Нейрофизиологические основания и нейротехнологические решения для создания элементов человеко-ориентированного искусственного интеллекта

Каплан, А.Я.

Автор: Каплан А.Я.
Сборник: Всероссийская конференция «Достижения и перспективы фундаментальной физиологии: к столетию кафедры физиологии человека и животных МГУ»: сборник материалов
Тезисы
Год издания: 2024
Издательство: Общество с ограниченной ответственностью Товарищество научных изданий КМК
Местоположение издательства: Москва
Первая страница: 82
Последняя страница: 83
Аннотация: Мультимодальные информационные нагрузки современного мира вкупе с ростом многозадачности и сложности деятельности человека, а также с повышением его ответственности за принимаемые решения приводят к необходимости разработки сервисных контуров искусственного интеллекта, динамично связанных с деятельностью человека на наиболее ответственных ее этапах. Ключевым модулем этих контуров являются технологии интерфейсов мозг-компьютер (ИМК), которые уже более 20 лет разрабатываются на кафедре физиологии человека и животных, как приложения фундаментальных нейрофизиологических исследований в области реабилитационной медицины. Технологии ИМК позволяют в квази-реальном времени по данным непрерывной регистрации физиологических параметров, прежде всего ЭЭГ или НИРС (близкая к инфракрасной спектроскопия или Near-infrared spectroscopy - NIRS), декодировать намерения человека к совершению конкретного действия для формирования сигналов к внешним исполнительным системам. Прежде всего, такие технологии востребованы пациентами с тяжелыми расстройствами речи и двигательных систем после инсультов и нейротравм, которые при хорошей когнитивной сохранности могут формировать четкие образы намерений. На основе нейрофизиологических исследований механизмов формирования ментальных образов авторами были разработаны основы для создания технологий восстановления моторных функций у постинсультных пациентов, для управления ими сервисными устройствами (инвалидные коляски, бытовые устройства и др.). Кроме того, были созданы теперь уже реально работающие в клинике нейроинтерфейсные системы для замещения речевой коммуникации, например, авторский комплекс НейроЧат для набора текстов без использования голоса и движений.Технологии ИМК внесли совершенно новый аспект в тренажерные системы для восстановления движений посредством известных методов идеомоторных тренировок, т.е. на основе многократного мысленного представления реального движения. Этот аспект заключается в том, что в контурах ИМК, отслеживающих формирование моторных образов по ЭЭГ, стало возможным самому пользователю контролировать и тем самым поддерживать на высоком уровне качество мысленного представления движения. На тех же основаниях, с детектированием моментов представления движения левой/правой руки или других частей тела, для постинсультных пациентов построены и системы управления сервисными устройствами, перемещением того же инвалидного кресла (команды направо/налево и др.) или включением/выключением бытовых приборов. Комплексы для замещения утраченной речевой коммуникации у постинсультных пациентов построены на основе детектирования в ЭЭГ ответных реакций на предъявление пациенту разных символов и пиктограмм, среди которых особым паттерном (волной П300) отличаются те реакции, которые вызваны нужным пациенту в данный момент символом. Автоматическое распознавание этого паттерна позволяет в контуре ИМК реализовать набор текстов на экране компьютера или запуск тех или иных исполнительных систем по предъявлению соответствующих пиктограмм (звонок другу, пересылка текста по почте и т.д.), что воплощено в работающих сейчас в клинике комплексах «НейроЧат».Наиболее амбициозной задачей, стоящей сейчас перед авторами перечисленных выше исследований и разработок, является исследования для создания нейроинтерфейсных технологий поколения 5.0, нацеленных на прямую передачу выделенных по ЭЭГ характеристик деятельности мозга к регистрам элементов искусственного интеллекта, к внешним слоям искусственных нейронных сетей. В этом случае выход ИМК ориентируется не на срабатывание исполнительных механизмов, а на «понимание» собственно интегрированных психических состояний человека. Главная авторская идея для создания нейроинтерфейсных технологий 5.0 заключается в том, что принимающие информацию от мозга искусственные нейронные сети должны заниматься не прямой расшифровкой ЭЭГ для декодирования текущих психических образов, что весьма проблематично, а отгадыванием задуманного человеком образа посредством предъявления собственных гипотез. К примеру, человеком задумано яблоко, а гипотеза нейросети – автомобиль. Если нейросеть научится по ЭЭГ определять состояние мозга: «согласен/почти согласен/почти не согласен/не согласен», то при ограниченности первичного сета объектов в таком бинарном выборе система быстро придет к решению, тем самым расставив в своей машинной памяти все тестированные объекты на соответствующих семантических расстояниях от задуманного человеком объекта. При этом будут сохранены, копии ЭЭГ при мысленном представлении человеком каждого объекта для последующего анализа при наборе достаточного количества данных. При многократных испытаниях и наращивании сета объектов, предполагается формируемое в памяти нейросетей семантического пространства этих объектов, которое будет иметь явно антропоморфные свойства, поскольку, согласно описанной процедуре, это пространство копируется прямо «из мозга» конкретного человека. В настоящее время авторами получены уверенные данные о наличии ЭЭГ паттернов, специфичных для состояний мозга: «согласен/не согласен». Таким образом, открывается реальный путь к формированию нейроинтерфейсных модулей между мозгом человека и адекватными задаче композициями сетей формальных нейронов для создания человеко-ориентированного искусственного интеллекта.
Добавил в систему: Васильев Анатолий Николаевич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИСТИНА ПсковГУ
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИСТИНА ПсковГУ

Нейрофизиологические основания и нейротехнологические решения для создания элементов человеко-ориентированного искусственного интеллектатезисы доклада

Прикрепленные файлы