Новое исследование доказывает, что две головы действительно лучше, чем одна, по крайней мере, при выполнении определенных простых вычислительных задач.
Эта работа впервые демонстрирует, что множество мозгов животных могут быть объединены в сеть и использованы для выполнения определенного поведения, говорит Мигель Николелис, профессор нейробиологии и биомедицинской инженерии в Университете Дьюка и эксперт по интерфейсам мозг-машина. Он говорит, что этот тип «общего интерфейса мозг-машина» потенциально может быть полезен для пациентов с повреждением головного мозга, в дополнение к тому, чтобы пролить свет на то, как мозг животных работает вместе для коллективного поведения.
Николелис и его коллеги опубликовали сегодня два отдельных исследования, одно из которых было посвящено крысам, а другое - обезьянам, которые описывают эксперименты с сетями мозга и иллюстрируют, как можно использовать такие «умозаключения» для объединения электрических выходов нейронов множества животных для выполнения задач. Они сообщают, что сети мозга крыс часто работали лучше, чем один мозг, и в эксперименте с обезьянами мозг трех человек «сотрудничал», чтобы выполнить задачу, основанную на виртуальной реальности, слишком сложную для выполнения одной.
Чтобы построить мозговую сеть, исследователи сначала имплантируют массивы электродов с микропроводами, которые могут записывать сигналы, а также доставлять импульсы электростимуляции нейронам в одной и той же области в головном мозге нескольких крыс. В случае эксперимента на крысах они затем физически связывали пары головного мозга крысы через «интерфейс мозга к мозгу» (см. «Крысы общаются через мозговые микросхемы»). Как только группы из трех или четырех крыс были соединены, исследователи доставляли предписанные электрические импульсы отдельным крысам, частям группы или всей группе и записывали результаты.
Исследователи проверили способность сетей мозга крыс выполнять основные вычислительные задачи. Например, передавая электрические импульсы, полученные из цифрового изображения, они записывали электрические выходы и измеряли, насколько хорошо сеть нейронов обработала это изображение. В другом тесте исследователи предоставили информацию о барометрическом давлении и температуре, и сеть мозга вычислила вероятность дождя. Мозговые сети были последовательно лучше, чем один мозг, особенно когда задача включала более одного шага вычислений.
В эксперименте с обезьянами исследователи объединили два или три мозга для выполнения виртуальной двигательной задачи в трех измерениях. После имплантации электродов они использовали награды, чтобы обучить отдельных обезьян перемещать виртуальную руку к цели на экране. По словам Николис, отдельный мозг обезьяны не способен перемещать руку в трех измерениях, поэтому каждая обезьяна научилась манипулировать рукой в определенном «подпространстве» виртуального трехмерного пространства. Большая задача не может быть выполнена, если, по крайней мере, два мозга не работают вместе и не достигают относительно высокого уровня синхронизации, говорит он.
Исследователи разместили трех обезьян в отдельных комнатах с экранами, записали электрические выходы, когда животные выполняли свои соответствующие задачи, а затем использовали компьютер для объединения выходов. Хотя обезьяны не знали, что они сотрудничают, говорит Николелис, их мозг очень быстро синхронизировался, и со временем им становилось все лучше и лучше двигаться рука.
Николелис говорит, что феномен, который привел к этой синхронности, может иметь важные биомедицинские последствия. По его словам, интерфейсы с общим мозгом и машиной, подобные тем, которые продемонстрированы здесь, откроют «новые горизонты для клинических применений». Например, он предполагает, что, возможно, неврологически больные люди могли бы делиться здоровой мозговой активностью с другими и совместно выполнять упражнения по нейрореабилитации на основе виртуальной реальности.
- Этот пугающе простой взлом может позволить любому повозиться с климатом
- Стратегия уничтожения клеток для замедления старения прошла свой первый тест в этом году
- Когда у нас будут летающие машины? Может быть, раньше, чем вы думаете.
- Алгоритмы ценообразования могут научиться вступать в сговор друг с другом, чтобы поднять цены
Эта статья, первоначально опубликованная в MIT Technology Review здесь