Как искусственный интеллект изучил мозг людей и что это значит для будущего науки

Как искусственный интеллект изучил мозг людей и что это значит для будущего науки

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.В то время, как размышление, принятие решений и т.п. сравнительно со способностями человеческого мозга у машин далеки от идеала (не идеальны они, разумеется, и у людей), в недавнее время было сделано несколько важных открытий в области технологий ИИ и связанных с ними алгоритмов. Важную роль играет увеличивающееся количество доступных для обучения ИИ больших выборок разнообразных данных.Область ИИ пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге. Вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ притягивают интересующихся людей, занимающихся философией.Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений, которые трудны к пониманию и сложно алгоритмизируются вручную.Растут надежды корпораций, исследователей и обычных людей на машинное обучение для получения решений задач, не требующих от человека описания конкретных алгоритмов. Много внимания уделяется подходу «чёрного ящика». Программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объёмами данных, занимает у разработчиков очень много времени. Даже когда нам удаётся написать код, обрабатывающий большое количество разнообразных данных, он зачастую получается очень громоздким, трудноподдерживаемым и тяжело тестируемым (из-за необходимости даже для тестов использовать большое количество данных).Современные технологии машинного обучения и ИИ вкупе с правильно подобранными и подготовленными «тренировочными» данными для систем могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас.

Связанные вопросы и ответы:

Какие технологии использует искусственный интеллект для изучения мозга людей

В последнее время мы. Он применяется практически везде: от сферы высоких технологий и сложных математических вычислений до медицины, автомобилестроения и даже при работе смартфонов. Технологии, лежащие в основе работы ИИ в современном представлении, мы используем каждый день и порой даже можем не задумываться об этом. Для обучения искусственного интеллекта используется машинное и глубинное обучение, а произведения, созданные нейросетями, продают за миллионы долларов. Но что такое искусственный интеллект? Как он работает? И представляет ли опасность?



BB скоро будет везде!

Что такое искусственный интеллект

Для начала давайте определимся с терминологией. Если вы представляете себе искусственный интеллект, как что-то, способное самостоятельно думать, принимать решения, и в целом проявлять признаки сознания, то спешим вас разочаровать. Практически все существующие на сегодняшний день системы даже и близко не «стоят» к такому определению ИИ. А те системы, что проявляют признаки подобной активности, на самом деле все-равно действуют в рамках заранее заданных алгоритмов.

Порой алгоритмы эти, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Но они «лучшие в своем деле». К тому же системы ИИ продолжают совершенствоваться. Да и устроены они совсем небанально. Даже если откинуть тот факт, что современный ИИ далек от совершенства, он имеет с нами очень много общего.

Как работает искусственный интеллект

В первую очередь ИИ может выполнять свои задачи (о которых чуть позже) и приобретать новые навыки благодаря глубокому машинному обучению. Этот термин мы тоже часто слышим и употребляем. Но что он означает? В отличие от «классических» методов, когда всю необходимую информацию загружают в систему заранее, алгоритмы машинного обучения заставляют систему развиваться самостоятельно, изучая доступную информацию. Которую, к тому же, машина в некоторых случаях тоже может искать самостоятельно.

Например, чтобы создать программу для обнаружения мошенничества, алгоритм машинного обучения работает со списком банковских транзакций и с их конечным результатом (законным или незаконным). Модель машинного обучения рассматривает примеры и разрабатывает статистическую зависимость между законными и мошенническими транзакциями. После этого, когда вы предоставляете алгоритму данные новой банковской транзакции, он классифицирует ее на основе шаблонов, которые он подчерпнул из примеров заранее.

Как правило, чем больше данных вы предоставляете, тем более точным становится алгоритм машинного обучения при выполнении своих задач.особенно полезно при решении задач, где правила не определены заранее и не могут быть интерпретированы в двоичной системе. Возвращаясь к нашему примеру с банковскими операциями: по-факту на выходе у нас двоичная система исчисления: 0 — законная операция, 1 — незаконная. Но для того, чтобы прийти к такому выводу системе требуется проанализировать целую кучу параметров и если вносить их вручную, то на это уйдет не один год. Да и предсказать все варианты все-равно не выйдет. А система, работающая на основе глубокого машинного обучения, сумеет распознать что-то, даже если в точности такого случая ей раньше не встречалось.

Глубокое обучение и нейронные сети

В то время, как классические алгоритмы машинного обучения решают многие проблемы, в которых присутствует масса информации в виде баз данных, они плохо справляются с, так сказать, «визуальными и аудиальными» данными вроде изображений,

Например, создание модели прогнозирования рака молочной железы с использованием классических подходов машинного обучения потребует усилий десятков экспертов в области медицины , программистов и математиков,- заявляет исследователь в сфере ИИ Джереми Говард. Ученые должны были бы сделать много более мелких алгоритмов для того, чтобы машинное обучение справлялось бы с потоком информации. Отдельная подсистема для изучения рентгеновских снимков, отдельная — для МРТ, другая — для интерпретации анализов крови, и так далее. Для каждого вида анализа нам нужна была бы своя система. Затем все они объединялись бы в одну большую систему… Это очень трудный и ресурсозатратный процесс.

Искусственный интеллект (ИИ) использует несколько технологий для изучения мозга человека, включая:

• Машинное обучение: это процесс, при котором алгоритмы ИИ анализируют большие объемы данных и обучаются на них.
• Глубинное обучение: это более сложный процесс, при котором алгоритмы ИИ обучаются на основе данных, полученных из различных источников, включая тексты, изображения и видео.
• Магнитно-резонансная томография (МРТ): это метод, который использует магнитные поля и радиоволновое излучение для создания подробных изображений мозга.
• Электроэнцефалография (ЭЭГ): это метод, который измеряет электрические сигналы, которые генерируются мозгом, чтобы изучать его функционирование.
• Functional magnetic resonance imaging (fMRI): это метод, который использует магнитные поля и радиоволновое излучение для создания изображений мозга, которые отображают его функционирование.

Искусственный интеллект также использует другие технологии, такие как:

• Deep learning: это подотрасль машинного обучения, которая использует нейронные сети для анализа и обучения на данных.
• Natural language processing (NLP): это подотрасль информатики, которая занимается анализом и обработкой естественного языка.

Все эти технологии позволяют ИИ изучать мозг человека и улучшать свои навыки, такие как:

• Распознавание образов: ИИ может использовать МРТ и ЭЭГ для распознавания различных образов в мозге, включая болезни и повреждения.
• Анализ эмоций: ИИ может использовать fMRI и NLP для анализа эмоций и их влияния на мозг.

Какие открытия были сделаны благодаря использованию искусственного интеллекта в исследовании мозга

В середине 20 века, искусственный интеллект начал свой увлекательный путь, заложив основы для будущего цифровой эпохи. Это был период интенсивного исследования и экспериментов, который сформулировал фундаментальные принципы развития ИИ.

Одним из ранних исследователей и создателей искусственного интеллекта был американский математик Аллен Ньюэлл и английский логик Герберт Саймон, которые в 1956 году представили первую программу, способную имитировать человеческое мышление. Их идея заключалась в создании программного обеспечения, основанного на символической обработке информации, что стало первым шагом в создании искусственного интеллекта.

В то же время, исследователи разрабатывали первые нейронные сети, пытаясь имитировать работу человеческих мозгов. Это привело к созданию первых персептронов — искусственных нейронных сетей, которые способны обучаться и выполнять задачи, аналогичные работе нервных клеток человеческого мозга.

Также принято считать, что Алан Тьюринг одним из первых людей, предложил концепцию машины, которая могла бы имитировать любую человеческую мысль.

Однако в середине 20 века искусственный интеллект столкнулся с ограничениями вычислительной мощности и доступности данных. Сложные алгоритмы и ограниченные ресурсы не позволяли полностью раскрыть потенциал искусственного интеллекта.

Тем не менее, идеи, заложенные в середине 20 века, стали отправной точкой для дальнейшего развития искусственного интеллекта. Этот период показал, что ИИ — это не просто утопическая фантастика, но реальная область, которая потенциально может изменить мир.

Каковы перспективы применения результатов исследования мозга людей в медицине

В настоящее время в систему методов диагностики состояния мозга, наряду с традиционными неврологическими и современными аппаратурными методами (ЭЭГ, РЭГ, МРТ, КТ и др.), в клиническую практику широко внедрен метод нейропсихологической диагностики. В качестве теоретической основы нейропсихологического метода принята теория системной динамической локализации высших психических функций (ВПФ), а его непосредственной методологической основой является учение о нейропсихологическом синдроме (А.Р.Лурия).

Исследование высших психических функций чрезвычайно актуально в связи с распространенностью инсультов и черепно-мозговых травм с крайне тяжелыми последствиями и инвалидизацией, а также ростом числа детей с задержками развития и нарушением когнитивных функций. На этот процесс влияет целый ряд факторов, к числу которых можно отнести ухудшение экологической и социальной обстановки, недостатки медицинской помощи при родах и улучшение методов выхаживания детей после родовых осложнений.

Уникальность метода состоит в том, что он совмещает в себе психологический анализ ВПФ и одновременно с этим выявляет состояние мозговых структур, участвующих в реализации психических функций. Тем самым исследуется класс феноменов, недоступных неврологическому исследованию, и оценивается состояние тех зон мозга, поражение которых протекает без отчетливой неврологической симптоматики. Большая чувствительность метода позволяет выявить даже стертые нарушения ВПФ. Таким образом, нейропсихологическое обследование направлено на решение двух основных диагностических задач: 1) выявление структуры, механизмов, степени выраженности нарушений ВПФ (функциональный диагноз) и 2) определение локализации поражения головного мозга (топический диагноз).

Важная роль принадлежит нейропсихологическому обследованию в процессе нейрореабилитации: функциональный нейропсихологический диагноз, дающий представление о механизмах нарушения ВПФ, является отправной точкой для построения программ восстановительного обучения. Возможность количественной оценки выраженности нарушений позволяет использовать нейропсихологическую диагностику для отслеживания динамики восстановления ВПФ.

Отдельно надо сказать о роли нейропсихологических исследований в диагностике состояния ВПФ детей.

Нейропсихологический метод исследования является тем тонким диагностическим методом, который позволяет определить нарушение функционального состояния мозга не только взрослых, но и детей. В настоящее время накоплен большой клинический материал, раскрывающий особенности изменения психических процессов в онтогенезе. Это позволило расширить сферу применения нейропсихологии и начать ее успешное применение при изучении психики здоровых детей, а также детей с проблемным развитием и поражением центральной нервной системы.

Нейропсихологические методы диагностики и коррекции в настоящее время широко и успешно применяются в медицинской и клинической психологии, медицинской педагогике (дефектологии) и педагогике при исследовании различных видов речевых расстройств, в том числе, связанных с трудностями при обучении в общеобразовательной школе. Эти методы могут быть продуктивны в работе с детьми с системной речевой патологией, в первую очередь, с общим недоразвитием речи (ОНР). При детальном нейропсихологическом изучении у таких детей выявляются разнообразные симптомокомплексы, не исчерпывающиеся одними речевыми нарушениями. У большинства из них отмечается несформированность различных высших психических функций: праксических, гностических, памяти, внимания. Комплексное нейропсихологическое обследование, учитывающее возрастные особенности и охватывающее как речевые, так и неречевые возможности ребенка, помогает определить, какие области мозга не сформированы или нарушены и разработать стратегию эффективной направленной коррекции.

В чем основные отличия между человеческим мозгом и искусственным интеллектом

Технологии развиваются семимильными шагами, и мы каждый день сталкиваемся с умными машинами, автоматизированными системами, искусственным интеллектом. В чем же отличие ИИ от интеллекта человека и чем нам грозит технологический прогресс?

IQ

Умственный интеллект человека, IQ (intelligence quotient) — это совокупность накопленных знаний, умение их правильно применять, а также широта кругозора, умение находить логические решения. Все тесты, направленные на определение коэффициента интеллекта, сопоставляют его с возрастом человека, поскольку интеллект постоянно развивается. Развитие умственных способностей напрямую зависит от когнитивных функций головного мозга —, памяти,, восприятия. Кроме того, человеку присущ определенный уровень эмоционального интеллекта — это умение определять подтексты, скрытые смыслы, манипуляции со стороны собеседника благодаря считыванию его эмоций, мимики, жестов, позы. Интеллект человека развивается в социуме, когда мы взаимодействуем с другими людьми, обмениваемся опытом, перенимаем культурные традиции.

AI

Колоссальное отличие искусственного интеллекта (AI, artificial intelligence) заключается в том, что он изначально запрограммирован на определенные действия. В него заложен алгоритм, благодаря которому он выполняет те или иные функции. Например, нейросети — разновидность ИИ — могут создавать шедевры искусства: картины, музыку, литературные произведения. Но в них изначально заложена база знаний, на которые они опираются. Они с молниеносной скоростью обрабатывают огромные объемы информации для этого. Делает ли это искусственный интеллект умнее человека? Давайте посмотрим на неоспоримые преимущества AI:

1. У него абсолютная память. Человек может что-то забыть, машина же — нет, она извлекает всю имеющуюся у нее информацию при необходимости.
2. Он не может допустить ошибку по невнимательности или из-за усталости. Если алгоритмом заложено выполнять вычислительные операции, то ИИ будет это делать сколько потребуется.
3. На него не влияют эмоции. В отличие от человека, машина не поддается манипуляциям и уловкам, она строго следует инструкциям вне зависимости от обстоятельств. Здесь может скрываться и опасность, поскольку эти действия могут быть, например, неэтичными — все зависит от того, как ее запрограммировать.
4. Он дает все возможные прогнозы. Компьютер в состоянии просчитать абсолютно все варианты развития событий.

Симбиоз

На самом деле, мы уже давно прекрасно существуем в симбиозе с ИИ: мы обучаем его новым алгоритмам, а он, в свою очередь, помогает нам. Возьмем ту же автозамену слов в текстовых редакторах и мессенджерах. Если при наборе слова мы допускаем ошибку, машина нам подсказывает правильное написание. При этом в электронный словарь постоянно добавляются новые слова. Из этого следует, что AI не может существовать самостоятельно, так или иначе, он выполняет работу, необходимую человеку и заложенную в него человеком. Стоит ли нам опасаться того дня, когда человек перестанет быть нужен искусственному интеллекту? Некоторое время назад в интернете распространился афоризм: «Я не боюсь машины, которая пройдет тест Тьюринга. Я боюсь ту, которая его намеренно провалит». Здесь уже надо поднимать вопрос наличия сознания у компьютера.

Тест Тьюринга

Тест Тьюринга — некая проверка, которая была предложена математиком и криптографом Аланом Тьюрингом. Он заключается в оценке поведения машины — если сторонний наблюдатель не сможет отличить в диалоге, где человек, а где машина — тест считается пройденным. И в 2014 году издание The Independent опубликовало новость о том, что компьютерной программе удалось убедить наблюдателя в том, что она — 13-летний мальчик. Согласно правилам теста, машина должна убедить более 30% собеседников посредством 5-минутных текстовых сообщений. И программе Eugene Goostman удалось убедить 33% проверяющих. Означает ли это, что компьютер сможет заменить человека?

Поскольку человеческий мозг еще не изучен до конца, то и все его свойства пока не представляется возможным сымитировать при помощи AI. Для искусственного интеллекта характерны память и мышление, но только в виде алгоритмов, поэтому нельзя сравнивать обширное понятие человеческого интеллекта с набором программ. Однако в эпоху прорывных технологий возможен скачок, который приблизит ИИ к человеческому интеллекту. Пока преимущество на нашей стороне, мы можем развивать собственный мозг благодаря его нейропластичности. Постоянные, обретение новых навыков и способов мышления — ключ к нашей продуктивности и плодотворному взаимодействию с компьютерными программами.

Какие возможности открываются для развития искусственного интеллекта благодаря изучению мозга человека

Начнем с того, что понимают под интеллектом в классическом смысле. Итак, интеллект – это такой качественный показатель человеческой психики, который характеризуется следующими показателями:

• умение приспосабливаться;
• способность обучаться через накапливаемые знания и опыт;
• возможность использовать полученные навыки и знания для взаимодействия с окружающим миром.

Именно интеллект заключает в себе способности каждого индивида к изучению действительности, в которой он живет: мыслительные функции, анализ новых данных, погружение в окружающую среду – продолжать можно долго.

Что такое искусственный интеллект? Это область исследований, направленных на изучение и производство систем, обладающих интеллектуальными способностями человека. Среди них можно выделить такие как обучаемость, логика, рассуждения.

Что такое искусственный интеллект

Сегодня работы по развитию систем искусственного интеллекта ведутся с помощью создания определенных программных продуктов и компонентов, позволяющих решать «человеческие» задачи без непосредственного участия человека.

При этом крайне важно отметить, что с каждым новым этапом развития, само понимание искусственного интеллекта преобразовывается, а значит, важно поговорить и про так называемый AI Effect. Что это такое? Это ИИ, в обучении которого ученые смогли достигнуть определенного прогресса: сеть может выполнять набор определенных заданий. При этом, данные достижения все чаще подвергаются критике на предмет того, что машины не в состоянии мыслить полноценно.

Сегодня концепции развития искусственного интеллекта — это два направления, независимых друг от друга:

• нейромоделирование и кибернетика;
• подход через логику.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Какие этические вопросы могут возникнуть при использовании искусственного интеллекта для изучения мозга людей

Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, которая занимается созданием систем и программ, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей человека. Однако, с развитием ИИ возникают и этические вопросы, связанные с его использованием и влиянием на общество.

Одним из основных этических аспектов ИИ является вопрос о безопасности и приватности данных. ИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, включая персональные данные пользователей. Важно обеспечить защиту этих данных и предотвратить их злоупотребление.

Другой важный аспект – это вопрос о равенстве и дискриминации. ИИ может быть обучен на основе данных, которые содержат предвзятость или дискриминацию. Это может привести к неправильным решениям и неравенству в обработке информации. Поэтому важно разрабатывать алгоритмы и модели ИИ, которые будут справедливо обрабатывать данные и учитывать различные группы людей.

Также, этический аспект ИИ связан с вопросом о безопасности и автономии. Развитие автономных систем ИИ, способных принимать решения без участия человека, вызывает опасения о возможности злоупотребления или неправильных действий. Важно разрабатывать механизмы контроля и ответственности для таких систем, чтобы минимизировать риски.

Наконец, этический аспект ИИ связан с вопросом о влиянии на рабочие места и экономику. Внедрение ИИ может привести к автоматизации и сокращению рабочих мест, что может вызвать социальные и экономические проблемы. Важно разрабатывать стратегии и политики, которые помогут адаптироваться к изменениям и минимизировать негативные последствия.

Какие методы исследования применил искусственный интеллект для изучения мозга людей

1. Восприятие информации:

Человеческий мозг: Человеческий мозг получает информацию через органы чувств, такие как глаза, уши, кожа и т.д. Эти сенсорные данные обрабатываются в разных областях мозга.

ИИ: ИИ также получает информацию через сенсоры, например, камеры, микрофоны, сенсоры движения и другие устройства. Далее, эти данные обрабатываются компьютерными алгоритмами.

2. Обработка и анализ данных:

Человеческий мозг: После получения информации мозг анализирует, интерпретирует и обрабатывает ее в специализированных областях, таких как кора головного мозга. Мозг выявляет закономерности, извлекает признаки и формирует представления.

ИИ: Компьютерные алгоритмы, используемые в ИИ, анализируют данные с помощью математических методов и алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы позволяют ИИ выявлять шаблоны, изучать зависимости и формировать представления о данных.

3. Машинное обучение:

Человеческий мозг: Человек обучается на протяжении всей жизни путем накопления опыта и знаний. Нейронные связи в мозге укрепляются или ослабевают в зависимости от того, какие нейроны активированы. Этот процесс называется пластичностью мозга.

ИИ: Машинное обучение в ИИ имитирует этот процесс путем настройки параметров и весов в нейронных сетях. ИИ обучается на больших объемах данных, алгоритмы улучшают свои способности на основе обратной связи и коррекции ошибок.

4. Применение знаний:

Человеческий мозг: Человек применяет полученные знания и навыки в различных ситуациях, обобщая опыт и адаптируясь к новым условиям.

ИИ: ИИ применяет свои знания и навыки для решения конкретных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, управление роботами и многое другое.

Итак, ИИ учится, аналогично тому, как учится человеческий мозг, путем анализа данных, адаптации и применения знаний. Однако методы обучения и механизмы обработки информации в ИИ сильно отличаются от биологических процессов, характерных для человеческого мозга.

Какие преимущества и недостатки существуют в использовании искусственного интеллекта для изучения человеческого мозга

Искусственный интеллект (ИИ) – это область компьютерных наук, которая занимается созданием интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. ИИ имеет множество преимуществ и применений в различных сферах жизни.

Автоматизация и оптимизация задач

ИИ позволяет автоматизировать и оптимизировать множество задач, которые раньше требовали участия человека. Например, в производственных предприятиях ИИ может контролировать и оптимизировать процессы производства, что приводит к повышению эффективности и снижению затрат.

Улучшение точности и скорости работы

ИИ способен обрабатывать и анализировать большие объемы данных с высокой точностью и скоростью. Это позволяет принимать более точные решения и выполнять задачи быстрее, чем человек. Например, в медицине ИИ может помочь в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений и прогнозировании эффективности лечения.

Расширение возможностей человека

ИИ может расширить возможности человека в различных сферах. Например, в образовании ИИ может предоставлять персонализированное обучение, адаптированное к индивидуальным потребностям студента. В бизнесе ИИ может помочь в прогнозировании трендов и принятии стратегических решений.

Решение сложных задач

ИИ может решать сложные задачи, с которыми человеку трудно справиться. Например, в науке ИИ может помочь в анализе геномных данных и поиске новых лекарств. В транспорте ИИ может помочь в разработке автономных транспортных средств.

Улучшение качества жизни

ИИ может улучшить качество жизни людей, предоставляя новые возможности и решая проблемы. Например, в медицине ИИ может помочь в разработке индивидуальных планов лечения и предотвращении заболеваний. В домашней сфере ИИ может помочь в автоматизации умного дома и улучшении комфорта.

В целом, искусственный интеллект имеет множество плюсов и применений, которые могут значительно улучшить нашу жизнь и сделать ее более эффективной и комфортной.

Какие новые методики лечения могут появиться благодаря изучению мозга с помощью искусственного интеллекта

Область назначения мозговых имплантатов потрясает своими масштабами. Основной целью большинства исследований является создание биоустройства, позволяющего стимулировать определенные области мозга. С помощью такого воздействия реально восстановить зрение и слух после инсульта или травм головы, облегчить проявления нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера или Паркинсона. Также технология может восстановить двигательные способности у парализованных пациентов.

Кроме того, некоторые компании и исследовательские группы предполагают возможность применения нейрочипов для создания нейрокомпьютерных интерфейсов. То есть такие системы формируют двустороннюю или одностороннюю прямую связь между компьютером и мозгом для обмена информацией. Вместе с тем регулярно проводятся опыты на животных, они используются как для предварительного этапа испытаний перед внедрением людям, так и для измерений мозговой активности в сугубо научных целях.

Чип Neuralink

Фото: Neuralink

Системы мозговых имплантатов обычно представляют собой непосредственно чип, аккумулятор для питания и компьютер для управления и визуализации. Чип посылает, блокирует или записывает (а также записывает и стимулирует одновременно) электрические импульсы либо отдельного нейрона, либо целых групп в определенных отделах мозга. До недавнего времени применение мозговых имплантатов было ограничено или считалось невозможным из-за вычислительных мощностей компьютера и недостаточного развития нейрофизиологии.