マスク氏の「脳変革計画」ではどのスキルツリーを活性化する必要があるのか​​？

シリコンバレーのアイアンマンの熱心な宣伝により、脳コンピューターインターフェースがホットな言葉になった。

7月17日、サンフランシスコで行われた公開イベントで、マスク氏が投資する神経科学企業ニューラリンクが、最新の脳コンピューターインターフェースデバイスを発表した。 「破壊的な移植」「完全な装備」「成功した適用」が強調される特別な機能です。

一時期、インターネット全体が「マトリックス」がやってくると騒ぎ、その話題は技術倫理や人間と機械の共生といった哲学的なレベルにまで及んだ。しかし予想通り、専門家らはすぐにこの主張を否定し、この製品は応用面で期待を大きく下回っていると主張した。聞かないでください。聞くことは単なる空論に過ぎません。

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マスク氏は、次元の壁を打ち破り、SFを現実に持ち込むことに長けた広報の天才であることは認めざるを得ない。残念ながら、現実と SF の最大の違いは、芸術では想像力を自由に発揮できるが、テクノロジーが 0 から 100 に到達しようとする場合、その間の 1 から 99 までのステップは省略できないという点です。特に、幅広い問題が絡む脳コンピューターインターフェースのような学際的な科目の場合、モンスターを倒してアップグレードするプロセスを省略して、一気に神になることは不可能です。

マスク氏が人間と機械の共生の未来について衝撃的な絵を描いているにもかかわらず、それを視覚化したり明確にしたりするのが難しいのも、このためである。では、マスク氏の業績と実際の脳科学との間にはどのような関係があるのだろうか？今後、脳コンピューターインターフェースはどのようなロードマップを辿るのでしょうか?

脳コンピューターインターフェースの「ムスク形式」：科学か形而上学か？

事故後、脳だけが残りますが、機械の骨格を制御したり、脳神経を使用してメカに命令して敵と戦ったり、脳内の意識を抽出して転送することで、別の種類の不死を達成したりすることもできます...

一見すると、間違った場所に足を踏み入れてしまったように感じるかもしれない。「これはあまりにも非現実的だ！」しかし、これはまさにマスク氏とニューラリンクが人類のために用意した未来なのだ。

マスク氏の計画によれば、彼らが構築した脳コンピューター接続装置には、脳コンピューターインターフェースシステムの特徴を備えた柔軟なワイヤー、ミシンに似た糸通しロボット、脳信号を読み取る電子チップが含まれている。取り付け後はUSB経由で脳に接続し、iPhoneで制御できる。短期的には、脳損傷（脳卒中、がん、先天性障害など）を患う患者の生活の質を向上させることができます。長期的な目標は、運動、視覚、言語によるコミュニケーションなどの「脳機能」をすべての人が実現できるようにすることです。

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1つ目の目標に関しては、多くの実践事例を見てきました。たとえば、神経インパルスを使って聴力を回復させる人工内耳、13人の麻痺患者の手足の制御を支援するBrainGateシステム、脳の出力に依存するFacebookの音声テキスト変換インターフェースなど...しかし、信頼性が高く大規模な実装標準が設定されると、「マスクスタイル」の脳コンピューターインターフェースは研究室かSF小説の中にとどまるだけになりそうだ。

まず、理想的な脳コンピューターインターフェースがどのように実現されるのかを知る必要があります。

簡単に言えば、デバイスを通じて脳のニューロンを刺激し、対応する感覚信号をキャプチャして読み取って記録し、それを命令に変換してロボットアーム、電子スクリーン、さらにはモノのインターネットデバイスなどの外部デバイスに送信することです。

したがって、脳コンピューターインターフェース技術の核心的なブレークスルーポイントは、次の 3 つの主要な指標にあります。

1. 脳。

脳の活動を検出することは難しくありません。磁気共鳴画像法や脳波などにより、大規模なニューロンの動きを検出することができます。しかし、人間の力で脳の構造を再構築し、脳の機能をシミュレートしたい場合は、人工的なコマンドの正確なトリガーと配信を保証するために、完全な脳のロードマップが必要です。しかし、現在の脳認知レベルでは、自発的脳波に基づくタスク認識率はわずか 80% であり、誘導脳波の制御精度も使用要件を満たしていません。マスク氏とニューラリンクが自社のデバイスについて語ったとき、具体的に何ができるのか、体のどの部分を刺激できるのか、そしてそれをどのように実現するのかについて曖昧だったのも不思議ではない。

2. 機械。

脳コンピューターインターフェースデバイスが EEG 信号を収集した後、最も重要なステップは、その信号を処理し、コンピューターが受信できる機械語に変換して、人間を支援するという目標を達成することです。しかし、脳コンピューターインターフェースの通信速度はまだ比較的低く、環境からの干渉に遭遇することは避けられません。情報は PC プラットフォーム上で処理する必要があるため、現在の BCI 製品は移植性も低いです。

例えば、現在の視覚信号に基づく BCI 通信速度は最高ですが、60 ～ 100 ビット/分しかありません。たとえば、コンピューター画面上の仮想キーボードの視覚信号を追跡して対応するテキストを表示する場合、現在の技術では 1 分間に 10 語しか出力できず、高い集中力が必要です。このような情報変換効率では、言葉を発したり、コップ一杯の水を渡すだけでも疲れてしまい、通常のコミュニケーションや自由な制御のレベルからは程遠いです。

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3. インターフェース。

生体適合性は脳コンピューターインターフェースの前提条件です。しかし、現在の技術的解決策には多くの問題があります。非埋め込み型のデバイスは脳波信号を捕捉するのが非常に不安定で、正確な読み取りと制御が実現できません。インプラント装置は、人体で拒絶反応を起こしやすい硬い金属や半導体で作られているか、あるいはニューラリンクのような極薄ポリマーチューブで作られているが、十分な硬さがないため「ミシン」ロボットで脳に「編み込む」必要がある。マスク氏は、この介入が神経膠症による組織損傷につながるかどうかについて、説得力のある証拠を示していない。

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これら 3 つの制限は、脳コンピューター インターフェースの固有の難しさを反映しています。つまり、脳の神経雲の動作原理と動作の詳細を真に再現することは不可能であり、既存の電子技術では高解像度の脳信号を処理できず、産業システムでは安全で非侵襲的ですぐに使用できる移植を実現できないということです。その結果、脳コンピューター インターフェースは見た目はクールですが、常に応用の限界にあります。

脳と機械の知能を莫大な富を秘めたテクノロジーの世界とみなすなら、マスク氏は部分的にぼやけた地図を手に入れ、みんなに車に乗って一緒に宝探しに出かけるよう呼びかけるようなものだ...

「脳の改造」と比較して、より重要なのは脳認知と脳シミュレーションの「二重開花」である

人間の脳に対して「やりたいことを何でも」やりたいのであれば、現実的で信頼性が高く、高精度な技術ロードマップが不可欠です。しかし、ここでは脳コンピューターインターフェースの存在は非常に低く、主に道路認識、つまり脳の構造と機能、神経情報処理のメカニズムを理解することと、道路構築、つまりインテリジェント技術を通じて脳の動きをシミュレートし、情報産業の発展を促進するという2つの主要領域に依存しています。

その中で、脳認知への需要は、各国の脳計画における最優先事項である基礎脳科学の進歩を推進してきました。たとえば、米国のブレイン プロジェクトは、神経回路内のすべてのニューロンのすべてのスパイク電位を記録し、巨視的な意識と微視的な電子の間の「明らかなギャップ」を埋めるというスローガンを掲げています。 2016年に開始された「中国脳プロジェクト」も、脳認知の神経原理の研究をこの分野の最高峰と位置付けています。

脳のような知能は、人間がアルゴリズムの観点から脳を探索する方法を提供します。その核心は「脳をシミュレートする」という超能力にあり、その背後にはアプリケーションを実装するための一連の技術とハードウェア システムがあります。脳とコンピューターのインターフェースのコンピューティング技術とデバイス、脳とコンピューターの融合の新しいモデルと方法などは、脳のような知能のほんの一分野にすぎません。

つまり、脳認知と脳シミュレーションは表裏一体であり、将来的に知能の優位性を獲得するには、どの国や企業がこの2つの分野を真に統合し、発展させる主導権を握れるかに大きくかかっている。両者が現実の場面で思いがけず出会ったときのみ、脳コンピューターインターフェースの「脳改造計画」は夢の実現となる。

次に、脳コンピューターインターフェースが点灯するために必要なスキルツリーは何でしょうか?

この観点から脳コンピュータインターフェースを見ると、現段階では、直接「脳の司令官」となるよりも、脳の認知や脳のシミュレーションを補助する技術となる方がより合理的な役割であることが分かります。

もちろん、「脳とコンピューターのインターフェース」の究極版は非常に魔法的で魅力的なので、脳の「無限の海」に到達するためにはどのようなスキルを身につける必要があるのか​​想像せずにはいられません。

1. 人間の脳のマップ。磁気共鳴画像法などの従来の脳画像技術により、脳のマクロ的な構造や機能ブロックを理解することはできます。しかし、脳とコンピューターのインターフェースを実現し、複雑なマルチタスクの目標を達成するには、細胞レベルの解像度（マイクロメートルレベル）の神経ネットワークマップと、ニューロンクラスターの高時間解像度（ミリ秒レベル）の電気活動マップが必要です。これは、無人運転の分野における高精度の地図のようなもので、スムーズな運転を可能にします。現在、各国がこの分野での取り組みを強化している。日本の脳地図帳「MINDS」は「コモンマーモセット」の構造と機能のマッピングを実施しており、中国科学院が2016年に作成した新しい人間の脳地図には、246の詳細な脳のサブ領域が含まれている。今後の研究成果の向上と拡大、そして脳波と脳機能の因果関係の解明によってのみ、脳コンピューターインターフェースの精密な制御が可能になるかもしれません。

2. 微小電極技術。従来の脳コンピューターインターフェースが開発されていない主な理由の 1 つは、大量の情報を記録して処理できる微小電極アレイが臨床現場でまだ登場していないことです。既存の半導体はサイズが大きく、一部の脳コンピューターデバイスは操作に専門家が必要です。神経学の修士号を持つ医師が患者の横に立って手術を手伝わなければならないのであれば、この技術はあまり役に立たないのは明らかです。結局、本当に成功する可能性があるのは、損傷が少ない、あるいは損傷がないマイクロ電極であるに違いありません。

3. 半導体技術従来の脳コンピュータチップは計算効率が非常に低く、神経信号のごく一部しか処理できません。研究室では、科学者は PC などの外部デバイスを介してオフラインでデータを処理することに多くの時間を費やすことができますが、実際のアプリケーションでは、リアルタイムの脳コンピューターインターフェースは、できるだけ少ないエネルギー消費で最大のデコード効率を必要とします。充電のために頻繁に取り出すことはできません。 Neuralink は最終的にこの理由から独自のチップを開発することを選択したのかもしれないが、その耐久性はまだテストされていない。

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4. 人工知能アルゴリズム。脳が自ら物事を行うのを頼りにして、不規則で変動する脳波信号に悩まされるよりも、アルゴリズムに解決策を期待する方がよいでしょう。人間の脳と比較すると、アルゴリズムはより柔軟です。スタンフォード大学は機械学習モデルを使用してユーザーの目の動きの意図を予測し、カーソルが特定の位置に自動的に移動できるようにすることで、脳のタイピング効率を向上させます。臨床実験の限界により、こうしたアルゴリズムのデータ規模はまだ比較的小さく、精度を向上させる必要がある。脳コンピューター＋AIによる人間の変革に熱心なマスク氏は、より実現可能で商業的価値も高いかもしれないこの分野に研究の焦点を当てるかもしれない。

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上述の技術革新から、マスク氏が思い描く「セミロボット」時代には、基礎科学、材料科学、通信技術、および関連するソフトウェアとハ​​ードウェアに対する強い需要があることは容易に理解できる。おそらく、脳コンピューターインターフェースのような爆発的で遠い「大きなトレンド」と比較すると、これらの関連技術の連続的な爆発は、本当の「金鉱」です。

「マトリックス」の狂気の夢を実現しようと急ぐよりも、退屈だが現実的な技術進化の道をたどり、一歩一歩磨きをかけ、鍛えていく方が良い。