رابط های مغز و کامپیوتر (BCIs) به سرعت در حال پیشرفت تکنولوژی هایی هستند که مغز انسان را به طور مستقیم به دستگاه های خارجی متصل می کنند.این سیستم ها وعده خوبی برای افزایش حافظه و قابلیت های یادگیری دارند، ارائه راه های جدید برای درمان شرایط عصبی و بهبود عملکرد شناختی، با پر کردن فعالیت عصبی با سخت افزار محاسباتی، BCIs می تواند به طور بالقوه تغییر شکل دهد که ما به دست می آوریم، ذخیره، و اطلاعات را به یاد بیاورد.

رابط های کامپیوتری مغز چیست؟

رابط های مغز و کامپیوتر دستگاه هایی هستند که سیگنال های عصبی را تفسیر می کنند و آنها را به دستورات سیستم های خارجی مانند رایانه ها، اندام های رباتیک یا نرم افزار ترجمه می کنند.معماری بنیادی BCI شامل سه عنصر اصلی است:

  • سخت افزار خرید قانونی - سنسورهای قرار داده شده بر روی پوست سر (EEG) یا به طور مستقیم در قشر (ECoG) که فعالیت الکتریکی از نورون ها را تشخیص می دهد.
  • الگوریتم پردازش قانونی - مدل های یادگیری ماشین که الگوهای رمزگشایی از داده های عصبی خام به دستورات عملی.
  • سیستم برگشت یا خروجی [FLT 1] - یک محرک، نمایش بصری یا عصبی که پاسخ یا تحریک در نظر گرفته شده را ارائه می دهد.

BCIs به طور معمول به عنوان تهاجمی طبقه بندی می شود، جایی که الکترودها به صورت جراحی در بافت مغز یا غیر تهاجمی مانند الکتروانسفالوگرافی (EEG) قرار می گیرند. Invasive BCIs ارائه می دهند وفاداری سیگنال بالاتر اما خطرات جراحی؛ سیستم های غیر تهاجمی امن تر هستند اما از وضوح پایین و تداخل سیگنال رنج می برند.

برای حافظه و یادگیری، BCIs دو مکانیسم اصلی را به کار می برد: [FLT: 1 ] (خواندن مغز برای پردازش فرآیندهای شناختی) و تفسیر [FLT3: (ارائه دقیق الکتریکی یا پالس مغناطیسی برای تنظیم مدارهای عصبی).

برنامه های کاربردی در حافظه و یادگیری

تحقیقات نشان می دهد که BCIs می تواند حافظه و یادگیری را از طریق چندین مسیر متمایز افزایش دهد.هر رویکرد مراحل مختلف پردازش شناختی را هدف قرار می دهد - رمزگذاری، تثبیت و بازیابی.

تقویت حافظه از طریق تحریک هدفمند

یکی از امیدوار کننده ترین برنامه ها استفاده از سیستم های BCI بسته برای تقویت آثار حافظه در طول یادگیری است.در یک آزمایش معمولی، یک یادگیرنده با اطلاعات جدید ارائه می شود در حالی که BCI فعالیت مغز در مناطقی مانند هیپوکامپ یا قشر پیش پیشانی را نظارت می کند که الگوهای مرتبط با رمزگذاری موفق را تشخیص می دهد، یک انفجار کوتاه از تحریک مستقیم ترانسکوک فعلی (S) یا مطالعه طولانی مدت را برای تقویت اتصالات عصبی نشان می دهد.

نوروفیدبک برای تمرکز و بازگشت

Neurofeedback یک روش غیر تهاجمی BCI است که بازخورد زمان واقعی را به افراد در مورد فعالیت های مغز خود ارائه می دهد، به عنوان مثال، کاربر یک سربند EEG را در هنگام مطالعه می کند. سیستم یک شاخص بصری (به عنوان مثال، نوار یا موج) نشان می دهد که سطح فعلی خود را از [FLT:] گروه قدرت مرتبط با آموزش حافظه (F) به تدریج می تواند به صورت گروهی (F) نشان دهد که به طور مداوم (FLT3) استفاده از طریق هدایت می کنند.

آموزش افزوده با سیستم های سازگار

BCIs همچنین می تواند به عنوان یک دستیار یادگیری سازگار عمل کند.یک سیستم آموزش هوشمند یکپارچه با BCI می تواند تشخیص دهد که یک دانش آموز گیج، خسته، یا تجربه اضافه بار شناختی است، سپس مشکل، سرعت یا فرمت مواد را در زمان واقعی تنظیم می کند، به عنوان مثال، اگر BCI تشخیص بالا [FLT:] پیش بینی فعالیت [F:1LT - 40٪ از نمونه های فشرده سازی یک سیستم عامل عامل عامل عامل عامل عامل یا کاهش می تواند به چالش برانگیز باشد.

طراحی BCI های موثر برای بهبود شناختی

ایجاد BCI که حافظه و یادگیری را به طور قابل اعتماد افزایش می دهد، نیازمند توجه دقیق به سخت افزار، نرم افزار و ایمنی است. اجزای زیر برای هر سیستم آماده سازی تولید حیاتی هستند.

سنسور های High-Resolution

به طور دقیق گرفتن سیگنال های عصبی مربوط به حافظه و یادگیری، سنسورهای با وضوح زمانی و فضایی بالا را می طلبد.[۵] برای سیستم های غیر تهاجمی، کلاه های EEG مدرن خشک می توانند تا ۵۱۲ هرتز با کانال های یادگیری ۱۶-۶۴ هرتز نمونه بگیرند، ارائه دانه های کافی برای رمزگشایی توجه و حالت های پمپ حافظه، آرایه هایی مانند کاوشگرهای عصبی می توانند از هزاران نورون به طور همزمان ضبط شوند (Fuling تجهیزات طبیعی:LTF).

الگوریتم های رمزگذاری قوی

الگوریتم قلب BCI برای ارتقاء حافظه است، سیستم باید نه تنها دستورات ساده را رمزگشایی کند، بلکه حالت های شناختی پیچیده را نیز به طور مداوم از یادگیری عمیق استفاده کند - به ویژه شبکه های عصبی پیوسته و مکرر - برای نقشه برداری الگوهای EEG یا افزایشی برای دسته هایی مانند "کدگیری موفق"، "تلاش های اکتشافی" یا "انتقال چربی" اجازه می دهد تا این مدل ها را با استفاده از روش های جدید برای کالیبراسیون، مانند "نقسیم سازی های ضروری" در این روش های کاربردی، در سان.

تکنیک های تحریک ایمن

هنگام استفاده از تحریک برای افزایش حافظه، ایمنی مهم است. متداول ترین تکنیک ها عبارتند از:

  • تحریک مستقیم فعلی (tDCS) - جریان ثابت ضعیف (1-2 mA) اعمال شده در پوست سر می تواند تحریک پذیری cortical را در مناطق هدف افزایش دهد.
  • تحریک متناوب فعلی (tACS) - جریان سینوسی را برای تحریک نوسانات مغز به یک فرکانس مطلوب (به عنوان مثال،ta برای رمزگذاری حافظه) اعمال می کند.
  • سونوگرافی استفاده شده - یک روش غیر تهاجمی در حال ظهور است که می تواند ساختارهای عمیق مغز مانند هیپوکامپ را با دقت میلی متر تنظیم کند.

تمام این روش ها نیاز به پایبندی دقیق به محدودیت های ایمنی دارند، زیرا تراکم فعلی بیش از حد می تواند باعث آسیب بافت شود. بدن های تنظیم کننده مانند FDA شروع به پاک کردن سیستم های خاص BCI برای توانبخشی شناختی، نشان دادن حرکت به سمت پذیرش بالینی.

چالش ها و ملاحظات اخلاقی

علی رغم پیشرفت سریع، چندین مانع باید قبل از اینکه BCIs به ابزارهای گسترده برای حافظه و پیشرفت یادگیری تبدیل شود، برطرف شوند.

ایمنی و ثبات طولانی مدت

BCI های غیر تهاجمی با مسائل مربوط به بی ثباتی مواجه هستند، حتی بهترین الکترود ها می توانند باعث ایجاد گلیوز (scarring) در اطراف سایت ایمپلنت شوند، کیفیت سیگنال را در طول ماه ها کاهش دهند، اما سیستم های غیر تهاجمی از این امر اجتناب می کنند اما از مصنوعات حرکتی و تنوع در طول جلسات رنج می برند.تحقیقات در پوشش های غیر قابل اعتماد و اهداف الکترونیکی زیست پذیر برای کاهش پاسخ بافت، اما ثبات طولانی مدت (هنوز) پایدار است.

حریم خصوصی داده های عصبی

BCIs به طور ذاتی اطلاعات شخصی و شناختی را که فراتر از بیومتریک معمولی است، به دست می آورد. [۱] یک مهاجم می تواند به طور تئوری خاطرات، حالات یا نیت کاربر را بازسازی کند، این باعث حرکت برای (FLT:0: NLT: Nneural data Rights [FLT ۱] شده است، با شیلی تصویب یک قانون در سال ۲۰۲۰ که داده های مغز را به عنوان یک دسته جداگانه از اطلاعات شخصی و شرکت های عصبی که متعهد به اجرای اطلاعات محافظت از کاربر هستند، و یا سوء استفاده از اطلاعات قوی در مورد استفاده از اطلاعات محافظت از اطلاعات و سوء استفاده از اطلاعات.

پرسش های اخلاقی در مورد افزایش و توافق

اگر BCIs بتواند حافظه را تا 20 تا 30 درصد افزایش دهد، باید یک درمان پزشکی یا یک ارتقاء عملکرد شناختی در نظر گرفته شود؟ خط بین درمان برای شرایطی مانند آلزایمر و "cosmetic" افزایش برای افراد سالم مبهم است؛ نگرانی هایی در مورد تشدید نابرابری وجود دارد: افراد ثروتمند ممکن است آموزش BCI را که آنها را مزایای علمی و حرفه ای می دهد، همچنین رضایت بخش های پیچیده ای را برای کودکان فراهم می کند.

مسیر های آینده

دهه بعد احتمالا BCIs را برای حافظه و یادگیری حرکت از آزمایشگاه ها به کلاس ها و کلینیک ها مشاهده می کند.

  • سیستم های حلقه ای از دست رفته که خواندن و نوشتن فعالیت عصبی را به طور خودکار، بدون دخالت کاربر ترکیب می کنند.
  • BCI های چند منظوره که EEG، طیفوسکوپی نزدیک به مادون قرمز (fNIRS) را ادغام می کنند و ردیابی چشم برای ساخت یک تصویر غنی تر از حالت شناختی است.
  • هدست های نوروفیدبک درجه [FLT 1] که به راحتی به عنوان هدفون و ارائه بینش عملی برای دانش آموزان و متخصصان است.
  • Integration با واقعیت مجازی و افزوده [FLT 1] برای ایجاد محیط های یادگیری همه جانبه که با الگوهای عصبی هر کاربر سازگار است.

از آنجایی که این تکنولوژی ها بالغ هستند، توسعه دهندگان باید ایمنی کاربر، حریم خصوصی داده ها و دسترسی عادلانه به همکاری بخش صلیب بین دانشمندان علوم اعصاب، مهندسان، اخلاق دانان و مربیان را برای بهره برداری از پتانسیل کامل BCIs برای افزایش حافظه و توانایی های یادگیری انسان ضروری می کنند.

با در نظر گرفتن چالش های سر و ساختمان بر پایه های علمی قوی، رابط های مغز و کامپیوتر می توانند چگونگی یادگیری و به یاد آوردن، باز کردن درها به قابلیت های شناختی که زمانی مسائل علمی تخیلی بود.