فناوری‌های رابط مغز و رایانه و کاربرد هوش مصنوعی در آن
فناوری‌های رابط مغز و رایانه (BCI) تأثیر تحول‌آفرینی در تعامل انسان و رایانه داشته است و قابلیت زیادی برای کاربرد در صنایع مختلف، ازجملة حوزة سلامت دارد. در یادداشت پیشین، ضمن معرفی فناوری‌های رابط مغز و رایانه، شکل‌های مختلفBCI ها، ازجمله رابط‌های تهاجمی، نیمه‌تهاجمی و غیرتهاجمی بررسی شد. پس از آن، به پیشرفت‌های مهم در کاربردهایBCI ، در چندین زمینه، مانند حوزة سلامت، به‌ویژه در توان‌بخشی عصبی ، فناوری کمکی و تقویت شناختی اشاره شد.
در ادامه، به مسائل فناوری مانند افزایش وضوح و دقت سیگنال، افزایش قابلیت اطمینان سیستم و ارتباط با دیگر فناوری‌های موجود پرداخته شد. در یادداشت پیش رو و در ادامة مطالب گذشته، به کاربرد هوش مصنوعی در رابط‌های مغز و رایانه خواهیم پرداخت و در پایان، با بیان مشکلات و تبیین احتمالات آینده، روند نوآوری و پیشرفت بیشتر در رابط‌های مغز و کامپیوتر را روشن خواهیم کرد.
هوش مصنوعی در رابط‌های مغز و رایانه
هدف هوش مصنوعی (AI) تکرار عملکردهای شناختی انسان است. با افزایش دردسترس‌بودن داده‌های سلامت و پیشرفت سریع ابزارهای تجزیه‌وتحلیل، نوعی تغییر پارادایم در حوزة سلامت درحال ایجاد است. BCI و AI در خط مقدم این روشهای درحال ظهورند. استفاده از هوش مصنوعی درBCI ها در سال‌های اخیر، به‌دلیل ظرفیت آن در بهبود دقت و قابلیت اطمینان سیستم‌هایBCI ، توجه زیادی را به خود جلب کرده است.
به‌طور معمول، پارادایم‌های تجربی برای BCI وAI ، مستقل از یکدیگر تصور و اجرا می‌شدند. دانشمندان اکنون ترجیح می‌دهند BCI و هوش مصنوعی را با هم ترکیب کنند، که امکان استفادة مؤثر از سیگنال‌های الکتریکی مغز را برای مانور دستگاه‌های خارجی فراهم می‌کند.
برای افراد با ناتوانی شدید، توسعة BCI می‌تواند مهم‌ترین پیشرفت فناوری در دهه‌های اخیر باشد.BCI ها که نشانة فناوری‌های طراحی‌شده برای برقراری ارتباط با سیستم عصبی مرکزی و اندام‌های حسی عصبی هستند، می‌توانند کانال ارتباطی مستقلی از عضله را برای افراد مبتلا به بیماری‌های نورودژنراتیو، مانند اسکلروز جانبی آمیوتروفیک یا آسیب‌های مغزی اکتسابی فراهم کنند.
تاریخچةBCI ها ارتباط نزدیکی با تلاش برای توسعة روشهای الکتروفیزیولوژیکی جدید، به‌منظور ثبت فعالیت الکتریکی خارج سلولی دارد که توسط تفاوت در پتانسیل الکتریکی حمل‌شده با یون‌ها در سراسر غشای هر نورون ایجاد می‌شود.
خوشبختانه، در پیشرفت‌های اخیر در روشهای هوش مصنوعی، گام‌های بزرگی برداشته شده است و تأیید می‌شود هوش مصنوعی در رمزگشایی و رمزگذاری سیگنال‌های عصبی، بهتر از انسان‌ها عمل می‌کند.
این به هوش مصنوعی امکان فوق‌العاده‌ای می‌دهد تا در پردازش سیگنال‌های مغزی، قبل از رسیدن به پروتز، دستیار ایدئالی باشد. هوش مصنوعی مجموعه‌ای از رویکردهای کلی است که برای مدل‌سازی رفتار هوشمند، از رایانه با کمترین مداخلة انسانی استفاده می‌کند که در نهایت، با عملکرد انسان در برنامه‌های کاربردی خاص تطابق دارد و حتی از آن پیشی می‌گیرد.
هنگامی که از هوش مصنوعی درBCI ها استفاده می‌شود، عوامل داخلی مانند مدت‌زمان و دامنة پالس، فرکانس تحریک، مصرف انرژی توسط دستگاه، تحریک یا تراکم ضبط و خواص الکتریکی بافت عصبی به‌طور مداوم به الگوریتم‌ها ارائه می‌شود. پس از دریافت اطلاعات، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بخش‌های مفید و منطقی را در داده‌ها شناسایی و سپس به‌طور هم‌زمان، نتایج عملکردی مدنظر را تولید کنند.
تاریخچة هوش مصنوعی در نورولوژی (شبکة مغز)
تاریخچة هوش مصنوعی به دهة 1950، با معرفی مدل پرسپترون برمی‌گردد. بااین‌حال، در دهة 1990 بود که روشهای یادگیری ماشینی به‌طور گسترده‌تری استفاده شدند. توسعة ابزارهای یادگیری ماشینی، ازجمله ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی بازگشتی ، به دانشمندان این امکان را داد تا از قدرت محاسباتی موجود در این حوزه برای ساخت مدل‌های آماری مقاوم در برابر تغییرات داده‌ها و استنباط‌های جدید برای مشکلات دنیای واقعی استفاده کنند.
بااین‌حال، می‌توان گفت بزرگ‌ترین پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی تا به امروز، در دهة گذشته اتفاق افتاده است؛ زیرا داده‌ها در مقیاس بزرگ و سخت‌افزار مناسب برای پردازش در دسترس قرار گرفته‌اند و روشهای یادگیری عمیق پیچیده، که هدف آن‌ها تقلید از عملکرد مغز انسان در پردازش داده‌هاست، از نظر محاسباتی امکان‌پذیر شد. یادگیری عمیق اکنون به‌طور گسترده به‌عنوان پایه و اساس هوش مصنوعی معاصر در نظر گرفته می‌شود.
یکی از نمونه‌های اولیة کاربرد ارزش هوش مصنوعی در نورولوژی، تشخیص ضایعات ساختاری مغز در ام‌آرآی است. محدودیت رایج مطالعات هوش مصنوعی بالینی عبارت است از مقدار داده‌های موجود با برچسب‌های بالینی با کیفیت خوب، نسبت به دسترسی به الگوریتم‌های هوش مصنوعی قوی و منابع محاسباتی.
کاربردهای هوش مصنوعی در BCI
پیاده‌سازی هوش مصنوعی درBCI ها، کاربردهای متعددی دارد؛ ازجمله در سیستم‌های پزشکی، ارتباطی و کنترلی. در کاربردهای پزشکی، سیستم‌های AI-BCI برای درمان اختلالات عصبی مانند صرع، بیماری پارکینسون و سکتة مغزی استفاده شده‌اند. برای مثال، سیستم‌های BCI مبتنی‌بر هوش مصنوعی برای تشخیص تشنج‌های صرع و ارائة مداخلة به‌موقع برای جلوگیری یا کاهش شدت تشنج توسعه یافته‌اند.
علاوه‌بر این، سیستم‌های BCI مبتنی‌بر هوش مصنوعی برای تشخیص و درمان بیماری پارکینسون ساخته شده‌اند که در سیستم عصبی تأثیر می‌گذارند و باعث لرزش و مشکل در حرکت می‌شوند. چنین سیستم‌هایی برای تجزیه‌وتحلیل سیگنال‌های مغزی و ارائة بازخورد به بیمار، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
در کاربردهای ارتباطی، سیستم‌های AI-BCI برای افراد مبتلا به اختلالات گفتاری و حرکتی، مانند افرادی که مبتلا به اسکلروز جانبی آمیوتروفیک (ALS) یا سندرم قفل شدگی هستند، توسعه یافته‌اند. چنین سیستم‌هایی برای رمزگشایی سیگنال‌های مغزی کاربر و ترجمة آن‌ها به متن یا خروجی گفتار، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
در سیستم‌های کنترل، سیستم‌های AI-BCI برای کنترل وسایل خارجی، مانند اندام مصنوعی یا ربات‌ها، توسعه یافته‌اند. برای مثال، سیستم BCI مبتنی‌بر هوش مصنوعی، که محققان دانشگاه پیتسبورگ آن را توسعه داده‌اند، به میمون توانایی می‌دهد تا با استفاده از سیگنال‌های مغزی، بازوی رباتیک را کنترل کند. به‌طور مشابه، سیستم‌های BCI مبتنی‌بر هوش مصنوعی برای کنترل اندام‌های مصنوعی در افراد قطع‌عضوشده ایجاد شده‌اند و به آن‌ها امکان می‌دهد تا حرکات پیچیده‌ای مانند گرفتن اشیا یا نوشتن را انجام دهند.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی درBCI ها
پیاده‌سازی هوش مصنوعی درBCI ها در مقایسه با سیستم‌های BCI سنتی، مزایای متعددی دارد. یکی از مزیت‌های اصلی آن، افزایش دقت و قابلیت اطمینان است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های مغز را تجزیه‌وتحلیل کنند و الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است برای چشم انسان قابل مشاهده نباشند. این موضوع به سیستم‌های AI-BCI امکان می‌دهد تا سیگنال‌های مغز را با دقت بیشتری شناسایی و تفسیر کنند و در نتیجه، عملکرد بهتر و خطاهای کمتری داشته باشند.
یکی دیگر از مزایای هوش مصنوعی درBCI ها، سازگاری است. سیستم‌های BCI سنتی قبل از هربار استفاده، نیاز به کالیبراسیون دارند که ممکن است برای کاربر وقت‌گیر و ناخوشایند باشد. از سوی دیگر، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تغییرات سیگنال‌های مغزی کاربر در طول زمان سازگار شوند و نیاز به کالیبراسیون مکرر را کاهش دهند. این موضوع سیستم‌های AI-BCI را برای استفادة طولانی‌مدت، کاربرپسندتر و کاربردی‌تر می‌کند.
علاوه‌بر این، هوش مصنوعی درBCI ها، می‌تواند سرعت پردازش اطلاعات را بهبود بخشد. سیستم‌های BCI سنتی شاید به چند ثانیه یا حتی چند دقیقه برای پردازش و تفسیر سیگنال‌های مغزی نیاز داشته باشند که ممکن است برای کاربردهای فوری بسیار کند باشد. بااین‌حال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سیگنال‌های مغز را در زمان واقعی پردازش و تجزیه‌وتحلیل کنند و ارتباط سریع‌تر و کارآمدتر بین مغز و دستگاه‌های خارجی را امکان‌پذیر می‌کنند.
چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی درBCI ها
باوجود مزایای بالقوه، پیاده‌سازی هوش مصنوعی در BCIها چالش‌های متعددی به‌همراه دارد. یکی از چالش‌های اصلی، نیاز به حجم زیادی از داده‌های آموزشی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای آموزش و بهبود عملکرد خود، به مجموعه‌داده‌های بزرگی نیاز دارند. درمورد BCIها، این به معنای جمع‌آوری مقادیر زیادی از داده‌های مغز از سوژه‌های انسانی است که ممکن است دشوار و وقت‌گیر باشد. علاوه‌بر این، کیفیت و سازگاری داده‌ها در عملکرد الگوریتم هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد؛ زیرا داده‌های نادرست یا ناسازگار ممکن است به پیش‌بینی‌های نادرست و نتایج اعتمادناپذیر منجر شود.
یکی دیگر از چالش‌های هوش مصنوعی درBCI ها، موضوع تفسیرپذیری است. تفسیر الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است دشوار باشد؛ زیرا اغلب بر مدل‌های پیچیدة ریاضی تکیه می‌کنند که درک یا توضیح آن‌ها دشوار است. این موضوع در کاربردهایی مانند تشخیص پزشکی یا تصمیم‌گیری مشکل‌ساز خواهد بود؛ جایی که درک چگونگی رسیدن الگوریتم هوش مصنوعی به نتایج خود اهمیت دارد. محققان درحال کار روی توسعة روش‌هایی برای بهبود تفسیرپذیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مانند تجسم فرایند تصمیم‌گیری یا استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح هستند.
چالش دیگر موضوع حفظ حریم خصوصی و امنیت است.BCI ها شامل جمع‌آوری اطلاعات شخصی حساس مانند داده‌های مربوط به فعالیت مغز هستند که در برابر نقض داده‌ها یا دسترسی غیرمجاز آسیب‌پذیرند. علاوه‌بر این، استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، خطرهای امنیتی جدیدی ایجاد می‌کند؛ مانند حملات خصمانه یا مسمومیت داده‌ها، که در آن، مهاجم می‌تواند داده‌ها را برای تولید پیش‌بینی‌ها یا نتایج نادرست، دست‌کاری کند. محققان درحال توسعة روش‌هایی برای بهبود امنیت سیستم‌هایAI-BCI ، مانند استفاده از روشهای رمزگذاری یا احراز هویت برای محافظت از داده‌ها هستند.
جمع‌بندی
پیاده‌سازی هوش مصنوعی درBCI ها، کاربردهای متعدد و مزایای بالقوه‌ای دارد؛ ازجمله افزایش دقت و قابلیت اطمینان، سازگاری و بهبود سرعت پردازش اطلاعات. بااین‌حال، پیاده‌سازی هوش مصنوعی در BCI چالش‌هایی مانند نیاز به حجم زیادی از داده‌های آموزشی، قابلیت تفسیر و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیتی را به‌همراه دارد. محققان در تلاش‌اند تا به این چالش‌ها رسیدگی کنند و عملکرد و قابلیت استفاده از سیستم‌های AI-BCI را بهبود بخشند و راه را برای پیشرفت‌های آینده در این زمینه، هموار کنند.
همکاری بین‌رشته‌ای بین دانشمندان علوم اعصاب، مهندسان، دانشمندان کامپیوتر و متخصصان پزشکی برای غلبه بر این موانع و پیشرفت در حوزةBCI ها، ضروری است. همکاری‌هایی از این نوع، می‌تواند سبب نوآوری، دانش بهتر فرایندهای مغزی و تسریع در ترجمة فناوری BCI از آزمایشگاه به برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی شود.
در نهایت، پیشرفت‌ها و چشم‌اندازهای آیندة فناوریBCI ، فرصت‌های چشمگیری را برای بهبود کیفیت زندگی افراد دارای نقص ارائه می‌دهد و در عین حال، راه‌های جدیدی را روبه‌اتصال انسان و رایانه باز می‌کند.BCI ها این ظرفیت را دارند که جنبه‌های مختلف زندگی ما را متحول کنند و آیندة فناوری را با تحقیق‌وتوسعة بیشتر، تغییر دهند.
