イーロン・マスクの脳インプラントによる人工視覚に関する主張は現実味を帯びてきた
アラン・ボイル著
イーロン・マスク氏の脳インプラントベンチャー、ニューラリンクが人工視覚のための次世代脳インプラントの開発に成功すれば、その装置は視覚障害者にとって画期的な進歩をもたらす可能性があるが、ワシントン大学の研究者らの報告によると、マスク氏の「通常の視力よりも良い」視力を提供できるという主張にはおそらく及ばないだろう。
オープンアクセス科学誌「Scientific Reports」に本日発表された研究論文の中で、ワシントン大学の心理学者アイオーネ・ファイン氏とジェフリー・ボイントン氏は、脳の視覚システムはニューロン間の複雑な相互作用に依存しており、それがピクセル単位の画像に直接変換されるわけではないと指摘している。
「エンジニアは電極がピクセルを生成すると考えがちですが、生物学的にはそうではありません」とファイン氏はニュースリリースで述べています。「視覚系のシンプルなモデルに基づいたシミュレーションによって、これらのインプラントがどのように機能するかについての洞察が得られることを願っています。これらのシミュレーションは、エンジニアがコンピューター画面上のピクセルについて考える際に持つ直感とは大きく異なります。」
Neuralink は過去数年間、脳インプラントと高度なコンピューター処理を活用したシステムを開発してきました。当初の目標は、四肢麻痺の患者がコンピューターツールを心で制御して周囲の環境とやりとりできるようにすることです。
ノーランド・アーボー氏は、臨床試験の一環として1月にこのインプラントを装着した。5月、アーボー氏はABCニュースに対し、デバイスの性能が多少低下しているにもかかわらず、臨床試験に参加できたことを「非常に嬉しく思う」と語った。7月の最新情報で、マスク氏は、規制当局の承認次第では、ニューラリンクのインプラント装着者数は今年「1桁台後半」に達する可能性があると述べた。
マスク氏によると、ニューラリンクのインプラント「ブラインドサイト」の次の用途は人工視覚の提供だという。同デバイスの試験版はすでにサルに埋め込まれており、「あちこちで閃光が走る」といった単一ピクセルの閃光を放ち、サルの反応を引き出せているとマスク氏は述べた。
インプラントが人間に対する臨床試験の準備ができるまで、ブラインドサイトのパフォーマンスは大幅に向上する必要がある。
「当初の視覚解像度は比較的低く、アタリのグラフィックスレベルくらいです」とマスク氏は述べた。「しかし、時間をかけていくと、通常の視覚よりも良くなる可能性があります」（マスク氏は3月に自身のソーシャルメディアプラットフォーム「X」でも同様の主張をしている）。
ファイン氏とボイントン氏は、視覚皮質の個々のニューロンに接続された数万個の電極からの入力を組み合わせることでどのような画像が作成できるかをシミュレーションすることで、その潜在的な性能に関する主張に焦点を当てた。比較対象として、アーボー氏のインプラントには約1,000個の電極が使用されている。
研究者たちは、視覚系の各ニューロンが、単一の光点ではなく、受容野と呼ばれる小さな空間領域にある画像に関する情報を取り込むことを指摘した。シミュレーションでは、45,000個の電極アレイによって生成される画像は、目と脳が自然に生成する45,000ピクセルの画像ほど精細ではないことが示唆された。
ファイン氏は、通常の人間の視覚を生み出すために視覚皮質の何千もの細胞が使用するコードを再現するのは困難な作業になるだろうと語った。
「人間の典型的な視覚に到達するだけでも、視覚皮質の各細胞に電極を合わせるだけでなく、適切なコードで刺激を与えなければなりません」と彼女は言います。「個々の細胞にはそれぞれ独自のコードがあるため、これは非常に複雑です。盲目の人の44,000個の細胞を刺激して、『この細胞を刺激したら見えるものを描いてください』と言うことはできません。すべての細胞をマッピングするには、文字通り何年もかかるでしょう。」
ファイン氏はフォローアップのメールで、各人が視覚を解釈するための独自の神経コードを持っているとGeekWireに語った。
「解剖学に基づいて、ニューロンが表す視覚世界の空間的な位置と大きさを予測するのはかなり簡単です」と彼女は言います。「しかし、そのニューロンの向きや、そのニューロンがオンセル（暗い背景上の明るい点）を表しているのか、オフセル（明るい背景上の暗い点）を表しているのかを予測する方法は思いつきません。」
ファイン氏は、研究者たちが将来、脳内の視覚処理における「ロゼッタストーン」となる概念的なブレークスルーを達成するかもしれないと述べた。また、ブラインドサイトのような人工視覚システムのユーザーが、システム内の誤ったコードに適応することを学習することも可能かもしれない。「しかし、私自身の研究、そして他の研究者の研究は、人間が誤ったコードに適応する大きな能力を持っているという証拠は今のところ存在しないことを示しています」とファイン氏は述べた。
ワシントン大学の研究者たちは、コンピューター生成モデルが人工視覚システムの潜在的性能評価に役立つ可能性があると述べています。Neuralinkだけがこのようなシステムに取り組んでいるチームではありません。例えば、イリノイ工科大学の研究者が率いるチームは2年前、「皮質内視覚プロテーゼ」と呼ばれる400個の電極を備えた脳インプラントの臨床試験を開始しました。今年4月、イリノイ大学のチームは、このインプラントによって被験者の視覚誘導タスクのナビゲーション能力と遂行能力が向上したと発表しました。
ファイン氏は、人工視覚シミュレーションによって、外科医だけでなく患者とその家族にも、この技術に対するより現実的な期待を与えることができるかもしれないと述べた。
「多くの人が人生の後半になってから失明します」と彼女は言った。「70歳にもなると、失明した人間として生きていくために必要な新しいスキルを習得するのは非常に困難です。うつ病になる率も高く、視力を取り戻したいという切実な思いに駆られることもあります。失明したからといって脆弱になるわけではありませんが、人生の後半になって失明すると、一部の人は脆弱になることがあります。ですから、イーロン・マスクが『これは人間の視力よりも優れたものになるだろう』などと言うのは、危険な発言です」
Scientific Reports の研究「人間の視覚皮質刺激の神経および知覚的効果をパルス列から知覚までモデル化する仮想患者シミュレーション」に記載されている研究は、国立衛生研究所の資金提供を受けて実施されました。
