IA e impianti cerebrali: il prossimo passo per le interfacce neurali

Gli impianti cerebrali non appartengono più soltanto alla fantascienza. Sistemi sperimentali possono decodificare determinati segnali del cervello per comandare, per esempio, un computer. I risultati riguardano compiti e partecipanti specifici, non una capacità illimitata di leggere ogni intenzione umana.

Questi sistemi si chiamano interfacce cervello-computer, o BCI, e creano un canale di comunicazione tra attività cerebrale e dispositivi esterni. Neuralink è una delle aziende più note del settore e sviluppa un’interfaccia impiantabile.

Le BCI sono studiate dagli anni Sessanta. I progressi dell’intelligenza artificiale hanno migliorato la decodifica dei segnali neurali e consentito importanti dimostrazioni pratiche, anche per persone con disabilità. Restano però sfide tecniche e cliniche prima di un impiego più ampio.

Applicazioni Attuali e Scoperte

Nel 2023 gran parte dello sviluppo delle BCI impiantabili avveniva ancora nei laboratori e negli studi clinici. L’IA aveva tuttavia contribuito a dimostrarne la possibile utilità per alcune persone con disabilità.

IA e impianti cerebrali per comunicare e comandare movimenti

Circa 1,3 miliardi di persone nel mondo convivono con una disabilità significativa. Le interfacce assistite dall’IA potrebbero aiutare ad affrontare determinate difficoltà di comunicazione o mobilità; non eliminano completamente tutte le limitazioni di tutte queste persone.

In due studi pubblicati nell’agosto 2023 su Nature, gruppi di Stanford e dell’Università della California a San Francisco hanno presentato interfacce che permettevano a due donne paralizzate di comunicare. I sistemi decodificavano l’attività associata ai tentativi di parlare. Modelli informatici, compresi modelli linguistici, contribuivano a generare testo o una voce sintetica. Non si trattava del ripristino della voce naturale.

A Stanford, Pat Bennett, allora sessantottenne, ha ricevuto quattro piccole matrici di microelettrodi in regioni cerebrali legate al linguaggio parlato. Il software trasformava i suoi tentativi di parlare in testo. Il gruppo dell’UCSF ha usato un’interfaccia diversa sulla superficie del cervello di Ann, che poteva comandare una voce sintetica e i movimenti del viso di un avatar. Ann aveva 30 anni quando era stata colpita dall’ictus che aveva provocato la paralisi, non al momento dello studio. Entrambi i lavori hanno migliorato vocabolario disponibile, velocità di decodifica e precisione rispetto ai sistemi precedenti.

IA e microelettronica nella ricerca sui disturbi cerebrali

La stimolazione elettrica mediante impianti può aiutare nel trattamento dell’epilessia e del Parkinson, modulando l’attività neurale anomala. L’Università di Toronto ha riunito ingegneri elettrici e informatici, clinici, neuroscienziati ed esperti di materiali e dati. Il gruppo studia, tra l’altro, una neuromodulazione più precisa e meno dispendiosa in termini energetici.

Con l’apprendimento profondo, il gruppo cerca di riconoscere caratteristiche dei segnali e biomarcatori difficili da individuare, per scegliere meglio quando stimolare. Tra i possibili impieghi futuri figurano le condizioni seguenti; non significa che tutte queste applicazioni siano già trattamenti consolidati:

• Dolore cronico
• Depressione
• Demenza
• Malattia di Alzheimer
• Disturbi del sonno

Lo studio di Neuralink sull’uomo

Nel 2023 Neuralink ha ricevuto dalla FDA statunitense l’autorizzazione per il suo primo studio sull’uomo. A settembre ha annunciato il reclutamento dopo l’approvazione del comitato etico competente. L’autorizzazione a uno studio non equivale a un’autorizzazione alla vendita. Le questioni di sicurezza facevano parte della valutazione di questo dispositivo sperimentale.

Lo studio PRIME, Precise Robotically Implanted Brain-Computer Interface, cercava persone paralizzate a causa di lesioni del midollo spinale cervicale o sclerosi laterale amiotrofica. L’opuscolo indicava circa sei anni di partecipazione e controlli. Un robot chirurgico avrebbe inserito i fili dell’impianto senza fili. Lo scopo era valutarne sicurezza e funzionalità iniziale nel comandare un computer tramite segnali cerebrali.

Musk ha descritto ambizioni più ampie, anche riguardo ad autismo, depressione e schizofrenia. Queste dichiarazioni non dimostravano che Neuralink potesse trattare tali condizioni, che non erano lo scopo dello studio PRIME. Dopo le prove precliniche sugli animali, nel 2023 l’azienda reclutava persone paralizzate per il suo primo studio sull’uomo.

Progressi Tecnologici e Scientifici

Negli ultimi decenni, sono state condotte ricerche rivoluzionarie nel campo delle BCI, che forniscono un collegamento di comunicazione diretto tra il cervello e un computer. Ora, l’AI ha portato questo ancora più avanti grazie alla sua capacità di analizzare dati complessi e generare output simili a quelli umani.

Le prime interfacce sperimentali per la comunicazione erano lente e limitate. I progressi delle neuroscienze e del calcolo hanno consentito sistemi più rapidi, potenzialmente utili per futuri ausili alla comunicazione o al controllo motorio. Gli impianti per il linguaggio descritti qui restavano sperimentali: gli studi non dimostravano la disponibilità commerciale di impianti in grado di ripristinare tutte le funzioni sensoriali e motorie.

I sistemi trasformano i segnali associati ai tentativi di parlare in testo. Nello studio di Stanford, il tasso di errore sulle parole era del 9,1% con un vocabolario limitato a 50 parole, cioè 2,7 volte meno errori rispetto a una precedente interfaccia comparabile. Con il vocabolario molto più ampio di 125.000 parole, il tasso era del 23,8%. La velocità raggiungeva 62 parole al minuto, contro circa 160 nella conversazione naturale: un progresso importante, ma ancora nettamente inferiore al parlato ordinario.

Questo lavoro dello studio BrainGate2 utilizzava una rete neurale ricorrente per decodificare il parlato. Un’analisi separata distingueva 33 movimenti della bocca e del viso con una precisione del 92%, usando un classificatore bayesiano ingenuo. Il dato non descriveva quindi l’accuratezza del testo libero né quella di una rete ricorrente capace di riconoscere qualsiasi movimento facciale.

Dato che la decodifica del comportamento o dello stato cognitivo dai segnali neurali è fondamentale per la ricerca BCI, il deep learning è emerso come metodo in molti compiti di machine learning come la segmentazione delle immagini e il riconoscimento vocale. Il suo successo ha portato al suo utilizzo nella previsione di output comuni, inclusi movimento, parlato e visione.

All’Università del Texas ad Austin è stato sviluppato anche un decodificatore semantico non invasivo basato su un modello Transformer, l’architettura usata anche in sistemi come ChatGPT e l’allora Bard. Durante l’addestramento i partecipanti ascoltavano racconti in uno scanner per risonanza magnetica funzionale. Il sistema generava poi testo che coglieva parte del significato di nuovi racconti ascoltati o immaginati, non una trascrizione affidabile parola per parola. Erano necessari addestramento individuale e collaborazione del partecipante: non era un lettore universale di pensieri utilizzabile di nascosto.

Come abbiamo visto, l’uso dell’AI sta davvero aiutando enormemente la ricerca neuroscientifica. Tuttavia, ci sono alcune considerazioni da tenere in conto quando si opera in questo settore in rapida evoluzione.

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Considerazioni Etiche, sulla Privacy e sulla Sicurezza

Lo sviluppo delle interfacce cerebrali e dell’IA apre importanti possibilità per chi necessita di assistenza. Solleva però anche questioni di sicurezza, riservatezza e responsabilità.

In parole semplici, i sistemi AI sono soggetti a errori e malfunzionamenti, proprio come qualsiasi altra tecnologia, il che può comportare risultati potenzialmente dannosi. Costruiti su algoritmi complessi che elaborano enormi quantità di dati, i sistemi AI sono anche vulnerabili a hacking e manipolazioni. Inoltre, i dati su cui vengono addestrati possono contenere bias intrinseci che portano a risultati discriminatori.

Gli investimenti crescenti nei sistemi che analizzano l’attività cerebrale e conservano dati neurali hanno spinto l’UNESCO a lanciare un allarme sui rischi per i diritti umani e a chiedere una governance mondiale della neurotecnologia. Questo non significava che i sistemi sapessero già leggere liberamente tutti i pensieri.

«La promessa potrebbe avere un costo elevato per i diritti umani e le libertà fondamentali, se abusata. La neurotecnologia può influire sulla nostra identità, autonomia, riservatezza, sentimenti, comportamenti e benessere complessivo».

– Gabriela Ramos, vicedirettrice generale dell’UNESCO per le scienze sociali e umane.

Nel 2023 l’organizzazione delle Nazioni Unite per l’educazione, la scienza e la cultura annunciava l’avvio dello sviluppo di un quadro etico universale per la neurotecnologia.

Ramos temeva che la tecnologia toccasse l’essenza stessa dell’essere umano. Mariagrazia Squicciarini, autrice principale di un rapporto UNESCO sull’innovazione nella neurotecnologia, descriveva l’aggiunta dell’IA come una neurotecnologia potenziata dagli steroidi. La metafora sottolineava la forte accelerazione dello sviluppo.

Il rapporto UNESCO del 2023 indicava che i finanziamenti privati annui alla neurotecnologia erano aumentati di 22 volte tra il 2010 e il 2020, raggiungendo 7,3 miliardi di dollari nel 2020. Le innovazioni misurate attraverso i brevetti erano cresciute di circa 20 volte tra il 2000 e il 2020, quindi in un periodo diverso. L’articolo citava inoltre una previsione storica di un mercato dei dispositivi superiore a 24 miliardi di dollari entro il 2027, non un fatturato già realizzato.

L’analisi dei dati cerebrali mediante IA rende più importante proteggere la riservatezza mentale. Sono stati riportati casi di lavoratori in Cina che indossano copricapi per stimare determinati stati emotivi; tali stime non dimostrano una lettura completa e affidabile delle emozioni. Negli Stati Uniti, la ricerca finanziata in ambito militare esplora tra l’altro interfacce per comandare dispositivi e possibili applicazioni cognitive o terapeutiche.

Sono state sollevate anche preoccupazioni etiche riguardo all’impatto delle BCI sulla società. Molti temono che dare un accesso senza precedenti ai cervelli delle persone possa trasformare le possibilità distopiche in realtà.

Aziende e organizzazioni che sviluppano interfacce neurali

Ecco alcuni operatori delle interfacce cerebrali e neurali. Le loro tecnologie comprendono sia impianti sia sistemi non invasivi con funzioni differenti:

1. Neuralink

Neuralink, fondata da Elon Musk, sviluppa impianti senza fili che registrano l’attività neurale per comandare dispositivi esterni. L’articolo del novembre 2023 riportava altri 43 milioni di dollari di finanziamento come ampliamento di un round guidato da Founders Fund, di cui Peter Thiel è cofondatore.

Nel giugno 2023 era stata riportata una valutazione di circa cinque miliardi di dollari. Il fatturato annuo stimato di 115,7 milioni indicato da Growjo era una stima esterna, non ricavi certificati pubblicati da Neuralink. Nel novembre 2023 parlamentari statunitensi chiesero alla SEC di indagare sulle dichiarazioni dell’azienda relative ai decessi degli animali usati nei test. L’articolo riportava allora la previsione di Musk secondo cui la commercializzazione era ancora distante anni: non era un calendario autorizzato.

2. Synchron

Synchron, con sede a New York, sviluppa un’interfaccia che registra segnali cerebrali attraverso un vaso sanguigno per comandare un computer. È un sistema di comunicazione e controllo, non una terapia di neuromodulazione. Nel gennaio 2023 sono stati pubblicati i risultati dello studio SWITCH su quattro persone con paralisi grave, incentrato su sicurezza e fattibilità.

Il dispositivo viene introdotto attraverso il sistema vascolare e registra segnali vicino alla corteccia. Durante dodici mesi di osservazione di quattro partecipanti non sono stati rilevati eventi avversi gravi correlati al dispositivo. Ciò non significa assenza di qualsiasi effetto indesiderato o rischio. L’articolo citava 135,7 milioni di dollari di finanziamenti complessivi secondo CB Insights e il sostegno di investitori legati a Jeff Bezos e Bill Gates. Il fatturato annuo di 37,3 milioni di dollari indicato da Growjo era una stima esterna non confermata da conti certificati pubblicati dall’azienda.

3. Blackrock Neurotech

Questa azienda privata sviluppa sistemi neurotecnologici, comprese le BCI. Nel giugno 2022 Blackrock Neurotech annunciava 30.000 giornate-paziente cumulative di ricerca con i suoi impianti, sommate tra più partecipanti. Non erano 30.000 giorni di ricovero di un’unica persona. Il cofondatore e presidente Florian Solzbacher riteneva allora la tecnologia pronta per passare dal laboratorio alle case dei pazienti. La valutazione dell’azienda non costituiva un’autorizzazione generale alla vendita.

Nel 2021 l’azienda ha raccolto dieci milioni di dollari di finanziamenti da investitori tra cui re.Mind Capital di Christian Angermayer, Peter Thiel, Tim Sievers e University Venture Fund II di Sorenson Impact.

4. BrainGate

Il consorzio di ricerca BrainGate ha creato un impianto cerebrale che contiene un cluster di 100 elettrodi appuntiti, impiantato chirurgicamente nel cervello. Il suo sistema BCI è progettato per consentire a chi è paralizzato di controllare arti robotici o computer con i propri pensieri. L’obiettivo finale di BrainGate è ripristinare mobilità, comunicazione e indipendenza per le persone con tetraplegia.

5. Precision Neuroscience

Nel giugno 2023 Precision Neuroscience ha annunciato le prime procedure su esseri umani per mappare i segnali cerebrali. Uno dei suoi fondatori aveva in precedenza cofondato Neuralink. La Layer 7 Cortical Interface è una matrice di elettrodi per la superficie cerebrale più sottile di un capello. Le registrazioni temporanee durante interventi chirurgici non dimostravano ancora l’efficacia di un impianto permanente nell’uso quotidiano.

Nel gennaio 2023 l’azienda ha raccolto 41 milioni di dollari, portando i finanziamenti complessivi a 53 milioni in meno di due anni. Sviluppava tra l’altro un metodo poco invasivo per inserire l’interfaccia attraverso una piccola fessura nel cranio.

6. Kernel

Kernel, fondata da Bryan Johnson, sviluppa il sistema non invasivo Kernel Flow. Utilizza la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso risolta nel tempo, TD-fNIRS, per misurare variazioni associate all’attività cerebrale.

Secondo l’azienda, Kernel Flow è un dispositivo indossabile e multimodale per la neuroimmagine, configurabile in pochi minuti. Combina misure ottiche della risposta emodinamica con EEG. La TD-fNIRS rileva variazioni dell’ossigenazione del sangue associate all’attività cerebrale: non è un impianto e non legge direttamente i pensieri.

7. Neurable

Neurable sviluppa interfacce non invasive basate sull’EEG. La sua ricerca ha esplorato tra l’altro i videogiochi e l’interazione uomo-computer nella realtà aumentata e virtuale. Gli impieghi di ricerca e le possibili applicazioni cliniche non equivalgono a trattamenti medici approvati.

8. CTRL-labs

La startup che sviluppava interfacce neurali non invasive è stata acquisita nel 2019 da Facebook, poi diventata Meta. Il prezzo non è stato comunicato ufficialmente; le stime di stampa arrivavano a un miliardo di dollari. I prototipi del braccialetto, presentati anche nel 2018, misurano segnali elettrici muscolari al polso mediante elettromiografia. L’obiettivo è comandare dispositivi attraverso intenzioni di movimento e gesti minimi, non leggere direttamente tutti i pensieri tramite un impianto cerebrale.

Prospettive Future e Sfide

Le interfacce cerebrali assistite dall’IA sono importanti strumenti neuroscientifici. Potrebbero migliorare determinati trattamenti e ausili. I risultati ottenuti nei partecipanti agli studi sono promettenti, ma il loro significato varia secondo la tecnologia e l’applicazione esaminata.

Ricercatori finanziati dalla DARPA statunitense studiano segnali associati ai disturbi dell’umore e la stimolazione delle reti cerebrali. I lavori presentati nel 2018 riguardavano tra l’altro la decodifica dell’umore e la stimolazione a circuito aperto, come passi verso futuri sistemi con retroazione a circuito chiuso. Non dimostravano che gli impianti potessero già nel 2017 riportare automaticamente ogni paziente a uno stato sano senza supervisione medica.

Altre ricerche riguardano il comando di arti protesici e la modulazione dell’attività neurale anomala. Il neurofeedback può fornire riscontri in tempo reale per imparare a modificare alcuni segnali, con risultati dipendenti dall’applicazione. Sono state esplorate anche comunicazioni sperimentali tra cervelli, che non costituiscono uno scambio generale e fluido di pensieri.

Un’altra possibilità futura è il potenziamento cognitivo in persone prive di necessità terapeutiche. Una stimolazione mirata potrebbe influenzare alcune funzioni legate ad attenzione, memoria o apprendimento. Resta una prospettiva di ricerca, non una capacità generale dimostrata degli impianti cerebrali assistiti dall’IA.

Le possibilità di potenziamento umano sollevano anche questioni etiche di accessibilità e riservatezza.

Secondo il sondaggio del Pew Research Center pubblicato nel 2022, il 78% degli americani non desiderava un impianto per il potenziamento cognitivo, mentre il 20% lo desiderava. La domanda non riguardava tutti gli impieghi terapeutici. In un’indagine precedente circa due terzi rifiutavano già un chip per migliorare fortemente concentrazione ed elaborazione delle informazioni. Sei persone su dieci ritenevano che, in caso di diffusione degli impianti, la maggior parte avrebbe subito pressioni per adottarli.

In queste domande sul potenziamento cognitivo, il 52% riteneva che gli accessi degli hacker ai dati personali sarebbero stati frequenti se gli impianti fossero diventati comuni. Preoccupavano anche cambiamenti cerebrali indesiderati e guasti. L’83% chiedeva inoltre standard di prova più elevati rispetto a quelli dei dispositivi medici, anziché gli stessi standard.

Ciò dimostra la necessità di trovare il giusto equilibrio per sbloccare il notevole potenziale dei chip cerebrali AI, salvaguardando al contempo la salute, la sicurezza e i valori fondamentali degli individui e della società nel suo complesso.

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Conclusione

Le interfacce cervello-computer con IA, compresi i modelli linguistici, migliorano l’elaborazione dei segnali neurali. Alcune dimostrazioni hanno aiutato persone paralizzate a comunicare o comandare dispositivi esterni. Non si tratta di lettura illimitata del pensiero né del completo ripristino di ogni capacità motoria.

Le possibilità sono importanti, ma sicurezza, riservatezza e conseguenze etiche richiedono una valutazione attenta. Studi rigorosi, informazioni trasparenti e controlli continui sono necessari per determinarne benefici e rischi.

Nel complesso, le potenziali applicazioni dei chip cerebrali alimentati dall’AI sono vaste e le loro implicazioni sono profonde.

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