione di John MacNeil

Se questo ha successo, il prossimo passo sarà testare il chip su un animale. Entro tre anni il gruppo di Berger prevede di affidare la propria interfaccia a un team guidato dal fisiologo Sam Deadwyler presso la Wake Forest University. Deadwyler sta addestrando le scimmie a ricordare le immagini clip art visualizzate sullo schermo e a scegliere le immagini da una formazione successiva. Allo stesso tempo, sta registrando segnali dall'ippocampo che gli consentono di identificare quali neuroni sono importanti per il compito e persino di prevedere se la scimmia sceglierà correttamente. Quando l'interfaccia di Berger sarà pronta, dice Deadwyler, i ricercatori disattiveranno temporaneamente l'ippocampo in modo che il primate non possa più svolgere il compito; quindi inseriranno il chip nell'area interessata per vedere se l'interfaccia può ripristinare le prestazioni della scimmia.

Alla fine, Berger e Deadwyler pianificano di determinare se il chip può aumentare la memoria: impianteranno il chip in un animale il cui ippocampo è intatto. Con il chip, la scimmia potrebbe essere in grado di ricordare un'immagine per un periodo di tempo più lungo o essere in grado di sceglierla da una serie più ampia di distrazioni. In futuro, dice Deadwyler, potrebbe essere possibile collegare il cervello di una persona a un hardware che fa durare più a lungo i ricordi o che consente di tenere traccia di quantità sempre crescenti di informazioni, come quando si attraversa un aeroporto affollato e si ha bisogno di ricordare un numero di telefono per alcuni secondi. Ma non aspettarti di vederlo presto. Siamo molto lontani dal migliorare su carta e matita, afferma Heetderks del NIH.

Per prima cosa, il gruppo di Berger affronta lo scetticismo di alcuni scienziati che non accettano la premessa fondamentale che la memoria è costituita esclusivamente da modelli dinamici di attività neuronale. E affronta molte delle sfide pratiche con cui si confrontano altri team di ricerca sulle protesi neurali. Per ora, nessuno sa esattamente quali neuroni, o quanti, devono essere sfruttati per realizzare dispositivi utili. A seconda dell'applicazione, i ricercatori potrebbero dover accedere a migliaia di cellule cerebrali tutte in una volta. E ci sono ostacoli computazionali che devono superare prima che le interfacce possano elaborare flussi massicciamente paralleli di dati neurali in tempo reale.

Ma forse la più grande sfida tecnica sta nel connettere fisicamente hardware rigido a cellule cerebrali delicate e sostenere tali connessioni per mesi o addirittura anni alla volta, afferma John Chapin, un fisiologo presso il Downstate Medical Center della State University di New York che ha aiutato i metodi pionieristici per accesso ai segnali cerebrali a metà degli anni '90. Poiché i neuroni cambiano continuamente le loro posizioni e alterano le loro connessioni, l'interfaccia deve essere flessibile, biocompatibile e adattabile ai cambiamenti nei segnali che riceve. Con questo in mente, Rudolph di DARPA sta spingendo per promuovere una piattaforma di elettrodi standardizzata attraverso l'iniziativa in modo che ogni squadra non reinventa la ruota. È piu facile a dirsi che a farsi. Gli scienziati preferiscono usare gli spazzolini l'uno dall'altro piuttosto che gli elettrodi dell'altro, afferma Koch di Caltech.

Anche se le tecnologie di interfaccia funzionassero, potrebbero dover affrontare una lunga strada verso l'accettazione. I pazienti paralizzati ansiosi di acquisire capacità fisiche potenziate possono essere disposti ad accettare i rischi della chirurgia e a vivere con hardware impiantato nel cervello, ma la maggior parte delle persone sane probabilmente rifiuterebbe la proposta. In effetti, afferma Rudolph, non immaginiamo davvero di impiantare persone sane con questo tipo di dispositivi. La chiave per essere in grado di ripristinare o aumentare le capacità umane, dice, sarà l'accesso ai segnali del cervello in modo discreto, idealmente senza fili, elettrodi o interventi chirurgici.

Prima che DARPA, o chiunque altro, investirà in quella prossima generazione di tecnologia di rilevamento del segnale cerebrale, i ricercatori devono determinare se le protesi neurali saranno pratiche nelle loro nuove applicazioni. In caso di successo, afferma Rudolph, avremo seminato l'importante lavoro per dimostrare che ciò può essere fatto e, se sarà possibile trovare uno strumento non invasivo per estrarre lo stesso tipo di informazioni, che sarà possibile prevedere un miglioramento delle prestazioni umane. E sebbene questa visione sia ancora lontana, le nostre menti potrebbero essere già sulla strada per un nuovo modo di pensare.

Altre ricerche sulle macchine cerebrali
RICERCATORE	ISTITUZIONE	PROGETTO
Richard Andersen	Caltech	Sistemi di elettrodi per la registrazione degli impulsi cerebrali
Niels Birbaumer	Università di Tbingen (Germania)	Rilevatori di segnali cerebrali non invasivi
John Donoghue	Brown University e cibercinetica (Provvidenza, RI)	Protesi neurali che danno ai pazienti paralizzati il ​​controllo sui computer
Filippo Kennedy	Segnali neurali (Atlanta, Georgia)	Primi test umani di impianti cerebrali per ripristinare la comunicazione in pazienti completamente paralizzati
Andrew Schwartz	Università di Pittsburgh	Protesi neurali che controllano i bracci dei robot
Harvey Wiggins	Plexon (Dallas, Texas)	Hardware e software per la registrazione e l'analisi dei segnali cerebrali

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