シンクロンの脳コンピュータインターフェースにNVIDIAのAIが搭載

ニューロテクノロジー企業のシンクロンは、脳コンピューターインターフェースの最新バージョンを発表した。これは、Nvidia の技術と Apple Vision Pro を使用し、麻痺のある人が思考によってデジタル環境と物理環境を制御できるようにするものである。

今週カリフォルニア州サンノゼで開催されたNVIDIA GTCカンファレンスで行われたビデオデモで、Synchronは、治験参加者の一人である麻痺のあるロドニー・ゴーラム氏が、自社のシステムを使って自宅の複数のデバイスを操作できる様子を披露しました。オーストラリア、メルボルンにある日当たりの良いリビングルームで、ゴーラム氏はスマートスピーカーから音楽を再生したり、照明を調整したり、扇風機を作動させたり、ペットの自動給餌器を起動したり、ロボット掃除機を動かしたりすることができます。

ゴーハムさんは筋萎縮性側索硬化症（ALS）のため、発声と体の大部分の機能を失いました。この進行性疾患は、時間の経過とともに筋肉を衰えさせ、最終的には麻痺につながります。彼は2020年にSynchron社の埋め込み型脳コンピューターインターフェース（BCI）を装着しました。当初はBCIを使ってパソコン、iPhone、iPadで入力することができました。今ではApple Vision Proを使って、自宅にある様々な機器を見ると、自分の周囲の環境にドロップダウンメニューが重ねて表示されます。BCIのおかげで、エアコンの温度調整など、様々な操作を思考だけで選択できます。

BCIは脳活動からの信号をデコードし、出力デバイス上のコマンドに変換します。Synchronは、デコードの速度と精度を向上させるために、NVIDIAのAIセンサー処理プラットフォームであるHoloscanを使用しています。より高速で正確なデコードは、ユーザーの意図した動作とBCIシステムがコマンドを実行するまでの遅延を短縮し、より正確な制御を実現します。

近年、イーロン・マスク氏のNeuralinkをはじめとする企業が、かつては学術研究室でしか使われていなかった扱いにくい技術を実用的な補助装置として商品化し、BCIへの期待が高まっています。まだ実験段階ではありますが、埋め込み型BCIは麻痺のある人の失われた機能の一部を回復させる可能性を示しています。

しかし、BCIのデモンストレーションのほとんどは、ビデオゲームのプレイ、ロボットアームの駆動、ドローンの操縦といった単発的な機能の実証にとどまっています。Synchronは、家庭環境において幅広いタスクをシームレスに実行できるBCIシステムの構築を目指しています。「このシステムは、現実の環境で24時間365日、リアルタイムで稼働し、コンテキストが本当に重要となる場面で予測を行います」と、SynchronのCEOであるトム・オクスリー氏はWIREDとの独占インタビューで語りました。

そのためには、SynchronのBCIを大量の脳データで訓練する必要があります。Nvidiaとの協業の一環として、両社はオクスリー氏が「認知AI」と呼ぶものを開発しています。これは、大量の脳データと高度なコンピューティングを組み合わせ、より直感的なBCIシステムを構築するものです。オクスリー氏は、認知AIを、自律的に行​​動・意思決定できるエージェントAI、そしてAIとロボットなどの物理システムを統合するフィジカルAIに続く、AI開発の次の段階と捉えています。

「ロドニーがやったことはほんの始まりに過ぎませんが、実際にここに導入できるインタラクションはまだまだたくさんあります」と、NVIDIAのヘルスケア・医療技術担当シニアディレクター、デイビッド・ニエウォルニー氏は語る。彼は、認知AIによって、心が「究極のユーザーインターフェース」になるだろうと述べている。

現在、BCIは1人の被験者のデータを用いて学習されています。BCIを装着した被験者は、カーソルを左右に動かすことを考えるなど、特定のタスクを実行するよう指示されます。被験者がそのタスクを実行している間、電極アレイが脳の神経活動を収集し、研究者はその脳データを「ラベル付け」します。つまり、脳信号が測定された各時点で被験者が何をしていたかを示すのです。このラベル付けされたデータは、特定の脳活動パターンと動作​​意図を関連付ける学習を行うAIモデルの構築に用いられます。

認知AIのビジョンを実現するため、シンクロンは、現在および将来の臨床試験参加者の脳データを用いてAIモデルを構築する計画です。南カリフォルニア大学のBCI研究者であり、同大学神経技術センターの創設ディレクターであるマリアム・シャネチ氏は、脳基盤モデルによってシンクロンのBCIの精度が向上し、個々の患者から何時間もかけてトレーニングデータを収集することなく、より多様な機能を実行できるようになると述べています。

「このモデルはより一般化され、より正確になり、それぞれの対象に合わせて微調整できるようになります」と彼女は言います。「このAIは多くの人の脳で訓練されているため、本質的に学習方法や思考方法を学習しており、様々なタスクに使用できる脳のようなAIシステムを実現しています。」

BCIを初めて使用するユーザーごとに、ある程度のトレーニングが必要になります。ユーザーは「拳を握る」や「ブレーキペダルのように踏み込む」といった指示でBCIの操作方法を学びます。麻痺のある人はそのような動きができないかもしれませんが、脳の運動野にあるニューロンは、実際にそうしようとすると活性化します。BCIは、こうした意図された動きの信号を解読します。オクスリー氏によると、SynchronはNVIDIAの新しいAIモデルファミリーであるCosmosを使用して、ユーザーの体のフォトリアリスティックなシミュレーションを生成します。これにより、ユーザーは自分の動きのアバターを見て、頭の中でリハーサルすることができます。

Cosmosは、アバターの動きごとにタイムスタンプのようなトークンを生成することもできます。このトークンは脳データのラベル付けに使用されます。データのラベル付けにより、AIモデルは脳信号を正確に解釈・解読し、それらの信号を意図した動作に変換できるようになります。

このデータはすべて、新しいタスクごとにトレーニングする必要がなく、幅広い用途に適応できる大規模なディープラーニング ニューラル ネットワークである脳基盤モデルのトレーニングに使用されます。

「データが増えるにつれて、これらの基礎モデルはより良くなり、より一般化できるようになります」とシャネチ氏は言います。「問題は、これらの基礎モデルが実際に基礎となるには、大量のデータが必要だということです。」ほとんどの人が受けることのない侵襲的な技術では、それを実現するのは難しいと彼女は言います。

シンクロンのデバイスは、多くの競合他社のデバイスよりも侵襲性が低い。ニューラリンクをはじめとする他社の電極アレイは、脳内または脳表面に配置される。シンクロンのアレイはメッシュ状のチューブで、首の付け根から挿入され、静脈を通して運動皮質の活動を読み取る。この処置は、動脈に心臓ステントを埋め込むのと似ており、脳外科手術を必要としない。

「この大きな利点は、世界中で何百万件ものステント留置術を私たちが知っていることです。世界中どこにいても、ステント留置術を行うのに十分な人材がいます。普通のカテーテル検査室でもできます。つまり、スケーラブルな治療法なのです」と、シンクロンの投資家であるコスラ・ベンチャーズの創業者、ヴィノッド・コスラ氏は語る。米国だけでも、心臓病の予防のために冠動脈を広げるステント留置術を受ける人は毎年200万人に上る。

シンクロンは2019年以降、10人の被験者にBCIを外科的に埋め込み、数年分の脳データを収集してきました。同社は、デバイスの商用承認取得に必要な、より大規模な臨床試験を開始する準備を進めています。脳外科手術のリスク、コスト、そして技術の複雑さのため、埋め込み型BCIの大規模な臨床試験はこれまで実施されていません。

Synchron の認知 AI を作成するという目標は野心的であり、リスクがないわけではありません。

「この技術によってすぐに実現できるのは、環境におけるより多くのものをより制御できるようになることです」と、デューク大学の法学・哲学教授で、BCIの倫理性について多くの著作を持つニタ・ファラハニー氏は述べています。長期的には、これらのAIモデルがより洗練されれば、意図的なコマンドの検出にとどまらず、人がBCIを使って何をしたいのかを予測したり、提案したりできるようになるだろうとファラハニー氏は述べています。

「人々が環境に対してそのようなシームレスな統合や自己決定を行えるようにするには、意図的に伝えられた発話や意図的な運動コマンドを解読するだけでなく、それをより早く検出する能力も必要です」と彼女は言う。

これは、ユーザーにどの程度の自律性があるのか​​、そしてAIが個人の欲求に沿って行動しているのかという難しい問題に踏み込んでいます。また、BCIが個人の認識、思考、あるいは意図を変化させることができるのかという疑問も生じます。

オクスリー氏によると、こうした懸念は生成AIにおいて既に生じているという。例えば、ChatGPTをコンテンツ作成に用いると、人間が作り出すものとAIが作り出すものの境界線が曖昧になる。「この問題はBCIに特有なものではないと思います」と彼は言う。

手と声を使える人にとって、AIが生成した内容（スマートフォンのオートコレクト機能など）を修正するのはそれほど難しいことではありません。しかし、BCIがユーザーの意図しない動作をしたらどうなるでしょうか？「出力結果は常にユーザーが決めるものです」とオクスリー氏は言います。しかし、人間がAI生成の提案を上書きできるような何らかのオプションが必要だと彼は認識しています。「常にキルスイッチが必要になるでしょう。」