Нейроинтерфейсы: Как сделать управление мыслями понятным?

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа OmniNeuro предлагает комплексный подход к обратной связи в нейроинтерфейсах, делая акцент на интерпретируемости и вовлеченности пользователя.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система OmniNeuro обеспечивает дополнительный уровень прозрачности и интерпретируемости даже в случаях сниженной точности анализа данных, выступая в роли своеобразной «страховки» для сложных исследований и позволяя оценить надежность результатов, в отличие от базовых моделей.

Представлена мультимодальная HCI-структура OmniNeuro, использующая генеративный искусственный интеллект и сонификацию для обеспечения прозрачной обратной связи в системах управления мозгом.

Несмотря на значительный прогресс в алгоритмах расшифровки мозговой активности, клиническое внедрение интерфейсов мозг-компьютер (ИМК) затруднено из-за их непрозрачности и сложности интерпретации. В данной работе представлена система ‘OmniNeuro: A Multimodal HCI Framework for Explainable BCI Feedback via Generative AI and Sonification’ — новый подход к ИМК, фокусирующийся на обеспечении пользователя понятной обратной связью посредством сонофикации и отчетов, генерируемых искусственным интеллектом. OmniNeuro использует комбинацию метрик, вдохновленных физикой, теорией хаоса и квантовой вероятностью, для создания прозрачного и интерактивного взаимодействия. Способна ли подобная мультимодальная обратная связь повысить эффективность нейропластичности и сделать ИМК более доступными для широкого круга пользователей?

За пределами декодирования: Ограничения традиционных интерфейсов «мозг-компьютер»

Современные интерфейсы «мозг-компьютер», несмотря на значительные успехи в точности декодирования мозговой активности, зачастую упускают из виду ключевой аспект — понимание со стороны пользователя. Основное внимание уделяется алгоритмам, способным с высокой вероятностью определить намерение, однако не всегда учитывается, насколько адекватно это намерение интерпретируется самим пользователем. В результате, даже при высокой точности декодирования, например, при распознавании желаемой команды, может возникать несоответствие между тем, что пользователь хотел передать, и тем, что фактически было реализовано системой. Это несоответствие снижает эффективность взаимодействия и может приводить к фрустрации, поскольку система, по сути, «слышит» не то, что хотел сказать пользователь. Таким образом, акцент на точности декодирования без учета понимания со стороны пользователя ограничивает потенциал интерфейсов «мозг-компьютер» и требует переосмысления подходов к разработке.

Исследование выявило, что полагаться исключительно на показатели точности декодирования, такие как достигнутые в данной работе 58.52%, недостаточно для оценки эффективности взаимодействия «мозг-компьютер». Несмотря на кажущуюся количественную оценку, такой подход не учитывает субъективное восприятие и намерения пользователя, что может привести к искажению передаваемой информации. В частности, высокий процент декодирования не гарантирует, что система правильно интерпретирует задуманное пользователем действие или команду, поскольку пользователь может иметь иное представление о результате, чем система. Подобная несогласованность между декодированным сигналом и истинным намерением пользователя создает риск возникновения недопонимания и, как следствие, затрудняет эффективное и надежное управление с помощью интерфейса «мозг-компьютер».

Традиционные методы анализа мозговой активности, включая алгоритмы глубокого обучения, зачастую характеризуются отсутствием прозрачности, создавая эффект “черного ящика”. Это означает, что процесс принятия решений алгоритмом остается неясным, что существенно затрудняет эффективное взаимодействие с интерфейсом. Невозможность отследить, каким образом нейронные сигналы преобразуются в конкретные команды, лишает пользователя понимания причинно-следственных связей, и, как следствие, снижает доверие к системе. В результате, даже при высокой точности декодирования, пользователь может испытывать затруднения в управлении и интерпретации действий интерфейса, что ограничивает его практическую применимость и требует разработки более интерпретируемых моделей.

Визуализация, вдохновленная принципами квантовой механики, отображает динамику изменения «вектора мышления» пользователя в процессе приближения к целевому состоянию.

OmniNeuro: Рамки интерпретируемой обратной связи

Предлагаемый фреймворк OmniNeuro ориентирован на повышение эффективности взаимодействия человека и компьютера за счет приоритезации интерпретируемой обратной связи. В отличие от традиционных систем, предоставляющих абстрактные или косвенные данные о состоянии пользователя, OmniNeuro стремится предоставить ясные и понятные сигналы, отражающие когнитивные процессы. Ключевым аспектом является предоставление пользователю информации о его собственном нейронном отклике в реальном времени, что позволяет адаптировать взаимодействие и повысить осознанность когнитивной нагрузки. Это достигается за счет использования специализированных алгоритмов и визуализаций, направленных на представление сложных данных в доступной форме, способствуя более эффективному и интуитивно понятному взаимодействию.

В основе системы OmniNeuro лежит генерация многомодальной обратной связи, предназначенной для предоставления пользователям наглядной информации об их нейронной активности. Данная обратная связь формируется на основе анализа данных, получаемых от различных нейроинтерфейсов, и представляет собой комбинацию визуальных, аудиальных и, потенциально, тактильных сигналов. Цель — сделать процессы, происходящие в мозге пользователя, более доступными для осознания, позволяя ему понимать и контролировать собственные когнитивные состояния. Предполагается, что предоставление информации о нейронной активности в реальном времени способствует повышению эффективности обучения, улучшению концентрации внимания и оптимизации когнитивных стратегий.

В основе системы OmniNeuro лежит набор «движков интерпретируемости», предназначенных для визуализации и количественной оценки ментальных усилий и качества вычислений, выполняемых мозгом. “Движок физики” моделирует когнитивные процессы, используя принципы классической физики для представления нагрузки на мозг и скорости обработки информации. “Движок теории хаоса” анализирует нелинейные паттерны в нейронной активности, выявляя периоды высокой когнитивной нестабильности или, наоборот, оптимальной вычислительной эффективности. Эти движки предоставляют данные в виде визуально интерпретируемых показателей, позволяющих пользователю отслеживать собственные когнитивные ресурсы и адаптировать уровень сложности задач.

Панель мониторинга в режиме реального времени предоставляет мгновенную обратную связь по показателям Энергии, Сложности и Вероятности для задач визуальной классификации.

Моделирование неопределенности с помощью квантово-вдохновленных вероятностей

В отличие от традиционных методов, использующих выходные данные ‘Softmax Layer’ для представления неопределенности пользователя, OmniNeuro применяет ‘Квантово-вдохновленное вероятностное моделирование’. Вместо дискретных вероятностей, присваиваемых каждому возможному варианту, данный подход представляет состояние пользователя как точку на сфере Блоха, что позволяет учитывать как вероятность, так и степень уверенности в выборе. Это отличается от стандартных подходов, где неопределенность сводится к распределению вероятностей по конечному набору классов, и позволяет более точно моделировать сложные когнитивные состояния, характеризующиеся не только вероятностью, но и уровнем субъективной уверенности.

В OmniNeuro для представления неопределенности пользователя используется геометрическая модель на основе сферы Блоха. В отличие от традиционных методов, использующих вероятности в диапазоне от 0 до 1, сфера Блоха позволяет представить состояние пользователя как точку на поверхности сферы, определяемую тремя параметрами. Это обеспечивает более детальное и точное описание ментального состояния, позволяя учитывать не только вероятность выбора, но и степень уверенности или неуверенности пользователя. Координаты на сфере Блоха кодируют вероятность, фазу и разброс, предоставляя расширенный набор данных для анализа и моделирования когнитивных процессов.

Применение квантово-вдохновленного вероятностного моделирования в OmniNeuro позволило добиться снижения дисперсии межповторных признаков в процессе взаимодействия с пользователем на 14% по сравнению со стандартной бинарной обратной связью (p<0.05). Данный результат был подтвержден посредством симуляций, демонстрирующих повышение стабильности и предсказуемости реакции пользователя. Снижение дисперсии указывает на более четкую и последовательную оценку состояния пользователя системой, что потенциально способствует повышению точности и эффективности взаимодействия.

Для количественной оценки ментальных усилий и качества сигнала в системе OmniNeuro используются два ключевых показателя: логарифмическое отношение энергии ( $LER$ ) и размерность Хигучи ( $HFD$ ). $LER$ вычисляется как логарифм отношения энергии сигнала к энергии шума, предоставляя меру силы полезного сигнала. Размерность Хигучи ( $HFD$ ), напротив, характеризует сложность и фрактальность временного ряда, отражая степень нерегулярности и изменчивости мозговой активности. Более высокие значения $HFD$ указывают на более сложный и динамичный сигнал, что может свидетельствовать о повышенной когнитивной нагрузке или более эффективной обработке информации. Комбинированное использование $LER$ и $HFD$ позволяет объективно оценивать как интенсивность, так и сложность ментальных процессов.

От данных к пониманию: Модальности обратной связи в реальном времени

Система OmniNeuro использует мультимодальную обратную связь, представляя нейронные данные не только визуально, но и аудиально. Визуализация, основанная на принципах физического движка, позволяет пользователю наблюдать за активностью мозга как за динамической системой, где изменения в нейронных сетях отображаются в виде взаимодействующих объектов. Параллельно, технология нейро-сонификации преобразует нейронные сигналы в звуковые паттерны, предоставляя дополнительный канал восприятия информации. Такое сочетание визуальных и аудиальных модальностей не просто отображает данные, но и позволяет пользователю интуитивно понимать сложные процессы, происходящие в мозге, усиливая эффект погружения и облегчая интерпретацию результатов.

Система OmniNeuro использует мощь больших языковых моделей для автоматического создания клинических отчетов на основе сложных данных о нейронной активности. Этот процесс позволяет преобразовывать сырые нейронные сигналы в понятный, структурированный текст, доступный для врачей и специалистов. Вместо анализа графиков и таблиц, клиницисты получают развернутое описание выявленных закономерностей и потенциальных аномалий, сформулированное на естественном языке. Такой подход значительно упрощает интерпретацию данных, сокращает время диагностики и способствует более эффективному принятию клинических решений, предоставляя ценные сведения о состоянии мозга в удобном и доступном формате.

В отличие от традиционных методов анализа, таких как карты сальенсности, предоставляющих лишь статичную картину активности мозга после события, система OmniNeuro обеспечивает динамическое и оперативное понимание нейронных процессов. Карты сальенсности, хоть и полезны для ретроспективного изучения, не способны предоставить информацию в режиме реального времени, что ограничивает их применение в интерактивных системах. Подход OmniNeuro, напротив, позволяет отслеживать изменения в мозговой активности непосредственно в процессе взаимодействия, открывая возможности для адаптивной калибровки и персонализированной обратной связи, что значительно повышает эффективность интерфейса “мозг-компьютер”. Это обеспечивает не просто анализ данных, а активное взаимодействие с ними, приближая к полноценному когнитивному симбиозу.

Комплексный подход, используемый в OmniNeuro, значительно улучшает взаимодействие пользователя с системой и обеспечивает более эффективную коммуникацию между мозгом и машиной. Благодаря одновременному использованию визуальной обратной связи через “Физический движок”, звуковой стимуляции посредством “Нейро-сонификации” и автоматизированного формирования клинических отчетов на естественном языке, система позволяет не просто фиксировать активность мозга, но и предоставлять пользователю — и, что особенно важно, врачу — интуитивно понятную и оперативно доступную информацию. Это создает условия для более быстрого обучения, адаптации и, в конечном итоге, повышения эффективности нейроинтерфейса, позволяя добиться более глубокого и продуктивного взаимодействия между человеком и технологией.

Система преобразует сложные медицинские данные в понятные пациенту выводы и профессиональные рекомендации для врачей.

Перспективы развития: К адаптивным и персонализированным интерфейсам «мозг-компьютер»

Разработанная платформа OmniNeuro представляет собой основу для создания адаптивных интерфейсов мозг-компьютер, способных персонализировать обратную связь с учетом индивидуальных потребностей и когнитивных состояний пользователя. В отличие от традиционных систем, которые предлагают универсальные решения, OmniNeuro динамически подстраивается под меняющиеся паттерны мозговой активности, оптимизируя процесс обучения и взаимодействия. Это достигается за счет интеграции различных интерпретационных движков и алгоритмов машинного обучения, позволяющих точно выявлять и учитывать уникальные особенности каждого пользователя. Такой подход открывает возможности для более эффективной нейрореабилитации, когнитивной тренировки и создания интуитивно понятных систем управления, где интерфейс становится продолжением мысли.

Дальнейшие исследования в области нейроинтерфейсов должны быть направлены на расширение возможностей интерпретации сигналов мозга и разнообразие способов обратной связи с пользователем. Интеграция дополнительных “двигателей интерпретации” позволит не просто декодировать намерения, но и понимать когнитивные процессы, стоящие за ними, что существенно повысит точность и надежность управления. Разработка новых модальностей обратной связи — от тактильных ощущений до визуальных и слуховых сигналов, адаптированных под индивидуальные особенности пользователя — способна значительно улучшить пользовательский опыт, делая взаимодействие с нейроинтерфейсом более интуитивным и эффективным. Такой подход позволит создать системы, которые не только реагируют на команды, но и активно участвуют в процессе обучения и адаптации, открывая путь к действительно персонализированным и интеллектуальным нейроинтерфейсам.

В отличие от традиционных интерфейсов мозг-компьютер, которые фокусируются исключительно на точности декодирования нейронных сигналов, разработанная платформа OmniNeuro ставит во главу угла прозрачность и понимание механизмов взаимодействия. Такой подход позволяет не просто считывать намерения пользователя, но и предоставлять ему обратную связь о том, как интерпретируются его мозговые сигналы. Это существенно повышает эффективность обучения и адаптации системы к индивидуальным особенностям каждого пользователя, открывая путь к созданию действительно персонализированных и интуитивно понятных интерфейсов. Приоритет понимания, а не только точности, позволяет раскрыть весь потенциал взаимодействия мозга и машины, выходя за рамки простого управления и приближая к полноценному когнитивному симбиозу.

Перспективная разработка, основанная на принципах адаптивных интерфейсов «мозг-компьютер», сулит революционные изменения в широком спектре областей. От восстановления двигательных функций у пациентов после инсульта и помощи в реабилитации после травм, до расширения когнитивных возможностей здоровых людей — потенциал применения этой технологии огромен. Ожидается, что в будущем станет возможным не просто декодирование мозговой активности, но и активное взаимодействие с ней, создавая симбиотическую связь между мозгом и машиной. Такой подход позволит не только компенсировать утраченные функции, но и значительно улучшить качество жизни, открывая новые горизонты в нейрореабилитации и когнитивном совершенствовании.

Рассматриваемая работа, представляя OmniNeuro, акцентирует внимание на создании не просто точного, но и понятного интерфейса мозг-компьютер. Подход, где обратная связь формируется не только посредством декодирования мозговой активности, но и через генеративные модели и сонификацию, подчеркивает важность взаимодействия, ориентированного на пользователя. Это созвучно высказыванию Марвина Мински: «Самое важное — это не то, что мы знаем, а то, что мы можем объяснить». OmniNeuro стремится не просто считывать мысли, но и объяснять их пользователю, создавая тем самым систему, способную к адаптации и долгосрочному взаимодействию. Версионирование алгоритмов и непрерывный рефакторинг, заложенные в основу разработки, лишь подтверждают эту концепцию: стрела времени всегда указывает на необходимость совершенствования и повышения прозрачности системы.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к большей прозрачности интерфейсов мозг-компьютер, закономерно высветила не столько технические ограничения, сколько философские. Повышение точности декодирования — это лишь оптимизация инструмента, но истинная сложность кроется в интерпретации сигнала и его субъективном восприятии пользователем. Попытка представить нейронную активность в виде звука или текста — это, по сути, создание новой истории, а не простое извлечение информации. И эта история неизбежно будет неполной, фрагментарной, отмеченной следами самого процесса интерпретации.

Перспективы развития лежат, вероятно, в отказе от поиска «истинного» значения нейронного сигнала и принятии его изменчивости и неопределенности. Концепции квантовой вероятности, упомянутые в работе, могут оказаться не просто метафорой, а реальным инструментом для моделирования этой изменчивости. Архитектура без истории, без учета временного контекста и субъективного опыта, действительно хрупка и скоротечна. Каждая задержка в достижении абсолютной точности — это цена понимания, цена осмысления.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании идеального интерфейса, а на разработке систем, способных адаптироваться к меняющемуся состоянию пользователя и признавать свою собственную неполноту. Системы, которые не стремятся к абсолютному знанию, а предлагают пользователю возможность совместного конструирования смысла, — вот, возможно, истинный путь развития.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00843.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-06 09:09