Ознакомительная версия. Доступно 17 страниц из 81
иначе говоря, степень активности коммуникации между разными частями мозга человека. По сути, функциональная связанность характеризует архитектуру мозга на основании того, насколько хорошо его отделы переговариваются между собой.
Выяснилось, что эта архитектура неизменна во времени и на удивление информативна в отношении того, что может делать или будет делать конкретный мозг. Например, измерив функциональную связанность зрительных областей мозга участников эксперимента, ученые несколько дней учили их выполнять сложные зрительные задания[290]. Они обнаружили, что люди, у которых до обучения имела место наиболее активная связь между зрительными областями, решали такие задачи быстрее и лучше других. Это и прочие похожие исследования показывают, что исключительно по результатам сканирования мозга удается предсказать, насколько хорошо человек сможет учиться или выполнять разные новые задания – от освоения нового языка до концентрации внимания[291]. Прогресс в области машинного обучения способствовал развитию этого метода предсказания, выявив наиболее информативные паттерны в массивах нейрональных данных.
Возможности предсказаний на основании активности мозга выходят за пределы выявления талантов или даже способности к обучению. Метод позволяет предсказывать тип психического заболевания у человека и эффективность конкретного вида лечения[292]. Его пытались применять, чтобы предсказать, помогут ли детям дополнительные занятия по математике или чтению, начнут ли они вскоре употреблять алкоголь или наркотики и даже прибавит ли в весе взрослый человек в ближайшее время[293]. Во многих случаях предсказания не полностью сбывались, но это все же точнее, чем бросать монетку, и иногда значительно точнее.
Для некоторых предсказаний такого рода не нужен даже аппарат для МРТ. Достаточно данных, полученных методом электроэнцефалографии с помощью нескольких электродов, приложенных к поверхности головы. Например, по сигналам ЭЭГ детей нескольких дней от роду удавалось предсказать, будут ли у них проблемы с чтением или дислексия в восьмилетнем возрасте[294]. По сигналам ЭЭГ, зарегистрированным у заключенных, пока они выполняли простые упражнения на самоконтроль, удавалось предсказать, кто из них вновь попадет в тюрьму в течение четырех лет после освобождения[295].
Возможно ли, что в один прекрасный день мы начнем проводить обширный скрининг, основанный на анализе мозга, чтобы предсказывать наши способности и недостатки? Ответ на этот вопрос зависит от того, с какой надежностью и точностью ученые смогут делать такие предсказания по мозгам самых разных людей. Чем серьезнее последствия предсказания, тем более высокого уровня должна достичь технология, прежде чем ее можно будет использовать в медицинских или коммерческих целях. Если это получится, многие подобные методы помогут людям быстрее и, возможно, эффективнее подобрать лечение, чем это делается другими способами. Однако нам следует также задаться вопросом, как наше общество будет использовать предсказания, основанные на анализе мозга. Если однажды мы с высокой степенью надежности и точности научимся предсказывать, что освобожденный преступник с большой вероятностью совершит новые преступления, мы учтем или проигнорируем эту информацию? Если показатели мозга указывают на то, что у ребенка будет дислексия и ему, вероятно, не помогут стандартные методики обучения чтению, приведет ли это к тому, что школа и родители приложат больше или меньше усилий, чтобы помочь ребенку научиться читать?
Кроме того, следует задуматься о том, кто должен контролировать развитие и применение подобных технологий. Коммерческие компании уже активно разрабатывают точные, практичные и недорогие интерфейсы “мозг – компьютер”. Некоторые из этих разработок направлены исключительно на медицинское применение для улучшения жизни пациентов. Другие нацелены на решение двух задач одновременно: помощь пациентам и технологические удобства для широкого круга людей. Частная компания знаменитого предпринимателя Илона Маска преследует обе цели. В 2019 году Маск провел пресс-конференцию, на которой раскрыл планы компании по созданию нейрональных имплантатов с ультратонкими электродами. Маск и другие представители компании говорили об использовании технологии для помощи людям с повреждениями мозга, но они, совершенно определенно, также предвидят возможность и более широкого коммерческого применения своих устройств. Маск объяснил, что одна из целей заключается в “достижении симбиоза с искусственным интеллектом”[296].
Маск – не единственное известное действующее лицо в гонке за создание технологии прямого взаимодействия с мозгом. Компания “Алфабет”, родственная компании “Гугл”, разрабатывает вживляемые нейроинтерфейсы[297]. Фейсбук тоже имеет собственную группу, финансирующую исследования в данной области; ученые из этой группы показали, что способны раскодировать активность, зарегистрированную на поверхности мозга говорящего человека, а затем быстро и аккуратно превратить ее в компьютерный текст[298]. Фейсбук также объявил о работе над устройством, которое считывает нейронные сигналы с поверхности головы, примерно как ЭЭГ, но только встроено в очки. Как рассказал генеральный директор компании Марк Цукерберг в 2017 году, “мы работаем над созданием системы, которая позволит печатать напрямую из мозга примерно в пять раз быстрее, чем вы сегодня можете печатать на телефоне. В конечном итоге мы хотим превратить это в портативную технологию, которую можно сделать широко доступной”[299].
Несмотря на воодушевление и надежды, связанные с новыми технологиями, требуется тщательное осмысление возможностей их коммерческого использования. Еще до того, как мы приступим к использованию данных мозга, мы уже имеем достаточно причин беспокоиться по поводу конфиденциальности. Благодаря программам машинного обучения и массивам информации о наших покупках и другой деятельности в интернете компании знают о нас гораздо больше, чем мы думаем. Поведение – продукт деятельности нашего тела и мозга, и оно представляет программам машинного обучения поистине удивительные данные относительно нашего нынешнего состояния и будущего поведения. Поэтому торговая компания может выявить, что девушка беременна, еще до того, как об этом узнают ее родители, – просто через анализ ее покупок[300]. Фейсбук использует программы, способные определить эмоциональное состояние пользователей на основании их постов[301], а с помощью этой информации можно влиять на состояние других людей или целенаправленно воздействовать на людей, чувствующих себя наиболее незащищенными. Ученые применяли программы машинного обучения для анализа ритма нажатия на клавиши при общении через Фейсбук и другие коммуникационные приложения и могут с 80-процентной точностью предсказать, есть ли у печатающего человека тенденция к развитию депрессии[302].
Другая работа в том же ключе позволяет ученым выявить людей с ранней стадией болезни Паркинсона по ритму печатания на клавиатуре и людей с болезнью Альцгеймера по движениям, зафиксированным акселерометром мобильного телефона[303]. Короче говоря, уже теперь коммерческие компании могут знать о некоторых аспектах нашего здоровья больше, чем знаем мы сами.
Открытие доступа к нашим индивидуальным нейрональным данным для коммерческих компаний и рекламодателей чрезвычайно сильно угрожает неприкосновенности частной жизни. Если ритм печатания на клавиатуре рассказывает о нарушениях в работе мозга, представьте себе, что сообщает активность мозга
Ознакомительная версия. Доступно 17 страниц из 81
