Aivokäyttöliittymät ovat vielä alkeellisia – invasiivisia materiaaleja tutkitaan

Elon Musk on kertonut yhdistävänsä ihmisen ja tietokoneen. Hänen yrityksensä Neuralinkin tavoitteena on tuoda aluksi sovelluksia terveydenhuoltoon, mutta lopullisena missiona on sulauttaa ihminen ja koneäly toisiinsa, jolloin voisimme ohjata esimerkiksi laitteita ajatuksen voimalla tehokkaammin kuin motoriikkaa käyttäen.

Neuralink on kertonut teknologiastaan hyvin vähän, mutta viimeisimpien tietojen mukaan yritys on suunnitellut uudenlaista aivoimplanttia ja testaa parhaillaan teknologiaansa eläinkokeilla. Youtube-videossa kerrotaan aivojen pinnalle laitettavasta, ohuenohuesta verkosta”neural lace”, joka mahdollistaisi aivojen toiminnan monitoroinnin ja siihen vaikuttamisen ennennäkemättömän tarkasti. Tavoitteena on sulauttaa tietokone ja aivot toisiinsa oppivaksi järjestelmäksi.

Yrityksen vision mukaan ihminen pystyisi kytkemään aivonsa internettiin ja esimerkiksi lataamaan aivotoimintaansa vaikuttavia ohjelmia.

Löytyykö Neuralinkin tavoitteille tukea tieteestä? Kysyimme asiaa alan johtavalta tutkijalta, professori Lauri Parkkoselta, joka tutkimusryhmänsä kanssa kehittää aivomittausmenetelmiä Aalto-yliopistossa.

Lauri Parkkosen mukaan aivokäyttöliittymät ovat toistaiseksi hyvin karkealla tasolla.

– Aivokäyttöliittymien avulla voidaan lukea melko yksinkertaisia asioita. Voimme nähdä, ajatteleeko henkilö liikkeen suorittamista tai jotain visuaalista. Se, että voisimme napata henkilön kadulta ja lukea hänen mutkikkaatkin ajatuksensa tai ladata häneen ”aivo-ohjelmia”, on täysin science fictionia, Parkkonen sanoo.

Kuntoutusta terveiden ihmisten aivosignaaleilla

Sairauksien parantamiseen liittyvissä tutkimuksissa algoritmia opetetaan terveiden ihmisten aivosignaaleilla. On esimerkiksi pohdittu, voiko aivohalvauspotilaiden kuntoutumista tehostaa mielikuvaharjoittelusta annettavalla palautteella.

– Aivosignaaleista palautetta tuottava algoritmi perustuu terveiden ihmisen aivosignaaleihin ja ajatuksena on, että sairastuneen henkilön aivosignaalit mukautuisivat nopeammin terveiden suuntaisiksi palautteen ansiosta, Lauri Parkkonen sanoo.

– Kone oppii terveiden ihmisten aivotoimintaa ja muodostaa siitä esimerkiksi keinotekoisen neuroverkon ”deep neural networkin”, joka sisältää abstraktion aivosignaaleista erityisesti signaalien niistä piirteistä, jotka ovat todennäköisesti myös toisenkin henkilön aivosignaaleissa, Parkkonen kuvaa.

Mielikuvaharjoittelussa potilas kuvittelee liikuttavansa omaa halvaantunutta kättään ikään kuin se toimisi.

– Mielikuvaharjoittelulla on todettu olevan positiivista vaikutusta käden toiminnan palautumiseen. Tällaisen mielikuvaharjoittelun tukemiseen olemme kehittäneet palautejärjestelmää, jossa voitaisiin hyödyntää terveiden potilaiden aivosignaaleja, Parkkonen kertoo.

Parkkosen mukaan on kuitenkin haastavaa kehittää algoritmia, joka perustuu terveisiin aivoihin mutta huomioi potilaan aivojen yksilöllisyyden.

Aivotoiminnan yksilöllisyydestä johtuu myös se, että aivokäyttöliittymät ovat hyvin yksinkertaisia, jos ei ole olemassa kyseisen henkilön omaa referenssidataa eli konetta ei ole opetettu ihmisen omilla aivosignaaleilla.

– Vaikka aivosignaalit mitataan saman tehtävän aikana, ovat ne eri ihmisillä erilaisia, Parkkonen kuvaa.

Aalto-yliopistossa tutkitaan ja kehitetään aivokäyttöliittymiä

Lauri Parkkosen tutkimusryhmä Aalto-yliopiston Neurotieteen ja lääketieteellisen tekniikan laitoksella on opettanut konetta kuuloärsykkeiden tuottamilla aivovasteilla.

Kokeessa esitetään kysymys, johon vastataan kyllä tai ei pelkästään keskittymällä kuuntelemaan haluttua vastausvaihtoehtoa. Aivovasteita mitataan pään päälle laitettavilla antureilla, jotka mittaavat aivosähkökäyrää (EEG) ja aivomagneettikäyrää (MEG). Henkilön vastaus näkyy muutoksina näissä mittauksissa.

– Algoritmi toimii reaaliajassa ja saavuttaa noin 80% tarkkuuden vastauksien tunnistamisessa yksittäisistä aivovasteista. Se on esimerkki toimivasta aivokäyttöliittymästä, jolla saavutetaan melko hyvä tarkkuus jo hyvin vähäisellä määrällä aivosignaaleja, Parkkonen sanoo.

– Jatkamme tämän menetelmän kehittämistä niin, että se voisi toimia kommunikaatiokanavana ns. locked-in potilaille, joilla ei ole kykyä tuottaa puhetta eikä käyttää mitään lihaksiaan, hän jatkaa.

Tarkentuuko tieto uusilla invasiivilla menetelmillä?

Neuralinkin teknologia perustuu siihen, että aivotoimintaa mitattaisiin kallon sisältä aivojen pinnalta. Tästä on kokemusta esimerkiksi epilepsian hoidossa, jossa kirurgisessa toimenpiteessä asennettavat elektrodit mahdollistavat kallonsisäisen EEG-rekisteröinnin ja sairaan alueen paikantamisen.

Ilmeisesti Neuralinkin ”neural lacessa” on kyse sähköä johtavasta aineesta, jota ajatellaan voitavan injektoida aivoihin. Parkkonen kertoo, että tällaista aineesta on tutkimusta, mutta se on hyvin alkeellisella tasolla.

– Pelkästä sähköjohdosta ei synny kännykkää. Vaikka olisi ainetta, jonka avulla voidaan muodostaa johtavia yhteyksiä aivojen pinnalle, ollaan kuitenkin vielä aika kaukana siitä, että tällä tavoin voidaan mitata. Toiseksi, aivoista tulisi niin paljon tietoa, ettei sitä voida hallita poimimatta siitä kiinnostavia elementtejä jo ennen kuin signaalit johdetaan pään ulkopuolelle, Parkkonen sanoo.

Hän kertoo, että tällä hetkellä tutkitaan suurella mielenkiinnolla sähköä ja lämpöä johtavaa grafeenia, joka kuin yksikerroksinen matto hiiliatomeita.

– Se on eräänlainen supermateriaali ja muodostaa erittäin ohuen pinnan, joka voisi asettua kudosten päälle sekä kerätä mittaustietoa ilman, että se häiritsee aivojen fysiologista toimintaa, Parkkonen sanoo.

Parkkonen ei kuitenkaan lämpene ajatukselle, että tällä teknologialla voidaan esimerkiksi siirtää ajatuksia aivoista toiseen kuten Neuralinkissä on ajateltu.

– Aivotoiminta ja erityisesti muisti perustuu pitkälti assosiaatioihin. Jos kahdella henkilöllä on muisto samasta asiasta, eivät heidän neuroverkkonsa todennäköisesti aktivoidu täysin samalla tavalla tähän muistoon liittyen. Voimme kyllä selvittää, mitkä aivojen osat osallistuvat erilaisten tehtävien tekemiseen, mutta emme pysty tulkitsemaan tätä tietoa yksityiskohtaisesti, Parkkonen sanoo.

Valtaosa invasiivisista tutkimuksista tähtää selkäydinvaurion jälkeisen liikuntakyvyn palauttamiseen tai proteesin ohjaamiseen. Tämä perustuu siihen, että liikkeen säätelyyn liittyviltä aivoalueilta mitataan signaaleja, joita algoritmien avulla käytetään ohjaamaan henkilön lihasta tai proteesia.

– Hyödyllisimmät sovellukset voivat syntyä oikeiden lihasten ohjaamiseksi keinotekoisesti, korvaten vaurioitunut selkäydin, Parkkonen kuvaa.

Neuralink hakee kunnianhimoisia insinöörejä, neurotieteen kokemus ”ei välttämätöntä”

Neuralinkin oma nettisivu on rekrytointi-ilmoitus. Siinä haetaan kunnianhimoisia insinöörejä, eikä kokemusta neurotieteestä tarvita.

Lauri Parkkonen kuvaa aivosignaalien mittausmenetelmien kehitystä ”insinööripuuhaksi”, mutta sanoo, että aivoja tutkivassa tiimissä pitää aina olla neurotieteen asiantuntija mukana.

Yrityksestä on kirjoitettu innostuneita juttuja, sillä ketäpä ei kiinnostaisi saada uusia ominaisuuksia. Aivotutkimukseen liittyvä teknologia on kehittynyt harppauksin viime vuosina, mikä antaa toiveita siitä, että pääsisimme entistä syvällisemmin perille aivotoiminnasta.

– On epätodennäköistä, että aivokuorta lukemalla saataisiin ulos sellaista tietoa, jonka avulla voitaisiin esimerkiksi kirjoittaa sähköposteja hyvin tehokkaasti ajatuksen voimalla ohittaen koko motorinen järjestelmä, Parkkonen sanoo.

Viitteitä teknologioista ja metodeista, jotka voivat viedä meitä kohti superihmistä, on olemassa. Aivoissa on kuitenkin sata miljardia hermosolua, ja nykyisillä teknologioilla aivotoiminnasta pystytään mittaamaan korkeintaan miljoonasosa.

– En usko, että lähivuosina keksittäisiin uutta teknologiaa, jonka avulla pystyisi lukemaan aivotoiminnan kompleksisuutta ja abstraktiutta täydessä laajuudessaan, hän sanoo.

kuvat: Shutterstock ja kuvakaappaus neuralink.com