«N+1»: За последние годы ваша группа провела совершенно потрясающие работы с использованием микроэлектродов:расширение видимого спектра крыс подключением ИК-датчиков;управление сразу парой роборук за счет сигналов, полученных из моторной коры обезьяны; соединение мозгов двух обезьян в единое управляющее устройство... На таком ярком фоне новая работа с «мысленным» контролем над колесной платформой чем-то выделяется?

М.Л.: Выделяется, причем достаточно заметно. Дело в том, что прежде считывание сигналов с моторной коры рассматривалось только с точки зрения управления конечностью — рукой, ногой... При этом нейронные механизмы, связанные с перемещением всего тела, остаются нераскрытыми даже на фундаментальном уровне. Поэтому до самого начала экспериментов оставалось неясным, сможем ли мы в принципе, считывая сигналы управления руками и ногами, интерпретировать их с точки зрения движения всего тела. У обезьяны не было никакого рычага и других способов направлять колесную платформу — она просто представляла соответствующие движения рук и ног в пространстве.

Можно вспомнить, как обычно рисуют мозг с моторным гомункулусом: одной области соответствуют нейроны, управляющие движением руки, другой — ноги или шеи... Обратите внимание: на этой схеме нигде нет группы нейронов, которая бы соответствовала телу в целом, его перемещению в пространстве. Так как области мозга, представляющие все тело, пока не описаны, мы попробовали получить нужный сигнал из активностей нейронов, которые управляют конечностями, и на том же гомункулусе ярко выделяются.

Более того, сейчас мы готовим статью, связанную с продолжением этой истории. В новом варианте эксперимента мы скомбинировали его с подходом, который использовали раньше, в работе с «объединением» двух мозгов: одна обезьяна ездила в своей тележке, а другая сидела в углу, наблюдая за ней. Движения тележки отражались в мозге и водителя, и наблюдателя. В этом большой новости нет: известно, что движения существ, за которыми человек наблюдает, зеркалируется в активности и его собственных нейронов. Однако нам удалось объединить сигналы и «водителя», и «наблюдателя», а затем передать управление колесами итоговому, суммирующему сигналу.

«N+1»:Тут возникает вопрос о том, как именно выделяется нужный сигнал. Для интерпретации данных о возбуждении сотен нейронов понадобилась нейронная сеть?

М.Л.: В этой части мы решили поступить максимально просто и использовали сравнительно несложный метод выделения сигнала,фильтр Винера. Упрощенно говоря, наша модель получала данные по частоте разрядов нейронов, умножала активность каждого на определенный весовой коэффициент, суммировала и на выходе давала нужный параметр — в нашем случае, это либо скорость движения вперед-назад, либо угловая скорость, соответствующая вращению тележки вокруг вертикальной оси. Такой фильтр, конечно, нуждается в предварительном обучении, чтобы выбрать правильные коэффициенты.

На этапе обучения фильтра обезьяна не управляла тележкой, а просто каталась на ней, движения колес случайным образом задавал компьютер. С помощью наших электродов мы регистрировали активность, которая возникала в моторной коре обезьяны в ответ на разные виды движений. Фильтр Винера оценивал эту активность и в зависимости от ее величины в каждом случае присваивал два коэффициента: «вклад» нейрона в движение вперед-назад и в поворот вокруг своей оси. То есть, если нейрон активно возбуждался при таком движении, он получал большой коэффициент, если нет, то маленький.

Из опыта мы знаем, что это не очень сложная задача, и для обучения фильтра при том количестве входных данных, что мы имеем, — а это порядка 300 нейронов с двух полушарий — достаточно сеанса максимум в 10 минут. Затем мы уже можем передать управление обезьяне.

При попытке двинуться в определенную сторону ее нейроны разряжаются, эти данные снимаются и поступают в обученный фильтр, где перемножаются на нужные коэффициенты, суммируются — и мы получаем на выходе две скоростные компоненты. При этом, по мере того как обезьяна осваивает такое управление, ее мозг пластично адаптируется, выдавая все более четкий сигнал, и обезьяна быстрее добирается до награды.

Читать дальше.